TAQSIMLANGAN GENERATSIYA MANBALARI ULANGAN ELEKTR TARMOQLARDA QUVVAT OQIMINI OPTIMALLASHTIRISH USULLARI

 Annotatsiya. Kirish. Taqsimlangan generatsiya anbalari tarmoqlarda ikki tomonlama quvvat oqimi yuzaga kelishiga sabab bo‘ladi, bu esa kuchlanishning noto‘g‘ri taqsimlanishi, yuklamaning ortishi va tizimning ishlash samaradorligiga salbiy ta’sir ko‘rsatadi. Taqsimlangan generatsiya sharoitida quvvat oqimini aniq va tezkor boshqarishning optimal usllurining qo‘llanilishi muhim ahamiyatga ega.

Usul va materiallar. Taqsimlangan generatsiya sharoitida quvvat oqimini boshqarishda tarmoqdagi quvvat oqimining yo‘nalishi o‘zgarishi kuchlanishning noto‘g‘ri taqsimlanishiga va ortiqcha yuklamaga olib kelishi mumkin. Shuningdek noaniqlik va o‘zgaruvchanlik: quyosh va shamol energiyasi kabi tiklanuvchi energiya manbalarining chiqishi noaniq va vaqt bilan o‘zgarib turadi. Natijada quvvat oqimini aniq bashorat qilish va boshqarish qiyinlashadi. Tarmoqning murakkabligi taqsimlangan generatsiya manbalarining ko‘payishi bilan tarmoqning tuzilishi murakkablashadi, quvvat oqimini boshqarish va optimallashtirish uchun ilg‘or algoritmlar talab qilanadi.

Natijalar. Taqsimlangan generatsiya sharoitida quvvat oqimini optimallashtirish usullarining qo‘llanilishi natijasida yuqori darajadagi nazoratni ta’minlaydi, arzon sodda boshqarish tizimi qo‘llash, noaniqlik va o‘zgaruvchanlikni boshqarish, manbaning chiqish parametrlarini tekishlash, tarmoq barqarorligini oshirish yamkoniyatlarini yaratiladi.

Xulosa. Tarmoqlardagi quvvat oqimini boshqarishdagi murakkab muammolarni hal qilish uchun ilg‘or boshqaruv algoritmlari, modellash va optimallashtirish usullari, shuningdek, sun’iy intellekt va mashina o‘qitish texnikalarini rivojlantirish muhim ahamiyatga ega.

Аннотация. Введение. Накопители распределенной генерации вызывают двусторонний поток мощности в сети, что приводит к дисбалансу напряжения, увеличению нагрузки и отрицательно влияет на производительность системы. В распределенной генерации важно применять оптимальные методы для точного и быстрого управления потоком мощности.

Методы и материалы. В распределенной генерации при управлении потоком мощности изменение направления потока мощности в сети может привести к дисбалансу напряжения и перегрузке. Также проявляется неопределенность и изменчивость: выход возобновляемых источников энергии, таких как солнечная и ветровая энергия, не определен и меняется со временем. В результате становится сложно точно прогнозировать и контролировать поток мощности. С увеличением источников распределенной генерации структура сети становится более сложной, требуя передовых алгоритмов для управления и оптимизации потока мощности.

Результаты. Применение методов оптимизации потока мощности в распределенной генерации обеспечивает высокий уровень управления, создает возможности для использования простой и недорогой системы управления, управления неопределенностью и изменчивостью, сглаживания выходных параметров источника и повышения устойчивости сети.

Заключение. Для решения сложных задач управления потоками мощности в сетях важно разработать передовые алгоритмы управления, методы моделирования и оптимизации, а также методы искусственного интеллекта и машинного обучения.

Abstract. Introduction: Distributed generation storage causes two-way power flow in the grid, which leads to voltage imbalance, increases load, and negatively affects the system performance. In distributed generation, it is important to apply optimal methods to accurately and quickly control the power flow.

Methods and Materials. In distributed generation, when controlling the power flow, changing the direction of the power flow in the network can lead to voltage imbalance and overload. Also, uncertainty and variability: the output of renewable energy sources such as solar and wind energy is uncertain and changes over time. As a result, it becomes difficult to accurately predict and control the power flow. With the increase of distributed generation sources, the network structure becomes more complex, requiring advanced algorithms to control and optimize the power flow.

Results. The application of power flow optimization methods in distributed generation provides a high level of control, creates opportunities for using a simple and inexpensive control system, managing uncertainty and variability, smoothing the source output parameters and increasing network stability.

Conclusion. To solve complex problems of power flow control in networks, it is important to develop advanced control algorithms, modeling and optimization methods, as well as artificial intelligence and machine learning methods.