До проблеми «розумного» керування живленням приймачів до 1000 В підземних гірничорудних підприємств (Інформатика. Культура. Техніка, 2025)
У роботі розглядається «розумне» керування електроспоживанням електроприймачів напругою до 1000 В підземногозалізорудного підприємства для оптимізації добових витрат на електроенергію. Актуальність роботу обумовлюєтьсявисоким рівнем енерговитрат на ведення гірничих процесів при підземному способі видобутку залізорудної сировини. Такяк графік роботи електроприймачів до 1000 В не жорстко фіксований, то це дозволяє гнучко керувати електроспоживаннямвраховуючи погодинну зміну тарифів на електроенергію на протязі доби. Запропоновано евристичний підхід до«розумного» керування електроспоживанням на основі генетичного алгоритму, що є гарною альтернативою класичнимпідходам, як-то, наприклад, змішане цілочисельне лінійне програмування, яке обмежене до застосування в онлайн режимічерез свій офлайн характер та неможливість обробки складних обмежень,. Об’єктом дослідження є електроспоживанняелектроприймачів кількох блоків горизонту залізорудної шахти, що включають як постійно (вентиляція, водовідлив), так ізмінно (бурові верстати, лебідки) працюючі у часі навантаження. Цільова функція була сформульована таким чином, щобмінімізувати загальні витрати на електроенергію підземного залізорудного підприємства на протязі доби шляхомоптимізації розподілу часу підключення до електромережі кожного приймача. Під час дослідження були проаналізовані трипараметри налаштування генетичного алгоритму: обсяг популяції, вид функції схрещування та кількість елітних фенотипів.Найменші витрати на електроенергію (41454,99 грн) були досягнуті при розмірі популяції 100 фенотипів, 10 елітнихфенотипах в кожній популяції і функції схрещування Лапласа. Такі витрати були на 4,86% нижчими за найгірший результат(43470,55 грн), котрий мав місце при популяції 200 фенотипів, 0 елітних фенотипів і одноточковому виді схрещування.Виявилося, що число елітних фенотипів суттєво покращує якість роботи генетичного алгоритму та прискорює швидкістьоптимізації. Перехід від 0 до 20 елітних фенотипів скоротило кількість поколінь необхідних для мінімізації витрат наелектроенергію з 300 до 91 (на 69,7%). Також було встановлено, що мінімальні витрати на електроенергію підземногогірничорудного підприємства не завжди співпадають з найнижчими значеннями середньоквадратичної потужності, так яктут найважливішим є розподіл електроспоживання відносно часу коли діють пікові тарифи. Найбільш ефективніналаштування генетичного алгоритму забезпечили збалансованість споживання електроенергії на протязі доби, уникаючиспоживання у часові проміжки, коли тарифи максимальні. Результати дослідження підтвердили доцільність використаннягенетичного алгоритму під час керування споживанням електроенергії і та інтеграції подібних систем при впровадженніsmart grid-технологій у промислові енергосистеми.
Keywords: розумна електромережа; підземне гірничорудне підприємства; витрати на електроенергію; генетичний алгоритм; оптимізація