Streszczenie: W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu genetycznego do rozwiązania problemu optymalnego wyboru fragmentów linii średniego napięcia (SN) do modernizacji polegającej na przebudowie elektroenergetycznej linii napowietrznej (SN) na linie kablowe. Jako kryteria optymalizacji przyjęto minimalizację wskaźników SAIDI, SAIFI oraz maksymalizację wskaźnika modernizacji sieci. W optymalizacyjnych obliczeniach uwzględniono parametry techniczne i niezawodnościowe linii SN, warunki terenowe (zadrzewienie terenu), oraz uwzględniono ograniczenia odnoszące się do przyjętego poziomu nakładów inwestycyjnych. Głównym celem optymalizacji jest osiągnięcie większej niezawodności sieci SN (zmniejszenie SAIDI i SAIFI) oraz zwiększenie liczby kablowych linii SN w wybranych lokalizacjach terenowych sieci dystrybucyjnych.
Abstract: The article presents the use of the genetic algorithm to solve the problem of optimal selection of medium voltage line (MV) fragments for the modernization and change of overhead power lines (MV) on cable lines. As the optimization criteria, minimization of SAIDI and SAIFI indicators
was used as well as the maximization of the network modernization ratio. The optimization calculations include technical and reliability parameters of the MV lines, terrain conditions (tree areas), and restrictions referring to the assumed level of expenditure. The main goal of optimization is to achieve greater reliability of MV grids (SAIDI and SAIFI reduction) and to increase the number of MV cable lines in selected locations of field distribution networks.
B I B L I O G R A F I A1. Abedini M., Moradi M.H. A combination of genetic algorithm and particle swarm optimization for optimal DG location and sizing in distribution
systems. International Journal of Electrical Power & Energy Systems. Volume 34, Issue 1, January 2012, pp. 66–74.
2. Abras W.: Wykłady z algorytmów ewolucyjnych. WNT Warszawa 2004,
3. Chojnacki A.: Analiza niezawodności eksploatacyjnej elektroenergetycznych sieci Dystrybucyjnych, Monografie, studia, rozprawy, Kielce, 2013.
4. Filipiak S., Strzelczyk F.: Aplikacja programowania ewolucyjnego do optymalizacji pracy miejskich sieci dystrybucyjnych SN w stanach awarii
(część 2), elektro.info 2017 Tom: 155, Zeszyt: 6/2017, s.: 66-69.
5. Guohua Fang, Wei Guo, Xianfeng Huang, Xinyi Si, Fei Yang, Qian Luo, Ke Yan: A New Multi-objective Optimization Algorithm: MOAFSA and its
Application. Przegląd Elektrotechniczny, R. 88 Nr 9b/2012, s. 172-176.
6. Helt P., Parol M., Piotrowski P.: Metody sztucznej inteligencji. Przykłady zastosowań w elektroenergetyce. Oficyna Wydawnicza Politechniki
Warszawskiej, 2012.
7. Kornatka M.: Analiza eksploatacyjnej awaryjności krajowych sieci średniego napięcia. Instytut Elektroenergetyki, Politechnika Częstochowska.
8. Machowski J., Kacejko P., Robak S., Miller P., Wancerz M.: Analizy systemu elektroenergetycznego w średniookresowym planowaniu rozwoju.
Przegląd Elektrotechniczny, s. 234 - 243, Nr 6/2013.
9. Marzecki J., Drab M.: Obciążenia i rozpływy mocy w sieci terenowej średniego napięcia-wybrane problemy. Przegląd Elektrotechniczny, R.91, pp.
192-195, luty, Nr 2, 2015.
10. Moskwa S., Kozieł S., Siłuszyk M., Galias Z.: Ograniczenie oddziaływania skutków awarii w sieciach energetycznych na odbiorcę końcowego za
pomocą sekcjonowania struktury sieciowej. ActaEnergetica, czerwiec 2017, s. 168 - 172.
11. Parol M: Analiza wskaźników dotyczących przerw w dostarczaniu energii elektrycznej na poziomie sieci dystrybucyjnych. Przegląd
Elektrotechniczny s. 122-126 Nr 8/2014.
12. Rakowska A.: Artykuł: Linie kablowe czy linie napowietrzne – czynniki wpływające na wybór rodzaju linii wysokiego napięcia. Elektro. Info
5/2017.
13. Stępień J.: Charakterystyka planowanych prac eksploatacyjnych elektroenergetycznych sieci rozdzielczych i ich skutków. Przegląd
Elektrotechniczny. Nr. 7/2008, s.: 162-165. 
Pełny tekst 
YADDA/CEON