Search

This paper reports an approach to optimizing the structure of a hybrid solar energy system (HSES), used in the task of automated design, under two modes: independent and connected to the network. The proposed HSES includes a solar energy system (SES), an energy storage system (ESS) powered by rechargeable batteries (RBs), a set of diesel generators (DGs), and a network-connecting system. This paper has identified models of the HSES elements' power and proposed a control algorithm based on rules that assess the state of the system during operation. The energy models in conjunction with the control algorithm make it possible to model the system's operation stage over a predefined time interval. The proposed approach is based on solving a multicriteria optimization problem (MCO). MCO takes into consideration the minimization of system costs and the total cost of the system, minimizing fuel use, maximizing reliability, and minimizing the use of non-renewable energy sources. A solution to the MCO problem is based on using a Pareto-optimal solution search algorithm, underlying which is the NSGA-II genetic algorithm employing the proposed set of crossbreeding, mutation, and breeding operators. The devised procedure makes it possible to determine the structure of HSES, which includes a set of the number of solar panels, RBs, and DGs. The result is three variants of HSES for a household for two people (Kyiv, Ukraine), under an autonomous mode and in the regime connected to the electricity grid. Given the possibility of selling electricity at a green tariff during the year, the reported solution makes it possible to reduce the estimated cost of the system by up to 45 %. The use of simulation has helped conduct a detailed analysis of the system's performance throughout the year, Представлен подход к оптимизации структуры гибридной солнечной энергетической системы (ГСЭС), который используется в задаче автоматизированного проектирования, в двух режимах: независимом и с подключением к сети. Предложенная ГСЭС состоит из солнечной энергетической системы (СЭС), системы хранения энергии (СХЭ) на основе аккумуляторных батарей (АКБ), набор дизельных генераторов (ДГ) и системы взаимодействия с сетью. В статье определены модели мощности элементов ГСЭС, предложен алгоритм управления на основе правил для оценки состояния системы во время работы. Энергетические модели в связке с алгоритмом управления позволяют провести этап моделирования работы системы для заданного интервала времени. Предложенный подход основан на использовании решении задачи многокритериальной оптимизации (МКО). МКО учитывает минимизацию системных затрат и общей стоимости системы, минимизацию использования топлива, максимизацию надежности и минимизацию использования невозобновляемых источников энергии. Решение задачи МКО основано на использовании алгоритма поиска Парето-оптимальных решений, в основе которого используются генетический алгоритм NSGA-II используя предложенный набор операторов скрещивания, мутации и селекции. Разработанная процедура позволяет определить структуру ГСЭС, которая включает набор количества солнечных панелей, АКБ и ДГ. В результате представлены три варианта ГСЭС для домохозяйства на двух человек (г. Киев, Украина) в автономном режиме и в режиме с подключением к электросети. За счет возможности продажи электроэнергии по зеленому тарифу в течении года найденное решение позволяет снизить оценочную стоимость системы до 45%. Предоставлен детальный анализ поведения системы в течении года благодаря использованию имитационного моделирования, Представлено підхід до оптимізації структури гібридної сонячної енергетичної системи (СЕС), який використовується в задачі автоматизованого проектування, в двох режимах: незалежному і з підключенням до мережі. Запропонована ГСЕС складається з сонячної енергетичної системи (СЕС), системи зберігання енергії (СХЕ) на основі акумуляторних батарей (АКБ), набір дизельних генераторів (ДГ) і системи взаємодії з мережею. У статті визначено моделі потужності елементів ГСЕС, запропонований алгоритм управління на основі правил для оцінки стану системи під час роботи. Енергетичні моделі в зв'язці з алгоритмом управління дозволяють провести етап моделювання роботи системи для заданого інтервалу часу. Запропонований підхід заснований на використанні вирішенні задачі багатокритеріальної оптимізації (МКО). МКО враховує мінімізацію системних витрат і загальної вартості системи, мінімізацію використання палива, максимізацію надійності і мінімізацію використання невідновлюваних джерел енергії. Рішення завдання МКО засноване на використанні алгоритму пошуку Парето-оптимальних рішень в основі якого використовуються генетичний алгоритм NSGA-II використовуючи запропонований набір операторів схрещування, мутації і селекції. Розроблена процедура дозволяє визначити структуру ГСЕС, яка включає набір кількості сонячних панелей, АКБ і ДГ. В результаті представлені три варіанти ГСЕС для домогосподарства на двох осіб (м. Київ, Україна) в автономному режимі і в режимі з підключенням до електромережі. За рахунок можливості продажу електроенергії за зеленим тарифом протягом року знайдене рішення дозволяє знизити оціночну вартість системи до 45%. Надано детальний аналіз поведінки системи в перебігу року завдяки використанню імітаційного моделювання

The comparative analysis of the effectiveness of the five most common computational schemes for the compromise solutions in multi-objective optimization tasks involving the convolution of criteria is conducted. The study is performed for a number of innovative technologies of formation of multifunctional biopolymer materials.The criterion that allows to evaluate the effectiveness of different types of package is formulated. In accordance with the proposed criteria, the most effective for the regarded group of tasks is the maximin convolution. The use of the additive and multiplicative convolutions is restricted by the convex programming problems; the convolution using the Harrington’s desirability function requires testing the hypothesis of normal distribution, and the method of ideal point involves only the formulation of the necessary conditions for the existence of an extremum, so these solutions do not always meet the technological constraints.The adaptation of computational schemes for solving the constrained optimization tasks and their software implementation using object-oriented programming language Visual Basic for Application is created.The obtained results can be used to improve existing and develop new technologies forming biopolymer materials., У роботі виконано порівняльний аналіз ефективності різних видів згорток у задачах умовної багатокритеріальної оптимізації. Дослідження проводилося для ряду інноваційних технологій формування біополімерних матеріалів. Отримані результати можуть бути використані для оптимізації аналогічних технологій формування біополімерних матеріалів., В работе выполнен сравнительный анализ эффективности различных видов сверток в задачах условной многокритериальной оптимизации. Исследование проводилось для ряда инновационных технологий формирования биополимерных материалов. Полученные результаты могут быть использованы для оптимизации аналогичных технологий формирования биополимерных материалов.

В статті описана методика багатокритеріальної оптимізації структури та параметрів технологічних операцій і переходів залежно від особливостей функціонування виробу у складі машини чи технологічної системи та забезпечення виконання заданого, необхідного або граничного експлуатаційного потенціалу його роботи. Наведено методику та алгоритм формування адитивного критерію оптимізації функціонально-орієнтованого технологічного процесу., В статье описана методика многокритериальной оптимизации структуры и параметров технологических операций и переходов в зависимости от особенностей функционирования изделия в составе машины или технологической системы и обеспечения выполнения заданного, необходимого или предельного эксплуатационного потенциала его работы. Приведена методика и алгоритм формирования аддитивного критерия оптимизации функционально-ориентированного технологического процесса., Manufacturing application of the Product Lifecycle Management System (PLM) requires functional-oriented technology engineering production. The main feature of functionally-oriented process is application of a complex system qualimetric versatility indicator at the stages of pre-production. This will allow to significantly affect to the provision of working, exploitation, utilization, and other functional properties of engineering products. Method of structural and parametric optimization of functional-oriented machining products is described in the article. This method is based on an analysis of prognostic rheological modeling of the parts stressstrain and thermodynamic state in the process of formation. The formalization of recursive relations between structural and parametric results of technological preproduction planning and product’s operating conditions will provide the best range of qualimetric indicators by the concurrent engineering facilities. Qualimetric integral criterion of technical product is a objective function in making decisions about the optimal structure and parameters of functionally-oriented process. This parameter characterizes the wear resistance, fatigue strength, corrosion resistance and so most loaded surfaces of the product. The integral qualimetric criterion formed as a result of the analysis microtopography surface layer, residual stresses and strains in the formation of these surfaces.The algorithm of the complex system qualimetric versatility indicator accounting for the engineering products in their potential or critical operation conditions as part of a machine or technological system is described in this article. This algorithm uses accounting heuristic weight coefficients, calculation of normalized local optimization criteria for the most commonly used in engineering practice working indicators