Nowy algorytm wspomagający projektowanie podziemnych linii kablowych z uwagi na ich cieplne warunki pracy : rozprawa doktorska = [New algorithm supporting the design of underground cable lines due to ... więcej

Nowy algorytm wspomagający projektowanie podziemnych linii kablowych z uwagi na ich cieplne warunki pracy : rozprawa doktorska = [New algorithm supporting the design of underground cable lines due to their thermal operating conditions] / Monika Ewa Rerak. – Kraków, 2020. – [1], 136 s. : rys., schem., tab., wykr. – Politechnika Krakowska. Wydział Inżynierii Środowiska i Energetyki. – Promotor: dr hab. inż. Paweł Ocłoń, prof. PK ; promotor pomocniczy: dr hab. inż. Artur Cebula, prof. PK. – Bibliogr. 70 poz., Streszcz., pol., ang.

Rozprawa skupia się na problemie projektowania podziemnych linii kablowych. Celem pracy było zastosowanie zmodyfikowanego algorytmu Jaya aby zminimalizować koszty materiałowe systemu przy równoczesnej ... więcej

Rozprawa skupia się na problemie projektowania podziemnych linii kablowych. Celem pracy było zastosowanie zmodyfikowanego algorytmu Jaya aby zminimalizować koszty materiałowe systemu przy równoczesnej maksymalizacji obciążalności prądowej kabli biorąc pod uwagę cieplne warunki pracy systemu.
Przybliżono obecnie stosowane podejście do projektowania podziemnych linii kablowych. Wyszczególniono różnice pomiędzy tym podejściem a rzeczywistymi warunkami pracy systemu.
Przybliżone zostało działanie algorytmów optymalizacyjnych tj. algorytmu Jaya, zmodyfikowanego algorytmu Jaya oraz metody roju cząstek. Szczegółowo opisano różnice pomiędzy zmodyfikowanym a klasycznym algorytmem Jaya.
W pracy zaprezentowano model termiczno-elektryczny kabli. Model ten został wykorzystany przy metodzie MES, dzięki której uzyskano rozkład temperatury wokół kabli. Poprawność zastosowanego modelu i obliczeń MES zostały zweryfikowane poprzez porównanie ich z wynikami uzyskanymi ze stanowiska badawczego.
Dla optymalizacji sformułowano oprócz modelu termiczno-elektrycznego zmienne decyzyjne, funkcje celu oraz funkcję kary.
Sprawdzono wpływ gęstości siatki zastosowanej w MES na dokładność obliczeń. Zbadano również wrażliwość poszczególnych zmiennych na otrzymane wyniki. Dla optymalizacji wielokryterialnej zaprezentowano dwa podejścia: skalowane oraz klasyczne. Otrzymane wyniki optymalizacji wielokryterialnej zostały porównane za pomocą metod: pokrycia, hiperobjętości oraz „rozmieszczenia”.
W ostatniej części pracy podsumowano otrzymane wyniki oraz sformułowano wnioski.

The dissertation focuses on the problem of designing underground cable lines. The aim of the study was to use a modified Jay algorithm to minimize the material costs of the system while maximizing the ... więcej

The dissertation focuses on the problem of designing underground cable lines. The aim of the study was to use a modified Jay algorithm to minimize the material costs of the system while maximizing the current-carrying capacity of the cables taking into account the thermal conditions of the system.
The current approach to designing underground cable lines is approximated. The differences between this approach and the actual operating conditions of the system have been specified.
The operation of optimization algorithms, i.e. Jaya algorithm, modified Jaya algorithm and Particle Swarm Optimization are presented. The differences between the modified and classic Jaya algorithm are described in detail.
The paper presents a thermal-electric cable model. This model was used in the FEM method, due to which temperature distribution around the cables was obtained. The correctness of the applied model and FEM calculations were verified by comparing them with the results obtained from the test stand.
For optimization, apart from the thermal-electric model, the decision variables were formulated, objective functions and penalty function.
The influence of the mesh density used in FEM on the accuracy of calculations was checked. The sensitivity of individual variables to the obtained results was also examined. Two approaches were presented for multi-criteria optimization: scaled and classical. The obtained results of multi-criteria optimization were compared using the following methods: coverage, hypervolume and spacing.
The last part of the work summarizes the obtained results and formulates conclusions.