Застосування генетичного алгоритму для розв'язання задачі масштабування водневих систем

Анотація

Метою роботи є розроблення надійного інструменту для масштабування водневих систем та їх енергоспоживання за допомогою генетичного алгоритму.

Актуальність

Найпоширенішим методом виробництва водню є електроліз води, який вимагає достатньої кількості електроенергії. Якщо джерела електроенергії є недостатніми, це може створити додаткове навантаження на енергосистему, особливо в періоди пікового споживання. Оскільки 87% водневих станцій наразі використовують водень на місці (замість того, щоб генерувати його, а потім транспортувати для використання), існує потреба в оптимізації в цій галузі для підвищення енергоефективності та сталого розвитку. У сучасних дослідженнях вдосконалення водневих систем аналізуються з погляду економічної ефективності систем, що використовують відновлювані джерела енергії, та зниження витрат на водневу логістику шляхом застосування методів лінійного програмування та оптимізації рою частинок. Однак важливо зазначити, що ці роботи в основному зосереджені на системах виробництва водню на основі одного електролізера і не ставлять за мету оцінити доцільність використання декількох установок. Як наслідок, тема оптимізації витрат і стратегій технічного обслуговування багатоелектролізерних систем залишається менш дослідженою, а також пов'язана з цим проблема їх диспетчеризації.

Методи дослідження

Для розв’язання задачі пошуку найкращої черги запуску для електролізних установок використані стохастичні методи, та перевірено ефективність  генетичного алгоритму для розвʼязку цієї задачі.

Результати

Побудована модель оптимізації пікового споживання електроенергії електролізною системою, визначено оціночну функцію конфігурації та цільову функцію для оптимізації системи. Вибір стохастичного методу оптимізації аргументовано за допомогою перевірки цільової функції на властивості які необхідні для ефективності традиційних методів оптимізації, а саме — неперервність, диференційованість, гладкість та опуклість. Ефективність генетичного методу перевірено у порівнянні з методом градієнтного спуску на прикладах з різними конфігураціями електролізерів (однотипних та різнотипних).

Висновки

Ці розрахунки підтвердили, що генетичний алгоритм має стабільні результати і є ефективним для пошуку глобального оптимуму, в той час, як градієнтний спуск може зупинятися на локальних мінімумах і вимагати додаткових налаштувань для досягнення оптимального розв'язку. Використовуючи метод генетичного алгоритму, ми отримуємо результати, які дають наближений оптимальний результат за фіксовану кількість кроків. Цей наближений результат, як показано в задачі з розміщенням 10 електролізерів, дає значні результати - пікове споживання електроенергії зменшилося майже на 40%.  Подальші дослідження можуть бути спрямовані на покращення параметрів алгоритму, зокрема, адаптивне налаштування операторів мутації та кросовера для збільшення швидкості збіжності.