Optimierung der Lebenszykluskosten von Umspannwerken mittels genetischer Algorithmen
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Die Berechnung und Bewertung der Lebenszykluskosten (LZK) von elektrotechnischen Betriebsmitteln ist für Energieversorgungsunternehmen ein fester Bestandteil der Unternehmensführung geworden. Auf Basis der Lebenszykluskostenberechnung treffen Energienetzbetreiber neue Entscheidungen über Investitionen, Instandhaltungsstrategien sowie weitere betriebliche Faktoren. Das entwickelte geschlossene, komponentenbezogene und zeitabhängige Lebenszykluskostenberechnungsmodell für ein Umspannwerk erzeugt eine hohe Parametervielfalt, die durch Anwendung eines genetischen Algorithmus (GA) beherrscht werden kann. Das Prinzip dieser Algorithmenentstammt aus der Evolutionstheorie, wobei Individuen durch Selektion und Variation ihrer Eigenschaften im Verlaufe von mehreren Generationen optimal an ihre Umwelt angepasst sind. Um dieses Prinzip auf das bestehende Problem anzuwenden, wird ein iterativer Optimierungsalgorithmus entwickelt, dessen Iterationsschritte die einzelnen Generationen darstellen. Jede Generation besteht aus einer Lösungsmenge Umspannwerksvarianten. Die Umspannwerksvarianten mit den niedrigsten Lebenszykluskosten einer Generation werden selektioniert und durch die so genannte GA-Operatoren Crossover und Mutation in ihren Eigenschaften variiert bzw. verbessert.

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Die Berechnung und Bewertung der Lebenszykluskosten (LZK) von elektrotechnischen Betriebsmitteln ist für Energieversorgungsunternehmen ein fester Bestandteil der Unternehmensführung geworden. Auf Basis der Lebenszykluskostenberechnung treffen Energienetzbetreiber neue Entscheidungen über Investitionen, Instandhaltungsstrategien sowie weitere betriebliche Faktoren. Das entwickelte geschlossene, komponentenbezogene und zeitabhängige Lebenszykluskostenberechnungsmodell für ein Umspannwerk erzeugt eine hohe Parametervielfalt, die durch Anwendung eines genetischen Algorithmus (GA) beherrscht werden kann. Das Prinzip dieser Algorithmenentstammt aus der Evolutionstheorie, wobei Individuen durch Selektion und Variation ihrer Eigenschaften im Verlaufe von mehreren Generationen optimal an ihre Umwelt angepasst sind. Um dieses Prinzip auf das bestehende Problem anzuwenden, wird ein iterativer Optimierungsalgorithmus entwickelt, dessen Iterationsschritte die einzelnen Generationen darstellen. Jede Generation besteht aus einer Lösungsmenge Umspannwerksvarianten. Die Umspannwerksvarianten mit den niedrigsten Lebenszykluskosten einer Generation werden selektioniert und durch die so genannte GA-Operatoren Crossover und Mutation in ihren Eigenschaften variiert bzw. verbessert.

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