The article presents the results of developing a concept for controlling the process of power consumption by electrical receivers
with a voltage of up to 1000 V at underground mining enterprises in the function of hourly tariffs, which are characterized by
variable pricing for the day ahead in current market conditions. The following parameters are considered: limitations on operation
duration of a separate electrical unit during the day, the maximum load on underground substation transformers, and the amount of
power ordered by the enterprise, the excess of which leads to the application of penalties. To solve the control problem, it is proposed
to apply a heuristic optimization method based on a genetic algorithm. System efficiency is studied by determining settings of the
evolutionary search algorithm that would ensure the lowest cost of power purchase. In particular, the crossover function (one-point,
two-point, or Laplace) and the number of elite individuals in the population are modified. The experiments are carried out on the
basis of the Global Optimization Toolbox in the MATLAB software package. Simulation of system efficiency through different
settings of the genetic algorithm demonstrates that the minimum power cost can be ensured by using the Laplace crossover method
with 10 individuals in a population of 100, of which 10 are elite and pass to the next generation unchanged. This option allows
obtaining an average of 2.62 % lower daily power cost than the other parameters studied. The proposed method of power
consumption control allows us to identify the achievable potential for reducing the energy component in the final product cost of iron
ore mining at underground mining enterprises. It can be recommended for practical implementation at both operating and projected
enterprises.
У статті представлені результати розробки концепції формату керування процесом споживання електричної енергії
електроприймачами підземних гірничорудних підприємств напругою до 1000 В в функції погодинних тарифів на вартість
електроенергії, які характеризуються плаваючим ціноутворенням на добу наперед в умовах існуючого ринку. Також
враховуються обмеження на тривалість роботи окремої гірничої електроустановки протягом доби, максимальне
навантаження на трансформатори підземної підстанції та допустимий замовлений підприємством обсяг електроенергії,
перевищення якого призводить до застосування штрафних санкцій. Для рішення задачі керування запропоновано
застосувати евристичний оптимізаційний метод, що базується на генетичному алгоритмі. Дослідження ефективності роботи
системи здійснювалося шляхом визначення налаштувань алгоритму еволюційного пошуку, які б забезпечували найнижче
значення витрат на придбання електроенергії. Зокрема, змінювалася функція схрещування (приймалися одноточкова,
двоточкова або Лапласа) та число елітних фенотипів у популяції. Експерименти проводилися на базі пакету Global
Optimization Toolbox програмного комплексу MATLAB. Проведене моделювання ефективності роботи системи з різними
налаштуваннями генетичного алгоритму продемонструвало, що мінімальні витрати на придбання електроенергії можуть
бути забезпечені при залученні методу схрещування Лапласа, кількості фенотипів у популяції 100 з яких елітними, що
переходять у наступне покоління без змін, є 10 особин. Такий варіант дозволяє отримати в середньому на 2,62 % меншу
добову вартість придбання електроенергії протягом доби ніж інші досліджені параметри. Запропонований метод керування
електроспоживання дозволяє виявити на підземних залізорудних підприємствах досяжний потенціал зі зниження
енергетичної складової в собівартості кінцевого продукту видобутку. Він може бути рекомендований для практичної
реалізації як в умовах діючих, так і проєктуємих підприємств.
