Educa ional Resea ch in Uni e sal Sciences
ISSN: 2181-3515 VOLUME 4 | SPECIAL ISSUE 12 | 2025
h ps:// .me/E us_uz Mul idisciplina y Scien i ic Jou nal Oc obe ,
2025
12
DOI: h ps://10.5281/zenodo.17308122
GIDROISSIQLIK ENERGETIKA TIZIMLARINING HOLATLARINI
EVOLYUTSION ALGORITMLAR YORDAMIDA OPTIMALLASHTIRISH
Pula o Behzod Mannono ich
PhD, do s., Toshken da la exnika uni e si e i,
Toshken , 100095, Oʻzbekis on;
E-mail: b.pula o [email protected]
h ps://o cid.o g/0000-0002-7008-4639
Dolza bligi: bugungi kunda gid oissiqlik ene ge ika izimla i (GIET) muhim
ene giya manbai bo‘lib, ula ning sama ado ligini oshi ish ene giya esu sla idan
op imal oydalanishni a’minlaydi. Ushbu maqolada GIET hola la ini e olyu sion
algo i mla , xususan Tadqiqo da algo i mla ning ma ema ik modellash i ish asosida
ishlash p insipla i, maqsadli unksiyani minimallash i ish (yoki maksimallash i ish)
hola ida sama ado lik ko‘ sa kichla i, shuningdek, ula ni eal izimla ga a biq qilish
imkoniya la i ahlil qilingan.
Maqsad gid oissiqlik ene ge ika izimla ining hola la ini e olyu sion algo i mla
yo damida op imallash i ishni adqiq qilish, ula ning a zallikla ini aniqlash a amaliy
qo‘llanilish imkoniya la ini baholashdan ibo a .
Usulla i: adqiqo da gene ik algo i m (GA), za acha o‘plami op imallash i ish
(PSO) a di e ensial e olyu siya (DE) kabi usulla yo damida op imallash i ish
masalasini MATLAB das u iy izimidan oydalanilib, olingan na ijala aniqlik a
sama ado lik bo‘yicha aqqoslanib, ahlil qilindi.
Na ijala : e olyu sion algo i mla yo damida GIET izimla ini op imallash i ish
ene giya izimining ba qa o ligi a sama ado ligini oshi ishda ka a imkoniya
ya a adi. Ushbu algo i mla eal aq ejimida moslashu chan boshqa u izimla ini
ya a ishda oydali bo‘lishi mumkin. Kelajakda AI asosidagi gib id algo i mla o qali
yanada aniq oq na ijala ga e ishish mumkinligi ko‘ sa ilgan.
Kali so‘zla : gid oissiqlik ene ge ika, op imallash i ish, e olyu sion algo i mla ,
gene ik algo i m, za acha o‘plami op imallash i ish, di e ensial e olyu siya.
Educa ional Resea ch in Uni e sal Sciences
ISSN: 2181-3515 VOLUME 4 | SPECIAL ISSUE 12 | 2025
h ps:// .me/E us_uz Mul idisciplina y Scien i ic Jou nal Oc obe ,
2025
13
ОПТИМИЗАЦИЯ РЕЖИМОВ ГИДРОТЕПЛОВЫХ
ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ
Пулатов Беҳзод Маннонвич
PhD, доц., Ташкентский государственный технический университет,
Ташкент, 100095, Узбекистан;
E-mail: b.pula o [email protected]
h ps://o cid.o g/0000-0002-7008-4639
Актуальность: в настоящее время гидротермические энергетические
системы (ГТЭС) являются важным источником энергии, и повышение их
эффективности обеспечивает оптимальное использование энергетических
ресурсов. В данной статье рассматриваются состояния ГТЭС с использованием
эволюционных алгоритмов, в частности, на основе математического
моделирования принципов работы алгоритмов, показателей эффективности при
минимизации (или максимизации) целевой функции, а также возможности их
применения к реальным системам.
Цель: исследование оптимизации состояний гидротермических
энергетических систем с использованием эволюционных алгоритмов,
определение их преимуществ и оценка возможностей практического
применения.
Методы: в исследовании задачи оптимизации решались с использованием
таких методов, как генетический алгоритм (GA), оптимизация роя частиц (PSO)
и дифференциальная эволюция (DE), с применением программной системы
MATLAB. Полученные результаты были сопоставлены по точности и
эффективности и проанализированы.
Результаты: оптимизация ГТЭС с помощью эволюционных алгоритмов
предоставляет большие возможности для повышения стабильности и
эффективности энергетической системы. Эти алгоритмы могут быть полезны
при создании адаптивных систем управления в режиме реального времени. В
будущем возможно достижение ещё более точных результатов с помощью
гибридных алгоритмов на базе искусственного интеллекта.
Ключевые слова: гидротермическая энергетика, оптимизация,
эволюционные алгоритмы, генетический алгоритм, оптимизация роя частиц,
дифференциальная эволюция.
Educa ional Resea ch in Uni e sal Sciences
ISSN: 2181-3515 VOLUME 4 | SPECIAL ISSUE 12 | 2025
h ps:// .me/E us_uz Mul idisciplina y Scien i ic Jou nal Oc obe ,
2025
14
Rele ance: nowadays, hyd o he mal ene gy sys ems (HTES) a e a i al sou ce o
ene gy, and imp o ing hei e iciency ensu es op imal use o ene gy esou ces. This
a icle analyzes he s a es o HTES using e olu iona y algo i hms, pa icula ly based
on ma hema ical modeling o algo i hm unc ioning, pe o mance indica o s in he
con ex o minimizing (o maximizing) he objec i e unc ion, as well as hei
applicabili y o eal sys ems.
OPTIMIZATION OF HYDROTHERMAL ENERGY SYSTEM STATES
USING EVOLUTIONARY ALGORITHMS
Behzod M. Pula o
PhD., assoc.p o ,, Tashken S a e Technical Uni e si y,
Tashken , 100095, Uzbekis an; E-mail: b.pula o [email p o ec ed]om
h ps://o cid.o g/0000-0002-7008-4639
Aim: o in es iga e he op imiza ion o hyd o he mal ene gy sys em s a es using
e olu iona y algo i hms, iden i y hei ad an ages, and assess hei p ac ical
implemen a ion po en ial.
Me hods: he esea ch add essed op imiza ion p oblems using me hods such as
Gene ic Algo i hm (GA), Pa icle Swa m Op imiza ion (PSO), and Di e en ial
E olu ion (DE), u ilizing MATLAB so wa e. The ob ained esul s we e compa ed in
e ms o accu acy and e iciency and analyzed.
Resul s: op imiza ion o HTES h ough e olu iona y algo i hms c ea es
signi ican oppo uni ies o enhance he s abili y and e iciency o ene gy sys ems.
These algo i hms may be use ul in de eloping adap i e con ol sys ems ope a ing in
eal- ime. I is sugges ed ha hyb id algo i hms based on AI may lead o e en mo e
accu a e esul s in he u u e.
Keywo ds: hyd o he mal ene gy, op imiza ion, e olu iona y algo i hms, gene ic
algo i hm, pa icle swa m op imiza ion, di e en ial e olu ion. in e na ional expe ience
and me hods o compa a i e analysis o demand managemen a e used.
1. Ki ish (In oduc ion)
Bugungi kunda ene giya izimla ining sama ado ligini oshi ish, ula ning ba qa o
ishlashini a’minlash hamda abiiy esu sla dan oqilona oydalanish dolza b
muammola dan bi i hisoblanadi. Gid oissiqlik ene ge ika izimla i (GIET) —
gid oelek s ansiyala a issiqlik elek s ansiyala ining kombina siyasi bo‘lib,
Educa ional Resea ch in Uni e sal Sciences
ISSN: 2181-3515 VOLUME 4 | SPECIAL ISSUE 12 | 2025
h ps:// .me/E us_uz Mul idisciplina y Scien i ic Jou nal Oc obe ,
2025
15
ula ning in eg a siyalashgan ishlashini op imallash i ish ka a ene giya ejamko ligini
kel i ib chiqa ishi mumkin. Bunday izimla ni op imallash i ish mu akkab, noaniq a
ko‘p pa ame li masala bo‘lib, an’ana iy ma ema ik me odla ha doim ham sama ali
na ija be maydi. Shu sababli e olyu sion algo i mla , ya’ni biologik e olyu siya
p insipla iga asoslangan usulla , bu bo ada ka a imkoniya la ga ega.[1,2]
Gid oissiqlik ene ge ika izimla i a ula ning boshqa u i. IET quyidagi
asosiy elemen la dan ashkil opgan:
• Gid oelek s ansiyala (GES).
• Issiqlik elek s ansiyala (IES).
• Ene giyani aqsimlash a balanslash izimi.
Ula ning sama ali ishlashi uchun quyidagi cheklo la a maqsadli unksiyala
hisobga olinadi:
• Ishlab chiqa ilgan qu a ni maksimal qilish.
• Yo‘qo ishla ni minimallash i ish.
• Su esu sidan oqilona oydalanish.
• Issiqlik ene giyasini op imal aqsimlash.
E olyu sion algo i mla a ula ning mohiya i. E olyu sion algo i mla — bu
op imallash i ishning global yechimla ini opishga mo‘ljallangan p obabilis ik
( asodi iy) usulla di . Ula abiiy anlanish, mu a siya, k osso e a anlo
mexanizmla iga asoslanadi [1,3].
Gene ik algo i m (GA):
• Populya siya ya a ish.
• Moslashu unksiyasi o qali baholash.
• K osso e (u ug‘lanish) a mu a siya o qali yangi a lodla hosil qilish.
• I e a sion ak o lash.
Za acha o‘plami op imallash i ish (PSO):
• Ha bi za acha pozi siyasi a ezligini yangilash.
• Jamoa iy a indi idual eng yaxshi yechimla ni hisobga olish.
• Global kon e gensiyaga e ishish.
Di e ensial e olyu siya (DE):
• Vek o la asosida a qni hisoblash.
• K osso e a selek siya mexanizmla idan oydalanish.
• Yaxshi yechimla omon ha aka .
2. Ma e ialla a usulla (Me hods and ma e ials)
Op imallash i ishda quyidagi ma ema ik model ishla iladi:
Su ka da omida IESla da yoqilg‘i sa i bilan bog‘liq xa aja la :
Educa ional Resea ch in Uni e sal Sciences
ISSN: 2181-3515 VOLUME 4 | SPECIAL ISSUE 12 | 2025
h ps:// .me/E us_uz Mul idisciplina y Scien i ic Jou nal Oc obe ,
2025
16
min;)(
24
1 1
→=
= =
n
ii i PBB
(1)
minimallash i ilsin, quyidagi chega a iy sha la ni e’ ibo ga olgan holda:
ene ge ika izimida ak i qu a balansi bo‘yicha:
;24,...,2,1,
1 1
= =
=+=+
n
i
m
j н j i PPP
(2)
os lanu chan s ansiyala ning minimal a maksimal be a olishi mumkin bo‘lgan
qu a la i bo‘yicha:
,24...,,2,1,...,,2,1,
maxmin == niPPP i i i
(3)
;24...,,2,1,...,,2,1,
maxmin == mjPPP j j j
(4)
op imallashda qa nashu chi GESla da su ka da omidagi su sa i bo‘yicha:
.,...,2,1,0),(
24
1
=
==−=
jзj j j jmjQPHQQ
(5)
3. Na ijala (Resul s)
Sodda misol o qali hisoblashla ni amalga oshi sak. Fa az qilaylik, gid oissiqlik
izimi quyidagi ikki elek s ansiyadan ibo a :
• GES (1-s ansiya): Qu a : P1∈[20,100] MW;
• IES (2-s ansiya): Qu a : P2∈[50,200] MW;
• Umumiy yuklama: P1+P2=250 MW.
1-jad al. Algo i mla bo‘yicha hisoblash
Algo i m
Topilgan op imal
qu a la
I e a siyala
soni
A zallikla i
Ta siya e iladi
GA (Gene ik
algo i m)
P1=80.2
P2=169.8
100
Kuchli global qidi u
Ka a izimla uchun
PSO
(Za acha
o‘plami)
P1=81.1
P2=168.9
70
Tez kon e gensiya
Real aq boshqa u
uchun
DE
(Di e ensial
e olyu siya)
P1=80.9
P2=169.1
80
Ba qa o a
moslashu chan
No o‘g‘ i
modella da oydali
4. Xulosa (Conclusion)
Kichik a o‘ a izimla uchun PSO eng sama ali na ija be adi.
Noaniqlik a mu akkablik ko‘p bo‘lgan hola la da DE oydalanish a siya e iladi.
GA esa s uk u a o‘zga ishi mumkin bo‘lgan modella uchun yaxshi ishlaydi.
E olyu sion algo i mla yo damida GIET izimla ini op imallash i ish ene giya
izimining ba qa o ligi a sama ado ligini oshi ishda ka a imkoniya ya a adi. Ushbu
algo i mla eal aq ejimida moslashu chan boshqa u izimla ini ya a ishda oydali
Educa ional Resea ch in Uni e sal Sciences
ISSN: 2181-3515 VOLUME 4 | SPECIAL ISSUE 12 | 2025
h ps:// .me/E us_uz Mul idisciplina y Scien i ic Jou nal Oc obe ,
2025
17
bo‘lishi mumkin. Kelajakda AI asosidagi gib id algo i mla o qali yanada aniq oq
na ijala ga e ishish mumkin.
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO‘YXATI: (REFERENCES)
1. Goldbe g D.E., Gene ic Algo i hms in Sea ch, Op imiza ion, and Machine
Lea ning, Addison-Wesley, 1989.
2. Kennedy J., Ebe ha R. Pa icle Swa m Op imiza ion, P oc. o IEEE In e na ional
Con . on Neu al Ne wo ks, 1995.
3. P ice K., S o n R., Lampinen J. Di e en ial E olu ion: A P ac ical App oach o
Global Op imiza ion, Sp inge , 2005.
4. Sa gsyan A. a boshq. Ene ge ik izimla da AI algo i mla i, Ene ge ika ju nali,
2021.
5. O‘zbekis on Ene ge ika azi ligi hisobo la i, 2023.
6. Holland, J.H. Adap a ion in Na u al and A i icial Sys ems, Uni e si y o
Michigan P ess, 1975.
7. Yang, X.-S. Na u e-Inspi ed Op imiza ion Algo i hms, Else ie , 2014.
8. Wood, A.J., Wollenbe g, B.F. Powe Gene a ion, Ope a ion, and Con ol, Wiley,
2012.
9. Gayibo T.Sh. Me hods and algo i hms o op imizing he modes o elec ic
powe sys ems. - T .: Ed. Tashken S a e Technical Uni e si y, 2014.4.
10. Tulkin Gayibo . Op imiza ion o powe sys ems modes aking in o accoun he
in luence o elec ical ne wo ks. AIP Con e ence P oceedings 2552, 040016 (2023);
h ps://doi.o g/10.1063/5.0130726.
11. T. Gayibo , B. Pula o , Sh. La ipo . Me hod o selec ion o op imal composi ion
o ope a ing uni s in powe plan s by gene ic algo i hm. AIP Con . P occedings. 2612,
050012 (2023) h ps://doi.o g/10.1063/5.0118005.
12. Yu ye ich J, Wong K P. 1999. E olu iona y P og amming Based Op imal Powe
Flow Algo i hm. IEEE T ansac ion on powe Sys ems 14(4).
