A hybrid local search-genetic algorithm for placement of dg units and shunt capacitors in radial distribution system
[ X ]
Tarih
2020
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Altınbaş Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/closedAccess
Özet
Controlling active/reactive power in distribution systems has a great impact on its performance. The placement of distributed generators (DGs) and shunt capacitors (SCs) are the most popular mechanisms to improve the distribution system performance. In this line, this thesis proposes an enhanced genetic algorithm (EGA) that combines the merits of genetic algorithm and local search to find the optimal placement and capacity of the simultaneous allocation of DGs/SCs in the radial systems. Incorporating a local search scheme enhances the search space capability and increases the exploration rate for finding the global solution. The proposed procedure aims at minimizing both total real power losses and the total voltage deviation in order to enhance the distribution system performance. To prove the proposed algorithm ability and scalability, three standard test systems, IEEE 33 bus, 69 bus, and 119-bus test distribution networks, are considered. The simulation results show that the proposed EGA can efficiently search for the optimal solutions of the problem and outperforms the other existing algorithms in the literature. Moreover, an economic based cost analysis is provided for light, shoulder, and heavy loading levels. It was proven, the proposed EGA leads to significant improvements in the technical and economic points of view.
Dağıtım sistemlerinde aktif / reaktif gücün kontrol edilmesinin performansı üzerinde büyük etkisi vardır. Dağıtılmış jeneratörlerin (DG'ler) ve şönt kapasitörlerin (SC'ler) yerleştirilmesi, dağıtım sistemi performansını iyileştirmek için en popüler mekanizmalardır. Bu doğrultuda, bu tez, radyal sistemlerde DG / SC'lerin eşzamanlı tahsisinin optimum yerleşimini ve kapasitesini bulmak için genetik algoritmanın ve yerel araştırmanın avantajlarını birleştiren gelişmiş bir genetik algoritma (EGA) önermektedir. Yerel bir arama şemasını dahil etmek, arama alanı kapasitesini geliştirir ve küresel çözümü bulmak için keşif oranını artırır. Önerilen prosedür, dağıtım sistemi performansını artırmak için hem toplam gerçek güç kayıplarını hem de toplam voltaj sapmasını en aza indirmeyi amaçlamaktadır. Önerilen algoritma yeteneğini ve ölçeklenebilirliğini kanıtlamak için üç standart test sistemi, IEEE 33 veri yolu, 69 veri yolu ve 119 veri yolu test dağıtım ağı dikkate alınır. Simülasyon sonuçları, önerilen EGA'nın problemin optimal çözümlerini verimli bir şekilde arayabildiğini ve literatürdeki diğer mevcut algoritmalardan daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Ayrıca hafif, yan ve ağır yükleme seviyeleri için ekonomik tabanlı bir maliyet analizi sağlanır. Önerilen EGA'nın teknik ve ekonomik bakış açısında önemli gelişmelere yol açtığı kanıtlanmıştır.
Dağıtım sistemlerinde aktif / reaktif gücün kontrol edilmesinin performansı üzerinde büyük etkisi vardır. Dağıtılmış jeneratörlerin (DG'ler) ve şönt kapasitörlerin (SC'ler) yerleştirilmesi, dağıtım sistemi performansını iyileştirmek için en popüler mekanizmalardır. Bu doğrultuda, bu tez, radyal sistemlerde DG / SC'lerin eşzamanlı tahsisinin optimum yerleşimini ve kapasitesini bulmak için genetik algoritmanın ve yerel araştırmanın avantajlarını birleştiren gelişmiş bir genetik algoritma (EGA) önermektedir. Yerel bir arama şemasını dahil etmek, arama alanı kapasitesini geliştirir ve küresel çözümü bulmak için keşif oranını artırır. Önerilen prosedür, dağıtım sistemi performansını artırmak için hem toplam gerçek güç kayıplarını hem de toplam voltaj sapmasını en aza indirmeyi amaçlamaktadır. Önerilen algoritma yeteneğini ve ölçeklenebilirliğini kanıtlamak için üç standart test sistemi, IEEE 33 veri yolu, 69 veri yolu ve 119 veri yolu test dağıtım ağı dikkate alınır. Simülasyon sonuçları, önerilen EGA'nın problemin optimal çözümlerini verimli bir şekilde arayabildiğini ve literatürdeki diğer mevcut algoritmalardan daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Ayrıca hafif, yan ve ağır yükleme seviyeleri için ekonomik tabanlı bir maliyet analizi sağlanır. Önerilen EGA'nın teknik ve ekonomik bakış açısında önemli gelişmelere yol açtığı kanıtlanmıştır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Distributed Generators (DGs), Shunt Capacitors (SCs), Distribution System Performance, Enhanced Genetic Algorithm (EGA)
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Almabsout, E. A. (2020).A hybrid local search-genetic algorithm for placement of dg units and shunt capacitors in radial distribution system. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi) Altınbaş Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
