A hybrid local search-genetic algorithm for placement of dg units and shunt capacitors in radial distribution system

dc.contributor.authorAlmabsout, Emad Ali
dc.date.accessioned2022-04-27T10:34:48Z
dc.date.available2022-04-27T10:34:48Z
dc.date.issued2020en_US
dc.date.submitted2020
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractControlling 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.en_US
dc.description.abstractDağıtım 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.en_US
dc.identifier.citationAlmabsout, 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.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12939/2375
dc.identifier.yoktezid672304
dc.institutionauthorAlmabsout, Emad Ali
dc.language.isoen
dc.publisherAltınbaş Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectDistributed Generators (DGs)en_US
dc.subjectShunt Capacitors (SCs)en_US
dc.subjectDistribution System Performanceen_US
dc.subjectEnhanced Genetic Algorithm (EGA)en_US
dc.titleA hybrid local search-genetic algorithm for placement of dg units and shunt capacitors in radial distribution system
dc.typeDoctoral Thesis

Dosyalar

Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:

Koleksiyon