This paper proposes the method of active distribution network expansion planning considering distributed generation integration and distribution network reconfiguration. The distribution network reconfiguration is taken as the expansion planning alternative with zero investment cost of the branches. During the process of the reconfiguration in expansion planning, all the branches are taken as the alternative branches. The objective is to minimize the total costs of the distribution network in the planning period. The expansion alternatives such as active management, new lines, new substations, substation expansion and Distributed Generation (DG) installation are considered. Distribution network reconfiguration is a complex mixed-integer nonlinear programming problem, with integration of DGs and active managements, the active distribution network expansion planning considering distribution network reconfiguration becomes much more complex. This paper converts the dual-level expansion model to Second-Order Cone Programming (SOCP) model, which can be solved with commercial solver GUROBI. The proposed model and method are tested on the modified IEEE 33-bus system and Portugal 54-bus system.
신재생에너지원의 확대 보급 정책과 신재생에너지 공급 의무화 제도(RPS)의 도입으로 배전계통에 연계되는 분산전원이 증가되고 있다. 분산전원이 연계된 배전계통에서는 고장전류의 크기와 방향이 변화하게 되며, 이러한 고장전류의 변화는 기존 보호협조 체계에 대한 재검토를 요구한다. 전력연구원에서는 이러한 고장전류의 변화를 고려할 수 있는 보호협조 정정 알고리즘을 탑재한 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 본 논문에서는 분산전원 연계 전, 후의 고장전류 변화를 분석하고, 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 샘플 계통에 대한 보호협조 정정을 수행하였으며, 분산전원이 배전계통의 보호협조에 미치는 영향에 대하여 고찰하고 그 대책에 대하여 논하고자 한다.
The present study presents the Phasor Discrete Particle Swarm Optimization (PDPSO) algorithm, an effective optimization technique, the multi-dimensional vectors of which consist of magnitudes and phase angles. PDPSO is employed in the configuration of micro-grids. Micro-grids are concepts of distribution system that directly unifies customers and distributed generations (DGs). Micro-grids could supply electric power to customers and conduct power transaction via a power market by operating economic dispatch of diverse cost functions through several DGs. If a large number of micro-grids exist in one distribution system, the algorithm needs to adjust the configuration of numerous micro-grids in order to supply electric power with minimum generation cost for all customers under the distribution system.
In operation of distribution system, DGs(Distributed Generations) are installed as an alternative of extension and establishment of substations, transmission and distribution lines according to increasing power demand. Optimal capacity and allocation of DGs improve power quality and reliability. This paper proposes a method for determining the optimal number, size and allocation of DGs needed to minimize operation cost of distribution system. Capacity of DGs for economic operation of distribution system can be estimated by the load growth and line capacity during operation planning duration. DG allocations are determined to minimize total cost with failure rate and annual reliability cost of each load point using GA(Genetic Algorithm).
Utilization of Distributed Generations (DGs) using Renewable Energy Sources (RESs) has been constantly increasing as they provide a lot of environmental, economic merits. In spite of these merits, some problems with respect to voltage profile, protection and its coordination system due to reverse power flow could happen. In order to analyze and solve the problems, accurate modeling of DG systems should be preceded as a fundamental research task. In this paper, we present a PhotoVoltaic (PV) generation system which consists of practical PV cells with series and parallel resistor and an inverter for interconnection with a main distribution system. The inverter is based on controllable current source which is capable of controlling power factors, active and reactive powers within a certain limit related to amount of PV generation. To verify performance of the model, a distribution system based on actual data is modeled by using ElectroMagnetic Transient Program (EMTP) software. Computer simulations according to various conditions are also performed and it is shown from simulation results that the model presented is very effective to study DG-related researches.
기존의 배전계통은 전원 측인 배전용변전소에서 부하 측인 수용가로 전력을 단 방향으로 공급하는 것이 일반적이지만, 태양광과 풍력 등과 같은 분산전원이 배전계통에 연계되는 경우에는 분산전원에서 발생하는 전력이 계통으로 공급되는 역 조류가 발생하여 기존의 시스템과 달리 양방향으로 전력이 공급되게 된다. 이러한 양방향 전력공급은 기존의 시스템에 악 영향을 끼칠 수 있는데, 배전선로에 설치되어 있는 보호협조기기에 심각한 문제점을 발생시킬 수 있다. 특히 기존의 구간 개폐기는 주 전원 측의 전력만 감지할 뿐, 분산전원 측의 역 조류 감지 및 보호를 하지 못해 오동작을 일으킬 가능성이 존재한다. 이러한 경우 분산전원의 단독 운전뿐만 아니라 배전계통과 분산전원의 비동기 투입에 의하여 배전계통에 악영향을 끼칠 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 대책으로서 역 조류를 감지하는 구간 개폐기의 양방향 동작 알고리즘을 제시하고, 이에 대한 성능을 확인하기 위하여, 배전계통의 대표적인 해석 S/W인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 보호기기 모의시험 장치를 제작하여 하드웨어적인 시험 결과를 분석하여, 본 논문에서 제안한 구간개폐기의 양방향 동작 알고리즘에 대한 효용성과 타당성을 확인하였다.
Active distribution system (ADS) considering distributed generation (DG) and electric vehicle (EV) is an effective way to cut carbon emission and improve system benefits. ADS is an evolving, complex and uncertain system, thus comprehensive model and effective optimization algorithms are needed. Battery swapping station (BSS) for EV service is an essential type of flexible load (FL). This paper establishes ADS planning model considering BSS firstly for the minimization of total cost including feeder investment, operation and maintenance, net loss and carbon tax. Meanwhile, immune binary firefly algorithm (IBFA) is proposed to optimize ADS planning. Firefly algorithm (FA) is a novel intelligent algorithm with simple structure and good convergence. By involving biological immune system into FA, IBFA adjusts antibody population scale to increase diversity and global search capability. To validate proposed algorithm, IBFA is compared with particle swarm optimization (PSO) algorithm on IEEE 39-bus system. The results prove that IBFA performs better than PSO in global search and convergence in ADS planning.
Sattarpour, T.;Nazarpour, D.;Golshannavaz, S.;Siano, P.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권3호
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pp.804-811
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2015
The presence of responsive loads in the promising active distribution networks (ADNs) would definitely affect the power system problems such as distributed generations (DGs) studies. Hence, an optimal procedure is proposed herein which takes into account the simultaneous placement of DGs and smart meters (SMs) in ADNs. SMs are taken into consideration for the sake of successful implementing of demand response programs (DRPs) such as direct load control (DLC) with end-side consumers. Seeking to power loss minimization, the optimization procedure is tackled with genetic algorithm (GA) and tested thoroughly on 69-bus distribution test system. Different scenarios including variations in the number of DG units, adaptive power factor (APF) mode for DGs to support reactive power, and individual or simultaneous placing of DGs and SMs have been established and interrogated in depth. The obtained results certify the considerable effect of DRPs and APF mode in determining the optimal size and site of DGs to be connected in ADN resulting to the lowest value of power losses as well.
This paper presents a method to improve reliability by dispersed generation (DG) installation considering load types and interruption cost. The objective functions such as power losses cost, operation cost of DGS, power buy cost and interruption cost are minimized for reliability improvement and efficient operation. The several indices for reliability evaluation are improved by dispersed generation system installation.
Nawaf A. AlZahrani;Mohammad Hamza Awedh;Ali M. Rushdi
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.31-44
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2024
People have been using more energy in the last years. Several research studies were conducted to develop sustainable energy sources that can produce clean energy to fulfill our energy requirements. Using renewable energy sources helps to decrease the harm to the environment caused by conventional power plants. Choosing the right location and capacity for DG-RESs can greatly impact the performance of Radial Distribution Systems. It is beneficial to have a good and stable electrical power supply with low energy waste and high effectiveness because it improves the performance and reliability of the system. This research investigates the ideal location and size for solar and wind power systems, which are popular methods for producing clean electricity. A new artificial intelligent algorithm called Nutcracker Optimization Algorithm (NOA) is used to find the best solution in two common electrical systems named IEEE 33 and 69 bus systems to examine the improvement in the efficiency & reliability of power system network by reducing power losses, making voltage deviation smaller, and improving voltage stability. Finally, the NOA method is compared with another method called PSO and developed Hybrid Algorithm (NOA+PSO) to validate the proposed algorithm effectiveness and enhancement of both efficiency and reliability aspects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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