The power flow calculations(PFc) are the most important and powerful tools in power systems engineering. The conventional power now problem is solved generally with numerical methods such as Newton-Raphson. The conventional numerical method generally have some convergency problem, which is sensitive to initial value, and numerical stability problem concerned with matrix inversion. This paper presents a new power flow calculation algorithm based on the genetic algorithm(GA) which can overcome the disadvantages mentioned above. Some case studies with IEEE 6 bus system also presented to show the performance of proposed algorithm.
This paper presents to compute the power economic dispatch, an optimal power flow (OPF) computation algorithm, considering the load power factor limits constraint in developed. Efficient reactive power planning enhances economic operation as well as system security. Accordingly, an adequate level of power factor limits for the load busesshould be evaluated for economic operation. In this paper, the ranges of acceptable load power factors are portrayed as bandwidths of load power factor expressed as a function of load level. The load power factor limits are included and described into the OPF's objective function. The method Proposed is applied to IEEE 26 bus system.
This paper presents a dynamic simulation algorithm for studying the effect of United Power Flow Controller(UPFC) on the low frequency power system oscillations and transient stability studies. The proposed algorithm is a Newton-type one and uses current injection type UPFC model, which gives a fast convergence characteristics. The algorithm is applied to studying inter-area power oscillation damping enhancement of a sample two-area power system both in time domain and frequency domain. The case study results show that the proposed algorithm is very efficient and UPFC is very effective and robust against operating point change.
This paper presents a centralized control algorithm for power system performance in the Korean power system using Flexible AC Transmission Systems (FACTS) devices. The algorithm is applied to the Korean power system throughout the metropolitan area in order to alleviate inherent stability problems, especially concerns with voltage stability. Generally, control strategies are divided into local and centralized control. This paper is concerned with a centralized control strategy in terms of the global system. In this research, input data of the proposed algorithm and network data are obtained from the SCADA/EMS system. Using the full system model, the centralized controller monitors the system condition and decides the operating point according to the control objectives that are, in turn, dependent on system conditions. To overcome voltage collapse problems, load-shedding is currently applied in the Korean power system. In this study, the application of the coordination between FACTS and switch capacitor (SC) can restore the solvability without load shedding or guarantee the FV margin when the margin is insufficient. Optimal Power Flow (OPF) algorithm, for which the objective function is loss minimization, is used in a stable case. The results illustrate examples of the proposed algorithm using SCADA/EMS data of the Korean power system in 2007.
A novel integrated optimization method based on the Generalized Bender’s Decomposition (GBD) is proposed to combine both generation and transmission expansion problems. Most of existing researches on the integrated expansion planning based on the GBD theory incorporate DC power flow model to guarantee the convergence and improve the computation time. Inherently the GBD algorithm based on DC power flow model cannot consider variables and constraints related bus voltages and reactive power. In this paper, an integrated optimization method using the GBD algorithm based on a linearized AC power flow model is proposed to resolve aforementioned drawback. The proposed method has been successfully applied to Garver’s six-bus system and the IEEE 30-bus system which are frequently used power systems for transmission expansion planning studies.
Elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is adopted and improved for multiobjective optimal reactive power flow (ORPF) problem. Multiobjective ORPF, formulated as a multiobjective mixed integer nonlinear optimization problem, minimizes real power loss and improves voltage profile of power grid by determining reactive power control variables. NSGA-II-based ORPF is tested on standard IEEE 30-bus test system and compared with four other state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs). Pareto front and outer solutions achieved by the five MOEAs are analyzed and compared. NSGA-II obtains the best control strategy for ORPF, but it suffers from the lower convergence speed at the early stage of the optimization. Several problem-specific local search strategies (LSSs) are incorporated into NSGA-II to promote algorithm's exploiting capability and then to speed up its convergence. This enhanced version of NSGA-II (ENSGA) is examined on IEEE 30 system. Experimental results show that the use of LSSs clearly improved the performance of NSGA-II. ENSGA shows the best search efficiency and is proved to be one of the efficient potential candidates in solving reactive power optimization in the real-time operation systems.
This paper presents the continuation power flow system that is under development. The continuation power flow system provides robust solutions of power flow equations at any operating point. The robust convergency enables one to find solutions even at the point where power flow jacobian becomes singular. Basic concept of an algorithm and its application to static voltage stability analysis are presented.
This paper presents how to determine the optimal operating points of Unified Power Flow controllers (UPFC) the line flow control of which can enhance system security level. In order to analyze the effect of these devices on the power system, the decoupled model has been employed as a mathematical model of UPFC for power flow analysis. The security index that indicates the level of congestion of transmission line has been proposed and minimized by iterative method. The sensitivity of objective function for control variables of and UPFC has been derived, and it represents the change in the security index for a given set of changes in real power outputs of UPFC. The proposed algorithm with sensitivity analysis gives the optimal set of operating points of multiple UPECs that reduces the index or increases the security margin and Marquart method has been adopted as an optimization method because of stable convergence. The algorithm is verified by the 10-unit 39-bus New England system that includes multiple FACTS devices. The simulation results show that the power flow congestion can be relieved in normal state and the security margin can be guaranteed even in a fault condition by the cooperative operation of multiple UPECs.
This paper presents the power scheduling of a multi-microgrid (MMG) system using an optimization technique called particle swarm optimization (PSO). The PSO technique has been shown to be most effective at solving the various problems of the economic dispatch (ED) in a power system. In addition, a new MMG system configuration is proposed in this paper, through which the optimal power flow is achieved. Both optimization and power trading methods within an MMG are studied. The results of implementing PSO in an MMG system for optimal power flow and cost minimization are obtained and compared with another attractive and efficient optimization technique called the genetic algorithm (GA). The comparison between these two effective methods provides very competitive results, and their operating costs also appear to be comparable. Finally, in this study, power scheduling and a power trading method are obtained using the MATLAB program.
Kim, Hyung-Chul;Samann, Nader;Shin, Dong-Geun;Ko, Byeong-Hun;Jang, Gil-Soo;Cha, Jun-Min
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제2권3호
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pp.312-319
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2007
The solution of the power flow is one of the most important problems in electrical power systems. These traditional methods such as Gauss-Seidel method and Newton-Raphson (NR) method have had drawbacks up to now such as initial values, abnormal operating solutions and divergences in heavy loads. In order to overcome theses problems, the power flow solution incorporating genetic algorithm (GA) is introduced in this paper. General operator of genetic algorithm, arithmetic crossover, and non-uniform mutation operator of GA are suggested to solve the power flow problem. While abnormal solution cannot be obtained by a NR method, multiple power flow solution can be obtained by a GA method. With a heavy load, both normal solution and abnormal solution can be obtained by a proposed method. In this paper, a floating number representation instead of the binary number representation is introduced for accuracy. Simulation results have been compared with traditional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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