Optimal Placement of Wind Turbines for Reducing Losses and Improving Loadability and Voltage Profile in Distribution Networks by Data Clustering and NSGA-II Algorithm
محل انتشار: مجله Medbiotech، دوره: 3، شماره: 2
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 297
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MBT-3-2_008
تاریخ نمایه سازی: 10 خرداد 1399
چکیده مقاله:
In recent years, by considering problems such as environmental pollution and energy crisis, using renewable distributed generation resources as a clean energy for supplying load indistribution network is growing. On the other hand, wind energy as a free and renewable energy has been always considered. So, in this paper, by using NSGA-II multi-objective optimization algorithm, placement of wind turbines for reducing losses and improving Loadability margin and voltage profile of distribution network has been investigated. Productivity generated power of these resources on the base of environmental situation has a probabilistic nature so using probabilistic methods is essential. However, for reducing calculations and speeding up time for solving these probabilistic problems, methods which are on the base of variable data classification are used. In this paper, by using K-means classification, wind turbines data and network Load are divided into the several clusters and then network for these clusters is analyzed. Results of running this algorithm in network show fastness and accuracy of this method.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammadreza Saraninezhad
Department of Electrical Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran
Maryam Ramezany
Department of Electrical Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :