Application of Cluster Technique for Loss Estimation in Distribution Feeders via Limited Measurement Data
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 37، شماره: 8
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 97
فایل این مقاله در 13 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_IJE-37-8_008
تاریخ نمایه سازی: 23 خرداد 1403
چکیده مقاله:
To calculate the losses of distribution feeders, this paper uses an iterative method that is limited to restricted measurements. The approach presented in this paper uses bill data in addition to output information from a very small number of real-time measurements located on the secondary side of distribution transformers. This method attempts to estimate the load of distribution transformers injected into LV feeders. Energy losses for LV feeders are evaluated by first estimating the power and periodic energy injected to each of the LV feeders and then subtracting the total consumption bills from these estimated values. By using this method, the amount of energy loss is estimated. In this article, a new method called iterative power factor adjustment method is considered as a potential method for estimating losses. The power factor can be increased by repeatedly using evolutionary algorithms and including capacitors in the system. In order to reduce system losses and increase network effectiveness. In this paper, a new method for examining and evaluating Non-Technical Losses (NTL) is proposed. This method considers load estimation and limited measurement to place high priority feeders.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
R. Aazami
Smart Electric Distribution Networks Lab, Department of Electrical Engineering, Ilam University, Ilam, Iran
A. Kareem Jabbar
Smart Electric Distribution Networks Lab, Department of Electrical Engineering, Ilam University, Ilam, Iran
M. Shirkhani
Smart Electric Distribution Networks Lab, Department of Electrical Engineering, Ilam University, Ilam, 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 :