Improving Reliability of Active Distribution Networks Using Probabilistic Assessment of Renewable Resource Units
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 37، شماره: 9
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 170
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-37-9_008
تاریخ نمایه سازی: 23 خرداد 1403
چکیده مقاله:
Today, with the growth of the population and increasing trend in the use of electrical energy, the importance of the reliability and stability of the power grid has increased. The ever-increasing development of the power grid and subsequent blackouts of the power grid can lead to serious problems in the daily life and economy of a country. In addition to economic damages, power losses in the power network can lead to dissatisfaction and decreased consumer confidence in the power grid. This research has been carried out to check the application of the genetic algorithm to calculate reliability indices including SAIFI, SAIDI, etc., and its impact on enhancing the reliability of the standard IEEE ۳۳ and ۶۹ bus distribution networks. Additionally, this study explores the GA effectiveness in minimizing both active and reactive power losses. The simulation results in MATLAB, show the constructive effect of applying the GA, shedding light on its potential to optimize the distribution network reliability and minimize power losses, offering valuable insights for power system optimization and reliability improvement.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. Najjarpour
Department of Electrical Engineering Urmia University Urmia, Iran
B. Tousi
Department of Electrical Engineering Urmia University Urmia, Iran
A. Ebadi Zahedan
Department of Electrical Engineering, Faculty of Mechanics, Electrical and Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, 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 :