A Novel Approach in Capacity and Location Optimization of DG Resources in Distribution Grids for Loss Reduction and Voltage Profile Improvement
محل انتشار: سومین کنگره بین المللی کامپیوتر، برق و مخابرات
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 374
فایل این مقاله در 11 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:
ITCC03_311
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
چکیده مقاله:
In this paper, Genetic Algorithm (GA) has been used for investigation of DG resources capacity and location in a grid in order to decrease the losses and improve the voltage profile indistribution grids. The objective function employed in this algorithm comprises two distinctsections of loss minimization and voltage profile improvement. Since the number of DG resourcesare assumed pre-determined, the optimization process meets no impediment due to lack of a costfunction. Load flow studies have been simulated in DIgSILENT software in order to analyze thegrid in every step, due to its acceptable accuracy and fast convergence. The research s output isvery close to the absolute optimum because of the specific optimization program s structure. Thisresearch employs a novel approach based on combinational optimization, with implementation ofobjective function in DIgSILENT programming environment and that of the GA in MATLABprogramming environment, and combining the results together. Finally, the simulation results areexerted on the 33 bus IEEE distribution grid, and they have been compared with those presentedin other studies and references.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Amirreza Momeni
Power system studies Expert, Toka Consulting Engineering Co
Maryam Golibagh
faculty member at electrical engineering department, Sepahan science and technology university
Sajjad Mani
Electrical Engineering School, Sharif University of Technology, 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 :