ОПТИМІЗАЦІЙНИЙ ПІДХІД НА ОСНОВІ ПОЛІПШЕНОГО ШТУЧНОГО АЛГОРИТМА КОЛОНІЇ БДЖІЛ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ МІСЦЯ РОЗТАШУВАННЯ І ПОТУЖНОСТІ, ЩО ПІДКЛЮЧАЄТЬСЯ ДО МЕРЕЖІ СИСТЕМ ФОТОВОЛЬТАЇКИ
ARTICLE_11_PDF (English)

Ключові слова

photovoltaic power
active power load moment
voltage sensitivity
artificial bee colony algorithm
path priority фотоелектрична потужність
пріоритетність шляху
момент активної потужності навантаження
чутливість до напруги
алгоритм штучної бджолиної колонії

Як цитувати

[1]
Hui, W. et al. 2019. ОПТИМІЗАЦІЙНИЙ ПІДХІД НА ОСНОВІ ПОЛІПШЕНОГО ШТУЧНОГО АЛГОРИТМА КОЛОНІЇ БДЖІЛ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ МІСЦЯ РОЗТАШУВАННЯ І ПОТУЖНОСТІ, ЩО ПІДКЛЮЧАЄТЬСЯ ДО МЕРЕЖІ СИСТЕМ ФОТОВОЛЬТАЇКИ. ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА. 5 (Сер 2019), 068. DOI:https://doi.org/10.15407/techned2019.05.068.

Анотація

Використання системи фотоелектричної генерації (СФГ) в розподільній мережі впливає на напруження і втрати потужності, а також на інші пов'язані параметри. Для того щоб повною мірою використати переваги СФГ і визначити її оптимальне розташування і потужність, пропонується метод оптимального розподілу приєднання до мережі СФГ. Цей метод в якості мети оптимізації використовує мінімізацію втрат активної потужності, розділяє систему розподільних фідерів на декілька шляхів, щоб визначити пріоритетність шляху для установки СФГ відповідно до моменту активної потужності навантаження (МАПН). Допустимі максимальні і мінімальні потужності СФГ для кожної шини розраховуються, використовуючи чутливість до напруги. Вдосконалений алгоритм штучної бджолиної колонії (АШБК), який вибирає початкове рішення з використанням пріоритетності шляху і обмежень потужності СФГ, застосовується для отримання оптимального розподілу СФГ. Цей метод перевірений за допомогою системи фідерів 33-вузловий схеми (IEEE 33-bus), також були визначені оптимальні розташування і потужності СФГ для різної кількості приєднуваних до мережі СФГ. Виконано порівняння результатів, отриманих за допомогою запропонованого АШБК, оптимізації рою частинок, а також інших методів. Результати показують, що запропонований спосіб здійсненний та ефективний. Бібл. 11, рис. 7, табл. 4.

https://doi.org/10.15407/techned2019.05.068
ARTICLE_11_PDF (English)

Посилання

Tan S.W., Hassan M.Y., Majid M.S., Rahman H.A. Optimal distributed renewable generation planning: a review of different approaches. Renew Sustain Energy Reviews. 2013. Vol. 2. No 2. Pp. 626-645.

Abri A.R.S., El-Saadany E.F., Atwa M.Y. Optimal placement and sizing method to improve the voltage sta-bility margin in a distribution system using distributed generation. IEEE transactions on power systems. 2013. Vol. 28. No 1. Pp. 326–334.

Murthy N.S.V.V., Kumar A. Comparison of optimal DG allocation methods in radial distribution systems based on sensitivity approaches. Electrical Power and Energy Systems. 2013. Vol. 53. No 1. Pp. 450–467.

Jamil M., Anees A. S. Optimal sizing and location of SPVS (solar photovoltaic) based MLDG (multiple lo-cation distributed generator) in distribution system for losses reduction, voltage profile improvement with economic benefits. Energy. 2016. Vol. 6. No 103. Pp. 231-239.

Abdel-Salam M., El-Mohandes M.T., Shaker E. PSO-based performance improvement of distribution sys-tems using DG sources. Proc. of 2016 Eighteenth International Middle East Power Systems Conference (MEPCON). Cairo, Egypt, December. 2016. Pp. 866-870.

Kasaei J.M., Nikoukar J. DG allocation with consideration of costs and losses in distribution networks using ant colony algorithm. Majlesi Journal of Electrical Engineering. 2016. Vol. 10. No.1. Pp. 51-56.

Ahmad A.N., Musirin I., Sulaiman I.S. Exponential Based PSO Performed on DG Installation for Losses Minimization Considering THD. IEEE 8th International Power Engineering and Optimization Conference (EOCO2014). Langkawi, The Jewel of Kedah Malaysia, March 2014. Pp. 607-612,

Abbott R.S., Fox B., Morrow D.J. Sensitivity-Based Dispatch of DG for Voltage Control. Proc. of the 2014 IEEE PES General Meeting | Conference & Exposition. National Harbor, MD, USA, July 2014. 2016. Pp. 1–5.

Gao F.W., Huang L.L., S.Y. Liu, Dai C. Artificial Bee Colony Algorithm Based on Information Learning. IEEE Transactions on Cybernetics. 2017. Vol. 45. No 12. Pp. 2827-2839.

Mohandas N., Balamurugan R., Lakshminarasimman L. Optimal location and sizing of real power DG units to improve the voltage stability in the distribution system using ABC algorithm united with chaos. International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2015. Vol. 66. No 2. Pp. 41-52.

Kefayat M., Ara A.L., Niaki S.A.N. A hybrid of ant colony optimization and artificial bee colony algo-rithm for probabilistic optimal placement and sizing of distributed energy resources. Energy Conversion and Manage-ment. 2015. Vol. 92. No 3. Pp. 149-161.

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Авторське право (c) 2022 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА

Переглядів анотації: 143 | Завантажень PDF: 28

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.