Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration
Introduction. To minimise power loss, maintain the voltage within the acceptable range, and improve power quality in power distribution networks, reconfiguration and optimal distributed generation placement are presented. Power flow analysis and advanced optimization techniques that can handle signi...
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автори: | , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine”
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/265607 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Репозитарії
Electrical Engineering & Electromechanics| id |
eiekhpieduua-article-265607 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Electrical Engineering & Electromechanics |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
активні розподільчі мережі реконфігурація системи розподілу розподілена генерація змішано-цілочисельне квадратичне програмування втрати потужності active distribution networks distribution system reconfiguration distributed generation mixed-integer quadratic programming power loss |
| spellingShingle |
активні розподільчі мережі реконфігурація системи розподілу розподілена генерація змішано-цілочисельне квадратичне програмування втрати потужності active distribution networks distribution system reconfiguration distributed generation mixed-integer quadratic programming power loss Tami, Y. Sebaa, K. Lahdeb, M. Usta, O. Nouri, H. Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration |
| topic_facet |
активні розподільчі мережі реконфігурація системи розподілу розподілена генерація змішано-цілочисельне квадратичне програмування втрати потужності active distribution networks distribution system reconfiguration distributed generation mixed-integer quadratic programming power loss |
| format |
Article |
| author |
Tami, Y. Sebaa, K. Lahdeb, M. Usta, O. Nouri, H. |
| author_facet |
Tami, Y. Sebaa, K. Lahdeb, M. Usta, O. Nouri, H. |
| author_sort |
Tami, Y. |
| title |
Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration |
| title_short |
Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration |
| title_full |
Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration |
| title_fullStr |
Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration |
| title_full_unstemmed |
Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration |
| title_sort |
extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration |
| title_alt |
Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration |
| description |
Introduction. To minimise power loss, maintain the voltage within the acceptable range, and improve power quality in power distribution networks, reconfiguration and optimal distributed generation placement are presented. Power flow analysis and advanced optimization techniques that can handle significant combinatorial problems must be used in distribution network reconfiguration investigations. The optimization approach to be used depends on the size of the distribution network. Our methodology simultaneously addresses two nonlinear discrete optimization problems to construct an intelligent algorithm to identify the best solution. The proposed work is novel in that it the Extended Mixed-Integer Quadratic Programming (EMIQP) technique, a deterministic approach for determining the topology that will effectively minimize power losses in the distribution system by strategically sizing and positioning Distributed Generation (DG) while taking network reconfiguration into account. Using an efficient Quadratic Mixed Integer Programming (QMIP) solver (IBM ®), the resulting optimization problem has a quadratic form. To ascertain the range and impact of various variables, our methodology outperforms cutting-edge algorithms described in the literature in terms of the obtained power loss reduction, according to extensive numerical validation carried out on typical IEEE 33- and 69-bus systems at three different load factors. Practical value. Examining the effectiveness of concurrent reconfiguration and DG allocation versus sole reconfiguration is done using test cases. According to the findings, network reconfiguration along with the installation of a distributed generator in the proper location, at the proper size, with the proper loss level, and with a higher profile, is effective.
|
| publisher |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine” |
| publishDate |
2023 |
| url |
http://eie.khpi.edu.ua/article/view/265607 |
| work_keys_str_mv |
AT tamiy extendedmixedintegerquadraticprogrammingforsimultaneousdistributedgenerationlocationandnetworkreconfiguration AT sebaak extendedmixedintegerquadraticprogrammingforsimultaneousdistributedgenerationlocationandnetworkreconfiguration AT lahdebm extendedmixedintegerquadraticprogrammingforsimultaneousdistributedgenerationlocationandnetworkreconfiguration AT ustao extendedmixedintegerquadraticprogrammingforsimultaneousdistributedgenerationlocationandnetworkreconfiguration AT nourih extendedmixedintegerquadraticprogrammingforsimultaneousdistributedgenerationlocationandnetworkreconfiguration |
| first_indexed |
2024-06-01T14:40:25Z |
| last_indexed |
2024-06-01T14:40:25Z |
| _version_ |
1800670098887802880 |
| spelling |
eiekhpieduua-article-2656072023-03-05T09:37:53Z Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration Extended mixed integer quadratic programming for simultaneous distributed generation location and network reconfiguration Tami, Y. Sebaa, K. Lahdeb, M. Usta, O. Nouri, H. активні розподільчі мережі реконфігурація системи розподілу розподілена генерація змішано-цілочисельне квадратичне програмування втрати потужності active distribution networks distribution system reconfiguration distributed generation mixed-integer quadratic programming power loss Introduction. To minimise power loss, maintain the voltage within the acceptable range, and improve power quality in power distribution networks, reconfiguration and optimal distributed generation placement are presented. Power flow analysis and advanced optimization techniques that can handle significant combinatorial problems must be used in distribution network reconfiguration investigations. The optimization approach to be used depends on the size of the distribution network. Our methodology simultaneously addresses two nonlinear discrete optimization problems to construct an intelligent algorithm to identify the best solution. The proposed work is novel in that it the Extended Mixed-Integer Quadratic Programming (EMIQP) technique, a deterministic approach for determining the topology that will effectively minimize power losses in the distribution system by strategically sizing and positioning Distributed Generation (DG) while taking network reconfiguration into account. Using an efficient Quadratic Mixed Integer Programming (QMIP) solver (IBM ®), the resulting optimization problem has a quadratic form. To ascertain the range and impact of various variables, our methodology outperforms cutting-edge algorithms described in the literature in terms of the obtained power loss reduction, according to extensive numerical validation carried out on typical IEEE 33- and 69-bus systems at three different load factors. Practical value. Examining the effectiveness of concurrent reconfiguration and DG allocation versus sole reconfiguration is done using test cases. According to the findings, network reconfiguration along with the installation of a distributed generator in the proper location, at the proper size, with the proper loss level, and with a higher profile, is effective. Вступ. Для мінімізації втрат потужності, підтримки напруги в допустимому діапазоні та покращення якості електроенергії у розподільчих мережах представлена реконфігурація та оптимальне розміщення розподіленої генерації. При дослідженнях реконфігурації розподільної мережі необхідно використовувати аналіз потоку потужності та передові методи оптимізації, які можуть вирішувати серйозні комбінаторні проблеми. Підхід до оптимізації, що використовується, залежить від розміру розподільної мережі. Наша методологія одночасно вирішує дві задачі нелінійної дискретної оптимізації, щоби побудувати інтелектуальний алгоритм для визначення найкращого рішення. Пропонована робота є новою, оскільки вона використовує метод розширеного змішано-цілочисельного квадратичного програмування (EMIQP), детермінований підхід до визначення топології, що ефективно мінімізує втрати потужності в системі розподілу за рахунок стратегічного визначення розмірів та позиціонування розподіленої генерації (DG) з урахуванням реконфігурації мережі. При використанні ефективного солвера Quadratic Mixed Integer Programming (QMIP) (IBM®) результуюча задача оптимізації має квадратичну форму. Щоб з'ясувати діапазон та вплив різних змінних, наша методологія перевершує передові алгоритми, описані в літературі, з точки зору одержаного зниження втрат потужності, згідно з великою числовою перевіркою, проведеною на типових системах з шинами IEEE 33 і 69 при трьох різних коефіцієнтах навантаження. Практична цінність. Вивчення ефективності одночасної реконфігурації та розподілу DG у порівнянні з єдиною реконфігурацією проводиться з використанням тестових прикладів. Відповідно до результатів, реконфігурація мережі разом із установкою розподіленого генератора в потрібному місці, належного розміру, з належним рівнем втрат і з більш високим профілем є ефективною. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine” 2023-03-05 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/265607 10.20998/2074-272X.2023.2.14 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 2 (2023); 93-100 Электротехника и Электромеханика; № 2 (2023); 93-100 Електротехніка і Електромеханіка; № 2 (2023); 93-100 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/265607/270110 Copyright (c) 2022 Y. Tami, K. Sebaa, M. Lahdeb, O. Usta, H. Nouri http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |