Optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework
Introduction. Optimal planning of distributed generation (DG) units is a critical research topic due to the growing integration of renewable energy and the need to enhance distribution network performance. Classical optimization methods often struggle with the nonlinear, nonconvex, and highly couple...
Збережено в:
| Дата: | 2026 |
|---|---|
| Автори: | , , , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2026
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/347599 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Репозитарії
Electrical Engineering & Electromechanics| _version_ | 1856543545825951744 |
|---|---|
| author | Al Soudi, M. Alsayyed, O. Batiha, B. Hamadneh, T. Malik, O. P. Dehghani, M. Montazeri, Z. |
| author_facet | Al Soudi, M. Alsayyed, O. Batiha, B. Hamadneh, T. Malik, O. P. Dehghani, M. Montazeri, Z. |
| author_sort | Al Soudi, M. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-01-01T22:10:06Z |
| description | Introduction. Optimal planning of distributed generation (DG) units is a critical research topic due to the growing integration of renewable energy and the need to enhance distribution network performance. Classical optimization methods often struggle with the nonlinear, nonconvex, and highly coupled nature of DG allocation problems. Problem. The IEEE 33-bus distribution network experiences significant voltage drops and high active and reactive power losses under normal operating conditions. Determining the optimal placement and sizing of DG units is a complex problem involving multiple interacting variables and operational constraints. Goal. This study aims to improve technical performance by minimizing total active power losses and voltage deviation while ensuring voltage stability and network reliability. Methodology. The particle swarm optimization (PSO) algorithm is enhanced using the Dehghani method (DM) – a population-based modification framework allowing all individuals, including the worst member, to contribute in improving the best solution. The improved PSO-DM algorithm is applied to the IEEE 33 bus system under four cases: the base case without DG and scenarios with 2, 3 and 4 DG units. The objective function includes active power loss minimization and total voltage deviation. Results. The 4-DG configuration significantly improves system performance: active power losses decrease from 210.67 kW to 53.9 kW (74.4 % reduction), reactive losses drop from 142.84 kVAr to 38.42 kVAr (73.1 % reduction), the minimum bus voltage rises from 0.9037 to 0.9741 p.u. and total voltage deviation decreases from 1.8037 p.u. to 0.5129 p.u. (71.6 % improvement). These results demonstrate that PSO-DM effectively balances exploration and exploitation, yielding superior DG allocation solutions. Scientific novelty. Integrating DM into PSO introduces a cooperative solution-refinement mechanism that enhances convergence speed and search accuracy. Practical value. The PSO-DM framework provides a reliable and computationally efficient tool for DG planning in modern smart distribution networks. References 22, tables 1, figures 3. |
| first_indexed | 2026-02-08T08:04:56Z |
| format | Article |
| id | eiekhpieduua-article-347599 |
| institution | Electrical Engineering & Electromechanics |
| language | English |
| last_indexed | 2026-02-08T08:04:56Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | eiekhpieduua-article-3475992026-01-01T22:10:06Z Optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework Optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework Al Soudi, M. Alsayyed, O. Batiha, B. Hamadneh, T. Malik, O. P. Dehghani, M. Montazeri, Z. distributed generation particle swarm optimization Dehghani method voltage deviation power loss minimization distribution networks розподілена генерація оптимізація рою часток метод Dehghani відхилення напруги мінімізація втрат потужності розподільні мережі Introduction. Optimal planning of distributed generation (DG) units is a critical research topic due to the growing integration of renewable energy and the need to enhance distribution network performance. Classical optimization methods often struggle with the nonlinear, nonconvex, and highly coupled nature of DG allocation problems. Problem. The IEEE 33-bus distribution network experiences significant voltage drops and high active and reactive power losses under normal operating conditions. Determining the optimal placement and sizing of DG units is a complex problem involving multiple interacting variables and operational constraints. Goal. This study aims to improve technical performance by minimizing total active power losses and voltage deviation while ensuring voltage stability and network reliability. Methodology. The particle swarm optimization (PSO) algorithm is enhanced using the Dehghani method (DM) – a population-based modification framework allowing all individuals, including the worst member, to contribute in improving the best solution. The improved PSO-DM algorithm is applied to the IEEE 33 bus system under four cases: the base case without DG and scenarios with 2, 3 and 4 DG units. The objective function includes active power loss minimization and total voltage deviation. Results. The 4-DG configuration significantly improves system performance: active power losses decrease from 210.67 kW to 53.9 kW (74.4 % reduction), reactive losses drop from 142.84 kVAr to 38.42 kVAr (73.1 % reduction), the minimum bus voltage rises from 0.9037 to 0.9741 p.u. and total voltage deviation decreases from 1.8037 p.u. to 0.5129 p.u. (71.6 % improvement). These results demonstrate that PSO-DM effectively balances exploration and exploitation, yielding superior DG allocation solutions. Scientific novelty. Integrating DM into PSO introduces a cooperative solution-refinement mechanism that enhances convergence speed and search accuracy. Practical value. The PSO-DM framework provides a reliable and computationally efficient tool for DG planning in modern smart distribution networks. References 22, tables 1, figures 3. Вступ. Оптимальне планування установок розподіленої генерації (DG) є критично важливою темою дослідження через зростаючу інтеграцію відновлюваної енергетики та необхідність підвищення продуктивності розподільчої мережі. Класичні методи оптимізації часто мають проблеми з лінійністю, опуклістю та сильно пов’язаною проблемою розміщення DG. Проблема. Розподільна мережа з шинами IEEE 33 зазнає значних падінь напруги та високих втрат активної та реактивної потужності за нормальних умов експлуатації. Визначення оптимального розміщення та розмірів DG є складною проблемою, що включає численні взаємодіючі змінні та експлуатаційні обмеження. Мета. Це дослідження спрямоване на покращення технічних характеристик шляхом мінімізації загальних втрат активної потужності та відхилення напруги, забезпечуючи при цьому стабільність напруги та надійність мережі. Методика. Алгоритм оптимізації рою частинок (PSO) удосконалено за допомогою методу Dehghani (DM) – популяційної модифікації, що дозволяє всім особам, включаючи найгіршого члена, зробити свій внесок в отримання найкращого рішення. Удосконалений алгоритм PSO-DM застосовується до системи шин IEEE 33 у чотирьох випадках: базовий випадок без DG та сценарії з 2, 3 та 4 DG. Цільова функція включає мінімізацію втрат активної потужності та загальне відхилення напруги. Результати. Конфігурація з 4 DG значно покращує продуктивність системи: втрати активної потужності зменшуються з 210,67 кВт до 53,9 кВт (зниження на 74,4 %), реактивної – з 142,84 кВАр до 38,42 кВАр (зниження на 73,1 %), мінімальна напруга на шині зростає з 0,9037 у.о. до 0,9741 у.о., а загальне відхилення напруги зменшується з 1,8037 у.о. до 0,5129 у.о. (покращення на 71,6 %). Ці результати демонструють, що PSO-DM ефективно балансує розвідку та експлуатацію, забезпечуючи кращі рішення для розміщення установок DG. Наукова новизна. Інтеграція DM в PSO впроваджує механізм кооперативного уточнення рішень, який підвищує швидкість конвергенції та точність пошуку. Практична значимість. Структура PSO-DM забезпечує надійний та обчислювально ефективний інструмент для планування DG у сучасних інтелектуальних розподільчих мережах. Бібл. 22, табл. 1, рис. 3. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2026-01-02 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/347599 10.20998/2074-272X.2026.1.02 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 1 (2026); 15-19 Электротехника и Электромеханика; № 1 (2026); 15-19 Електротехніка і Електромеханіка; № 1 (2026); 15-19 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/347599/334568 Copyright (c) 2025 M. Al Soudi, O. Alsayyed, B. Batiha, T. Hamadneh, O. P. Malik, M. Dehghani, Z. Montazeri http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
| spellingShingle | distributed generation particle swarm optimization Dehghani method voltage deviation power loss minimization distribution networks Al Soudi, M. Alsayyed, O. Batiha, B. Hamadneh, T. Malik, O. P. Dehghani, M. Montazeri, Z. Optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework |
| title | Optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework |
| title_alt | Optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework |
| title_full | Optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework |
| title_fullStr | Optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework |
| title_full_unstemmed | Optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework |
| title_short | Optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework |
| title_sort | optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework |
| topic | distributed generation particle swarm optimization Dehghani method voltage deviation power loss minimization distribution networks |
| topic_facet | distributed generation particle swarm optimization Dehghani method voltage deviation power loss minimization distribution networks розподілена генерація оптимізація рою часток метод Dehghani відхилення напруги мінімізація втрат потужності розподільні мережі |
| url | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/347599 |
| work_keys_str_mv | AT alsoudim optimalplacementandsizingofdistributedgenerationunitsindistributionnetworksusinganenhancedparticleswarmoptimizationframework AT alsayyedo optimalplacementandsizingofdistributedgenerationunitsindistributionnetworksusinganenhancedparticleswarmoptimizationframework AT batihab optimalplacementandsizingofdistributedgenerationunitsindistributionnetworksusinganenhancedparticleswarmoptimizationframework AT hamadneht optimalplacementandsizingofdistributedgenerationunitsindistributionnetworksusinganenhancedparticleswarmoptimizationframework AT malikop optimalplacementandsizingofdistributedgenerationunitsindistributionnetworksusinganenhancedparticleswarmoptimizationframework AT dehghanim optimalplacementandsizingofdistributedgenerationunitsindistributionnetworksusinganenhancedparticleswarmoptimizationframework AT montazeriz optimalplacementandsizingofdistributedgenerationunitsindistributionnetworksusinganenhancedparticleswarmoptimizationframework |