СТОХАСТИЧНИЙ МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНИХ МІСЦЬ ПІДКЛЮЧЕННЯ ТА ПОТУЖНОСТІ ДЖЕРЕЛ РОЗОСЕРЕДЖЕНОГО ГЕНЕРУВАННЯ
Constant growth of distributed generation in power systems has not only positive changes. Incorrect placement of distributed generation can worsen steady-state parameters of a power grid, for example, voltage profile. Method for optimal distributed generation placement had been developed previously...
Saved in:
| Date: | 2017 |
|---|---|
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут електродинаміки НАН України, Київ
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/696 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Technical Electrodynamics |
Institution
Technical Electrodynamics| id |
oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-696 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-6962022-12-13T12:44:59Z STOCHASTIC APPROACH TO DETERMINATION OF THE DISTRIBUTED GENERATION OPTIMAL PLACEMENT СТОХАСТИЧНИЙ МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНИХ МІСЦЬ ПІДКЛЮЧЕННЯ ТА ПОТУЖНОСТІ ДЖЕРЕЛ РОЗОСЕРЕДЖЕНОГО ГЕНЕРУВАННЯ Кириленко, О.В. Лук'яненко, Л.М. Гончаренко, І.С. distributed generation Monte-Carlo method optimization renewable energy sources evolutionary algorithm відновлювані джерела енергії метод Монте-Карло еволюційні алгоритми оптимізація розосереджене генерування Constant growth of distributed generation in power systems has not only positive changes. Incorrect placement of distributed generation can worsen steady-state parameters of a power grid, for example, voltage profile. Method for optimal distributed generation placement had been developed previously [1, 9, 11, 17, 21]. Examination of the method shown that method had limited usage. Performance of the method greatly depended on power grid. The object of this paper was to develop a new method for optimal distributed generation placement. The object of the paper was reached in four steps: 1) optimal distributed generation placement method requirements creation; 2) development of the criteria and constraints system; 3) objective function formulation; 4) optimal distributed generation placement method development. The proposed stochastic method is combined of mechanisms of evolutionary algorithms. The core idea of the new method is an evolutionary narrowing of power grid buses list, which form all the possible solutions to the problem. Thus, the buses, which form the worst solutions, are banned and do not take part in evolutionary selection of the buses. Examination of the method has been carried out on the IEEE 9-, 14-, 39- and 57-bus test systems. The results of simulation tests show that the effectiveness of the new method is high and does not depend on the properties of the studied grids. References 22, figures 4, tables 5. Переваги джерел розосередженого генерування обумовлюють їхнє активне впровадження в енергосистеми розвинених країн світу. Однак їхнє неоптимальне впровадження може погіршити параметри усталеного режиму електричних мереж. У попередніх роботах [1, 9, 11, 17, 21] було розроблено метод для розв’язання задачі оптимального підключення джерел розосередженого генерування та виявилося, що цей метод має обмежену сферу застосування. Метою даної роботи є розробка нового методу розв’язання задачі визначення оптимальних місць підключення та потужності джерел розосередженого генерування. Для досягнення поставленої мети сформульовано вимоги до методу, складено систему критеріїв та обмежень, розроблено відповідну цільову функцію та представлено новий метод розв’язання цієї задачі. Запропонований стохастичний метод поєднує механізми еволюційних алгоритмів. Суть роботи нового методу полягає у «еволюційному відборі» шин, на яких базуються найкращі розв’язки, між різними ітераціями розв’язання задачі. Результати розрахунково-модельних випробувань показали, що ефективність роботи нового методу є високою та не залежить від властивостей досліджуваної мережі. Бібл. 22, рис. 4, табл. 5. Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2017-01-19 Article Article application/pdf https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/696 10.15407/techned2017.01.062 Tekhnichna Elektrodynamika; No. 1 (2017): TEKHNICHNA ELEKTRODYNAMIKA; 062 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; № 1 (2017): ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; 062 2218-1903 1607-7970 10.15407/techned2017.01 uk https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/696/576 Авторське право (c) 2022 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| institution |
Technical Electrodynamics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2022-12-13T12:44:59Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
відновлювані джерела енергії метод Монте-Карло еволюційні алгоритми оптимізація розосереджене генерування |
| spellingShingle |
відновлювані джерела енергії метод Монте-Карло еволюційні алгоритми оптимізація розосереджене генерування Кириленко, О.В. Лук'яненко, Л.М. Гончаренко, І.С. СТОХАСТИЧНИЙ МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНИХ МІСЦЬ ПІДКЛЮЧЕННЯ ТА ПОТУЖНОСТІ ДЖЕРЕЛ РОЗОСЕРЕДЖЕНОГО ГЕНЕРУВАННЯ |
| topic_facet |
distributed generation Monte-Carlo method optimization renewable energy sources evolutionary algorithm відновлювані джерела енергії метод Монте-Карло еволюційні алгоритми оптимізація розосереджене генерування |
| format |
Article |
| author |
Кириленко, О.В. Лук'яненко, Л.М. Гончаренко, І.С. |
| author_facet |
Кириленко, О.В. Лук'яненко, Л.М. Гончаренко, І.С. |
| author_sort |
Кириленко, О.В. |
| title |
СТОХАСТИЧНИЙ МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНИХ МІСЦЬ ПІДКЛЮЧЕННЯ ТА ПОТУЖНОСТІ ДЖЕРЕЛ РОЗОСЕРЕДЖЕНОГО ГЕНЕРУВАННЯ |
| title_short |
СТОХАСТИЧНИЙ МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНИХ МІСЦЬ ПІДКЛЮЧЕННЯ ТА ПОТУЖНОСТІ ДЖЕРЕЛ РОЗОСЕРЕДЖЕНОГО ГЕНЕРУВАННЯ |
| title_full |
СТОХАСТИЧНИЙ МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНИХ МІСЦЬ ПІДКЛЮЧЕННЯ ТА ПОТУЖНОСТІ ДЖЕРЕЛ РОЗОСЕРЕДЖЕНОГО ГЕНЕРУВАННЯ |
| title_fullStr |
СТОХАСТИЧНИЙ МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНИХ МІСЦЬ ПІДКЛЮЧЕННЯ ТА ПОТУЖНОСТІ ДЖЕРЕЛ РОЗОСЕРЕДЖЕНОГО ГЕНЕРУВАННЯ |
| title_full_unstemmed |
СТОХАСТИЧНИЙ МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНИХ МІСЦЬ ПІДКЛЮЧЕННЯ ТА ПОТУЖНОСТІ ДЖЕРЕЛ РОЗОСЕРЕДЖЕНОГО ГЕНЕРУВАННЯ |
| title_sort |
стохастичний метод визначення оптимальних місць підключення та потужності джерел розосередженого генерування |
| title_alt |
STOCHASTIC APPROACH TO DETERMINATION OF THE DISTRIBUTED GENERATION OPTIMAL PLACEMENT |
| description |
Constant growth of distributed generation in power systems has not only positive changes. Incorrect placement of distributed generation can worsen steady-state parameters of a power grid, for example, voltage profile. Method for optimal distributed generation placement had been developed previously [1, 9, 11, 17, 21]. Examination of the method shown that method had limited usage. Performance of the method greatly depended on power grid. The object of this paper was to develop a new method for optimal distributed generation placement. The object of the paper was reached in four steps: 1) optimal distributed generation placement method requirements creation; 2) development of the criteria and constraints system; 3) objective function formulation; 4) optimal distributed generation placement method development. The proposed stochastic method is combined of mechanisms of evolutionary algorithms. The core idea of the new method is an evolutionary narrowing of power grid buses list, which form all the possible solutions to the problem. Thus, the buses, which form the worst solutions, are banned and do not take part in evolutionary selection of the buses. Examination of the method has been carried out on the IEEE 9-, 14-, 39- and 57-bus test systems. The results of simulation tests show that the effectiveness of the new method is high and does not depend on the properties of the studied grids. References 22, figures 4, tables 5. |
| publisher |
Інститут електродинаміки НАН України, Київ |
| publishDate |
2017 |
| url |
https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/696 |
| work_keys_str_mv |
AT kirilenkoov stochasticapproachtodeterminationofthedistributedgenerationoptimalplacement AT lukânenkolm stochasticapproachtodeterminationofthedistributedgenerationoptimalplacement AT gončarenkoís stochasticapproachtodeterminationofthedistributedgenerationoptimalplacement AT kirilenkoov stohastičnijmetodviznačennâoptimalʹnihmíscʹpídklûčennâtapotužnostídžerelrozoseredženogogeneruvannâ AT lukânenkolm stohastičnijmetodviznačennâoptimalʹnihmíscʹpídklûčennâtapotužnostídžerelrozoseredženogogeneruvannâ AT gončarenkoís stohastičnijmetodviznačennâoptimalʹnihmíscʹpídklûčennâtapotužnostídžerelrozoseredženogogeneruvannâ |
| first_indexed |
2025-09-24T17:38:35Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:38:35Z |
| _version_ |
1844167851995299840 |