PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Distributed photovoltaic integration as complementary energy: consideration of solutions for power loss and load demand growth problems

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Rozproszona integracja fotowoltaiczna jako energia uzupełniająca: rozwiązań problemów związanych z utratą mocy i wzrostem zapotrzebowania na obciążenie
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The purpose of this study is to optimize the location and capacity of PV in the feeder distribution system 20 kV of Central Sulawesi, Indonesia. The proposed method uses the optimization method of development from the genetic algorithm, namely NSGA-II. Optimization is carried out in three scenarios by considering the value of the total active PV power capacity which produces the minimum active power loss and voltage deviation. The simulation result shows that the integration of PV-DG can improve drop voltage of distribution system performance due to load growth effect.
PL
Celem tego badania jest optymalizacja lokalizacji i wydajności PV w systemie dystrybucji zasilania 20 kV w środkowym Sulawesi w Indonezji. Proponowana metoda wykorzystuje optymalizację opartą na algorytmie genetycznym, mianowicie NSGA-II. Optymalizację przeprowadza się w trzech scenariuszach, biorąc pod uwagę wartość całkowitej mocy czynnej PV, która powoduje minimalne straty mocy czynnej i odchylenie napięcia. Wynik symulacji pokazuje, że integracja PV-DG może poprawić wydajność systemu dystrybucji ze względu na efekt wzrostu obciążenia.
Rocznik
Strony
56--61
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
  • University of Hasanuddin,Jalan Poros Malino km 6 Bontomarannu Gowa, Indonesia
  • University of Tadulako, Soekarno Hatta Km. 10, Tondo, Palu, Indonesia
Bibliografia
  • [1] Word Energy Outlook, 2014.
  • [2] Papermans, G., Driesen, j., Haeseldonckx, D., Belmans, R., & D, W., Distributed generation : definition, benefits and issue, Energy Policy, 33 (2005), 787-798.
  • [3] International Electrotechnical Commission, Efficient electrical energy transmission and distribution, Geneva, Switzerland: International Electrotechnical Commission, 2013.
  • [4] Fitriaty, P, & Zshen, Predicting energy generation from residential building attached Photovoltaic Cells in a tropical area using 3D modeling analysis, Journal of cleaner production, 195 (2017), 1422-1436.
  • [5] P.G.M Cormick, H.Suehrckeac, The effect of intermittent solar radiation on the performance of PV systems, Solar Energy, 171(2018), 667-674.
  • [6] M. C. V. Suresh, Edward J. Belwin, Optimal DG placement for benefit maximization in distribution networks by using Dragonfly algorithm, Renewables: Wind, Water, and Solar, 5 (2018), 1-8.
  • [7] Nirmalaj., V.Janamala and J. Rodrigues, Impact of Variable Distributed Generation on Distribution System Voltage Stability, International Conference on Data Science and Communication (IconDSC), 1-2 March 2019.
  • [8] J. A. Sa'ed, Q. Samara, S. Favuzza, G. Zizzo , Impact of integrating photovoltaic based DG on distribution network harmonics , IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2017 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe), June (2017).
  • [9] Lasantha M., Tim L., Handbook of Distributed Generation, Distributed Solar-PV Generation: Impact on Voltage Control and Stability, (2017) ,317-342.
  • [10] Y. A. Rahman, S. Manjang, Yusran, and A. A. Ilham, Selection of Sensitive Buses using the Firefly Algorithm for Optimal Multiple Types of Distributed Generations Allocation, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 10 (2018), 316-322.
  • [11] Edmarcio A., Lina P., William M, Igor F., and Priscila R., Distributed Generation Allocation Using the Genetic Algorithm of Chu-Beasley and Sensitivity, Przegląd Elektrotechniczny, 8(2016).
  • [12] S.Daud, A.F.A.Kadir, C.K.Gan, A.Mohamed, Tamer Khatib, A comparison of heuristic optimization techniques for optimal placement and sizing of photovoltaic based distributed generation in a distribution system, Solar Energy, 140 (2016), 219-226.
  • [13] Rahman, Y.A., Manjang, S., Yusran, Ilham, A.A., An empirical metaheuristic assessment for solving of multi-type distributed generation allocation problem, Proceeding of IEEE International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems, ISRITI (2018).
  • [14] Arulraj, N. and Kumarappan.R., Optimal multiple installation of DG and capacitor for energy loss reduction and loadability enhancement in the radial distribution network using the hybrid WIPSO–GSA algorithm, International Journal of Ambient Energy, 41(2020), 129-141.
  • [15]Yiping, L., Gary G. Yen, Dunwei, G., A Multimodal Multiobjective Evolutionary Algorithm Using Two-Archive and Recombination Strategies, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 23 (2019 ).
  • [16] Partha P.Biswasa, P.N.Suganthana, Gehan A.J., Amaratunga, Decomposition based multi-objective evolutionary algorithm for windfarm layout optimization, Renewable Energy , 115 (2018), 326-337.
  • [17] B.Y.Quab J.J.Liangac, Y.S.Zhua, Z.Y.Wang, P.N.Suganthan, Economic emission dispatch problems with stochastic wind power using summation based multi-objective evolutionary algorithm, Information Sciences, 351(2016), 48-66.
  • [18] S. Kannan, S. Baskar, James D. McCalley, P. Murugan, Application of NSGA-II Algorithm to Generation Expansion Planning, IEEE Transactions on Power Systems, 24(2009 ).
  • [19] R. Y. Asmi, M. Salama, and I. A. Ahmad, Distributed generation’s integration planning involving growth load models by means of genetic algorithm, Archives of Electrical Engineering, 67(2018), No. 3, 667-682.
  • [20] Yusran, Yuli, A.R.,Indar C, Sri Mawar, S., Syafaruddin, Mesh grid power quality enhancement with synchronous distributed generation: optimal allocation planning using breeder genetic algorithm, Przegląd Elektrotechniczny, 1(2020), 82-86.
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-ce085541-2fa4-486f-ba27-c38b917b51bb
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.