Tytuł artykułu
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Skuteczne wdrożenie środków zapobiegających zanikom napięcia w systemach dystrybucyjnych
Języki publikacji
Abstrakty
The frequent problem of voltage collapse in the distribution system can be mitigated through the application of the sensitivity-index-based optimization technique. The proposed method is used to identify those weak buses that are susceptible to voltage collapse within the distribution system. The identified weak buses are then optimally connected with distributed generation (DG). This will affect voltage improvement, power loss reduction, and general reliability of the system. A 30-bus 33kV feeder distribution network system is used to measure the efficacy of the proposed method. Buses 19, 22, and 30 have the greatest potential for voltage collapse in the system among all the selected candidate buses, according to the results. Bus 30, on the other hand, has the highest power KOS sensitivity index, making it the best position for the DG. The total active power loss (APL) of the network was reduced to 16.8% after effective implementation of the mitigation measures. The buses that were prone to voltage collapse which run below the statutory voltage limit (0.95 p.u ≤ Vi ≤ 1.05 p.u.) were also improved to a standard working level.
Częsty problem zapadu napięcia w systemie dystrybucyjnym można złagodzić poprzez zastosowanie techniki optymalizacji opartej na indeksie wrażliwości. Zaproponowana metoda służy do identyfikacji tych słabych szyn, które są podatne na zanik napięcia w systemie dystrybucyjnym. Zidentyfikowane słabe magistrale są następnie optymalnie połączone z generacją rozproszoną (DG). Wpłynie to na poprawę napięcia, zmniejszenie strat mocy i ogólną niezawodność systemu. Do pomiaru skuteczności proponowanej metody stosowany jest 30-szynowy system sieci dystrybucyjnej z zasilaczem 33 kV. Zgodnie z wynikami, autobusy 19, 22 i 30 mają największy potencjał zaniku napięcia w systemie spośród wszystkich wybranych szyn kandydujących. Z kolei autobus 30 ma najwyższy wskaźnik czułości KOS mocy, co czyni go najlepszą pozycją dla DG. Całkowita utrata mocy czynnej (APL) sieci została zmniejszona do 16,8% po skutecznym wdrożeniu środków łagodzących. Szyny podatne na zaniki napięcia, pracujące poniżej ustawowego limitu napięcia (0,95 p.u ≤ Vi ≤ 1,05 p.u.), również zostały ulepszone do standardowego poziomu roboczego.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
65--68
Opis fizyczny
Bibliogr. 14 poz., rys.
Twórcy
autor
- Department of Electrical/Electronics and Computer Engineering, Afe Babalola University Ado-Ekiti, Nigeria
autor
- Department of Electrical Engineering Technology, Federal Polytechnic Kaura-Namoda
autor
- Department of Electrical Engineering, University of Nigeria, Nsukka, Nigeria
Bibliografia
- [1] T. F. Agajie, A. O. Salau, E. A. Hailu, Y. A. Awoke, Power Loss Mitigation and Voltage Profile Improvement with Distributed Generation Using Grid-Based Multi-Objective Harmony Search Algorithm, Journal of Electrical and Electronics Engineering, 13 (2020), No. 2, 5-10.
- [2] T. F. Agajie, A. O. Salau, E. A. Hailu, M. Sood, and S. Jain, Optimal Sizing and Siting of Distributed Generators for Minimization of Power Losses and Voltage Deviation, 5th IEEE International Conference on Signal Processing, Computing and Control (ISPCC), (2019), 292-297. DOI: 10.1109/ispcc48220.2019.8988401
- [3] A. O. Salau, Y. Gebru, D. A. Bitew, Optimal Network Reconfiguration for Power Loss Minimization and Voltage Profile Enhancement in Distribution Systems, Heliyon, 6 (2020), No. 6, 1-8. DOI: 10.1016/j.heliyon.2020.e04233
- [4] K Satish, K Vishal, and T Barjeev, Optimal placement of different type of DG sources in distribution network, Electrical Power and Energy Systems, 53 (2013), 752–760.
- [5] H. S. Ravi and H. Sonipat, Optimal Positioning and Sizing of DG Units Using Differential Evolution Algorithm, International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 5 (2016), No. 9, 17178–17185.
- [6] A. Mellit, S.A. Kalogirou, I. Hontoria, and S. Shaari, Artificial Intelligence Techniques for Sizing Photovoltaic Systems: A Review, Renewable, and Sustainable Energy Reviews, 13 (2009), No. 2, 406-419.
- [7] N. Acharya, P. Mahat and N. Mithulananthan, An Analytical Approach for DG Allocation in Primary Distribution Network, International Journal of Power and Energy Systems, 28 (2006), 669-678.
- [8] C. Wang and M. H. Nehrir, Analytical Approach for Optimal Placement of Generation Sources in Power Systems, IEEE Transaction Power System, 19 (2012), No. 4, 2068- 2076.
- [9] Q. H. Duong and M. Nadarajah, Multiple Distributed Generators Placement in primary Distributed Network for loss Reduction, IEEE Transaction Industrial Electronvol. 60 (2013), No. 4, 1700–1708.
- [10] M Abbagana. G. A Bakare and I Mustapha, Optimal Placement and Sizing of Distributed Generator in a Power Distribution System Using Differential Evolution, International Journal of Research in Engineering, 2 (2012), No. 4, 26–42.
- [11] N. Hassan, M U. Kingsley, and P E. Chinedu, Optimal Location of Facts Device for Improved Power Transfer Capability and System Stability, International Journal of Energy and Power Engineering, 6 (2017), No. 3, 22-27.
- [12] R. Verayiah, A. Mohamed, H. Shareef, IZ .Abidin, Review of under-voltage load shedding schemes in power system operation, Przegląd Elektrotechniczny, 90 (2014), No. 7, 99- 103.
- [13] R. Verayiah, A. Mohamed, H. Shareef, IZ .Abidin, Under voltage load shedding scheme using meta-heuristic optimization methods, Przegląd Elektrotechniczny, 90 (2014), No. 11, 162- 168.
- [14] M. H. Hemanth Kumar, G. Vijayshree, R. Prakash, and G. C. Shivsharannappa, Load Flow Analysis Of Distribution Generation System using IEEE-30 Bus System, International Journal of Electrical & Electronics Engineering, 3 (2016), No. 4, 37- 41.
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-e382dda2-343a-42a1-a6c3-74acb00684ba