Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  optimal placement
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Review on techniques of optimal placement and sizing of DG in distribution systems
EN
Distributed generation (DG)is a term describing the generation of the electricity use on other side rather than transmitting energy over the electric grid. By using this (Distribution generation) DG in power system plays a major role in improving voltage profile, reduce the power losses and improves stability of the substation. Distribution generations (DG) are located near to load centres, so care should be taken while allocating DG in the power system to increases the benefits. By placing the distributed generators in the distribution system (primary distribution system) the real, reactive power and improving the voltage profile can be managed in optimal way will be explained in this paper. Optimal Allocation of the DG is identified by using the using the VSI, ratings are computed by using the different optimal techniques. The power loss reduction and better voltage regulation can be attained by using the optimal techniques. A clear and complete analysis of performance should be carried throughout the work to demonstrate the efficiency of the system.
PL
Generacja rozproszona (DG) to termin opisujący wytwarzanie energii elektrycznej po drugiej stronie, a nie przesyłanie energii przez sieć elektryczną. Dzięki zastosowaniu tego (Generacja dystrybucyjna) DG w systemie elektroenergetycznym odgrywa główną rolę w poprawie profilu napięcia, zmniejszeniu strat mocy i poprawie stabilności podstacji. Generacje dystrybucyjne (DG) znajdują się w pobliżu centrów obciążenia, dlatego należy zachować ostrożność podczas przydzielania DG w systemie elektroenergetycznym, aby zwiększyć korzyści. Poprzez umieszczenie rozproszonych generatorów w systemie dystrybucyjnym (pierwotny system dystrybucyjny) w niniejszym artykule zostanie wyjaśniona rzeczywista moc bierna i poprawa profilu napięcia. Optymalna alokacja DG jest identyfikowana przy użyciu VSI, oceny są obliczane przy użyciu różnych optymalnych technik. Zmniejszenie strat mocy i lepszą regulację napięcia można osiągnąć przy użyciu optymalnych technik. W trakcie prac należy przeprowadzić jasną i kompletną analizę wydajności, aby wykazać skuteczność systemu.
EN
In this paper, the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm NSGA-II, accompanied by the Newton Raphson method for power flow calculation, has been applied to an IEEE 33 bus test network to plan locations of photovoltaic power plants and Battery Energy Storage Systems. In addition to the minimization of costs, total losses and the maintain of voltage within acceptable limits (minimize voltage drops), the determination of these optimal locations will make it possible to converge towards a decentralized network with optimized, local energy and close to the consumer.
PL
Przedstawiono wykorzystanie algorytmów genetycznych wspomaganych przez metodę Newton-Raphson do obliczania przepływów mocy. Analizowano szynę zgodną z IEEE 33 w planowanej sieci ze źródłami fotowoltaicznymi i bateryjnym zasobnikiem energii.
EN
In this paper the statement of the problem is formulated and the mathematical model of optimization the placement of the undirected planar geometrical objects with piecewise non-linear boundaries in the multiply area is developed. It is shown the geometrical interpretation and derived the estimate of the number of restrictions in the model. On the basis of a mathematical model for finding the global extremum of the objective function was proposed modified method of branches and boundaries. It is also shown the solutions tree that takes into account the problems of optimal placement of undirected planar geometrical object with piecewise nonlinear boundaries in the multiply area, and received the complexity of this method. For locally optimal solutions of the problem modified simulated annealing method has been developed. Thus the analytical expressions for the function of energy system were received, the function, that describes the decrease of temperature over time, function that forms a new state of system. The method of formation the new state of the system was investigated in more detail, which is based on a random permutation of numbers the pair of the objects, it is also based on a consistent placement of objects according to reshuffle their numbers and determining the probability of transition to a new state. It is shown the example of determining permissible points of placement the local coordinate system of the specific geometrical object. The conclusion is that to solve practical optimization problems of placement of the undirected planar geometrical objects with piecewise non-linear boundaries in the multiply area should be used the modified simulated annealing method.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.