Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Przegląd Elektrotechniczny

2 2020

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Mesh grid power quality enhancement with synchronous distributed generation: optimal allocation planning using breeder genetic algorithm

Yusran Yusran, Rahman Yuli Asmi, Gunadin Indar Chaerah, Said Sri Mawar, Syafaruddin Syafaruddin

Przegląd Elektrotechniczny

2020

R. 96, nr 1

82--86

This paper discusses optimal allocation planning of synchronous distributed generation (SDG) on mesh grid power system, using breeder genetic algorithm (BGA) method. This optimization technique was built to allocate SDG units for obtaining the smallest power losses, while all buses voltage awakens in standard value. Furthermore, the proposed method was tested on IEEE 30 bus test system, and the optimal solution was reached for three SDG unit installation on 27.73 MW + j1.502 MVAr total power, with 22.46% power losses reduction.

W artykule omówiono optymalne planowanie alokacji synchronicznej generacji rozproszonej (SDG) w systemie elektroenergetycznym sieci kratowej z wykorzystaniem metody algorytmu genetycznego rozpłodnika (BGA). Ta technika optymalizacji została zbudowana w celu alokacji jednostek SDG dla uzyskania najmniejszych strat mocy, podczas gdy napięcie wszystkich magistrali zawiera się w wartości standardowej. Ponadto zaproponowana metoda została przetestowana na systemie testowym magistrali IEEE 30 i osiągnięto optymalne rozwiązanie dla instalacji trzech jednostek SDG o łącznej mocy 27,73 MW + j 1,502 MVAr, przy obniżeniu strat mocy o 22,46%.

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

Manjang Salama, Rahman Yuli Asmi

Przegląd Elektrotechniczny

2020

R. 96, nr 9

56--61

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.

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.