Optimal Distributed Generation Allocation Using a New Metaheuristic

Coelho, Francisco C. R.; Silva, Ivo Chaves da; Dias, Bruno H.; Peres, Wesley

doi:10.1007/s40313-017-0346-7

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“…In [13], an enhanced genetic algorithm (EGA) is proposed for minimizing the real power losses via allocating simultaneous DGs and CBs in the network. In [14], war optimization algorithm (WOA), particle swarm optimization (PSO), cuckoo search algorithm (CSA), firefly algorithm (FA) and bat algorithm (BA) are applied for sizing the multiple solar PV systems towards loss minimization. In [15], weight improved particle swarm optimization algorithm (WIPSO) and self adaptive differential evolution algorithm (SADE) have been proposed for solving the simultaneous allocation of renewable type DGs and CBs by minimizing the multi-objective function formed using real and reactive power losses and voltage profile.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Future search algorithm for optimal integration of distributed generation and electric vehicle fleets in radial distribution networks considering techno-environmental aspects

Janamala

Kumar²,

Pandraju³

2021

SN Appl. Sci.

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In this paper, a new nature-inspire meta-heuristic algorithm called future search algorithm (FSA) is proposed for the first time to solve the simultaneous optimal allocation of distribution generation (DG) and electric vehicle (EV) fleets considering techno-environmental aspects in the operation and control of radial distribution networks (RDN). By imitating the human behavior in getting fruitful life, the FSA starts arbitrary search, discovers neighborhood best people in different nations and looks at worldwide best individuals to arrive at an ideal solution. A techno-environmental multi-objective function is formulated using real power loss, voltage stability index. The active and reactive power compensation limits and different operational constraints of RDN are considered while minimizing the proposed objective function. Post optimization, the impact of DGs on conventional energy sources is analyzed by evaluating their greenhouse gas emission. The effectiveness of the proposed methodology is presented using different case studies on Indian practical 106-bus agriculture feeder for DGs and 36-bus rural residential feeder for simultaneous allocation of DGs and EV fleets. Also, the superiority of FSA in terms of global optima, convergence characteristics is compared with various other recent heuristic algorithms.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Future search algorithm for optimal integration of distributed generation and electric vehicle fleets in radial distribution networks considering techno-environmental aspects

Janamala

Kumar²,

Pandraju³

2021

SN Appl. Sci.

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“…Os autores em Sanjay et al (2017) resolvem usando a meta-heurística Hybrid Grey Wolf. Um método de otimização de guerraé proposto em Coelho et al (2018) para determinar a alocação de GD em sistemas de distribuição radiais.…”

Section: Introductionunclassified

Alocação ótima de geradores distribuídos em sistemas de distribuição radiais usando uma estratégia GRASP

Santos

Home-Ortiz

Romero

2020

Anais Do Congresso Brasileiro De Automática 2020

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O problema de alocação ótima de geração distribuída (GD) pretende aumentar a eficiência e a confiabilidade da operação de um sistema elétrico. Neste trabalho é realizada a alocação de GD para minimizar as perdas de potência ativa de um sistema de distribuição radial considerando uma quantidade especificada de GDs que se pretende alocar no sistema. A estratégia de otimização proposta escolhe as barras em que devem ser alocados esses geradores e a potência ativa fornecida por cada gerador. Dessa forma, apresenta-se um algoritmo Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) especializado para resolver o problema de alocação de GD enquanto o despacho ótimo de potência ativa dos GDs é determinado através de uma proposta analítica melhorada. Os testes realizados mostram o desempenho promissor da estratégia GRASP desenvolvida.

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“…Pesquisa bibliográfica revelou que poucos trabalhos realizam estudos comparativos de métodos de otimização aplicados a sistemas de distribuição de grande porte. Coelho et al (2017) propõem um novo método chamado Otimização de Guerra, o empregam em sistema de 69 e 476 barras e o comparam com mais quatro métodos de otimização.…”

Section: Introductionunclassified

Um Estudo Comparativo de Metaheurísticas para Planejamento da Geração Distribuída

Alencar

Souza

Neves

2020

Anais Do Congresso Brasileiro De Automática 2020

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A propósito de comparação de desempenho, três metaheurísticas são aplicadas para localização ótima de geradores distribuídos com o objetivo de minimizar as perdas totais de potência em um sistema de distribuição. Os critérios de esforço computacional, menor valor encontrado para a função objetivo e dispersão das soluções são as métricas utilizadas. Os resultados mostraram leve superioridade do algoritmo de busca Cuco em comparação ao algoritmo genético e ao algoritmo de libélula. Em razão disso, o problema completo do planejamento da geração distribuída, qual seja, de determinar as localizações e dimensionamentos ótimos dos geradores na rede de distribuição é resolvido empregando-se a busca Cuco.

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Optimal Distributed Generation Allocation Using a New Metaheuristic

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Future search algorithm for optimal integration of distributed generation and electric vehicle fleets in radial distribution networks considering techno-environmental aspects

Future search algorithm for optimal integration of distributed generation and electric vehicle fleets in radial distribution networks considering techno-environmental aspects

Alocação ótima de geradores distribuídos em sistemas de distribuição radiais usando uma estratégia GRASP

Um Estudo Comparativo de Metaheurísticas para Planejamento da Geração Distribuída

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