جایابی بهینه کلید‌ها و منابع تولید پراکنده به‌منظور افزایش شاخص های بهره برداری در شبکه توزیع برق بااستفاده از توابع عضویت فازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه سیستان وبلوچستان، زاهدان، ایران

2 گروه برق و الکترونیک، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران

چکیده

بازآرایی و نصب منابع تولید پراکنده از جمله روش‌هایی است که برای کاهش تلفات، بهبود پایداری ولتاژ و افزایش قابلیت اطمینان درشبکه های توزیع برق بکار می‌روند. یافتن کلید‌هایی که به‌طور قطع باید در برنامه بازآرایی شرکت داشته باشند وتعیین وضعیت آنها در هر مرحله از باز آرائی از مهم ترین اهداف در بهره برداری بهینه شبکه است. این مقاله به بررسی جایابی بهینه کلیدهای شبکه توزیع ومنابع تولید پراکنده به‌منظور بهبود قابلیت اطمینان، کاهش تلفات و بهبود پایداری ولتاژ ودرنتیجه افزایش بارپذیری شبکه می پردازد. دراین مقاله جهت بهبود پایداری ولتاژ، درمقایسه با شاخص بارگزاری حداکثر معروف به (λmax)، شاخص دیگری بنام مقادیر منفرد ماتریس ژاکوبین نیزمعرفی وکارآرایی این دو باهم مقایسه می شود. همچنین جهت کاهش محاسبات سنگین مربوط به قابلیت اطمینان که درروش مونت کارلومشاهده می شود ازروش حداقل مجموعه انقطاع (کات ست) و از مدل احتمالاتی به‌منظور مدل‌سازی المان‌های سیستم توزیع در نقاط بار استفاده شده است. منابع تولید پراکنده باماهیت تصادفی و متغییر و بارهای سیستم بصورت ساعتی و با ماهیت سه گانه مسکونی، تجاری وصنعتی درنظرگرفته شده ودرنتیجه نتایج بازآرایی شبکه بصورت ساعتی بیان شده اند. باتوجه به توابع هدف متعدد آلگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA2 جهت بهینه سازی توابع هدف بکارگرفته شده و از روش عضویت توابع فازی جهت تعیین جواب بهینه استفاده شده است. نتایج شبیه‌سازی برروی شبکه توزیع 33 باسه IEEE انجام وکارائی، دقت ونقاط ضعف احتمالی روش پیشنهادی نشان داده شده است.

کلیدواژه‌ها


[1] Singh, A. and Parida, S., 2015. A novel hybrid approach to allocate renewable energy sources in distribution system. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 10, pp.1-11.
 
[2] Tsikalakis, A. and Hatziargyriou, N., Environmental benefits of distributed generation with and without emissions trading. Energy Policy, 35(6) (2007), pp.3395-3409.
 
[3] Khyati D. Mistry, Ranjit Roy, 2014. Enhancement of loading capacity of distribution system through distributed generator placement considering technoeconomic benefits with load growth, Electr. Power Energy Syst. 54, 505–515.
 
[4] Duong Quoc Hung, Nadarajah Mithulananthan, 2013. Multiple distributed generator placement in primary distribution networks for loss reduction, IEEE Trans. Ind. Electron. 60 (4), 1700–1708.
 
[5] Al Abri, R., El-Saadany, E. and Atwa, Y., 2013. Optimal Placement and Sizing Method to Improve the Voltage Stability Margin in a Distribution System Using Distributed Generation. IEEE Transactions on Power Systems, 28(1), pp.326-334.
 
[6] Esmaili, M., 2013. Placement of minimum distributed generation units observing power losses and voltage stability with network constraints, IET Gen. Transm. Distrib. 7 (8), 813–821.
 
[7] Hung Duong Quoc, N. Mithulananthan, Kwang Y. Lee, 2014. Optimal placement of dispatchable and nondispatchable renewable DG units in distribution networks for minimizing energy loss, Electr. Power Energy Syst. 55, 179–186.
 
[8] Silva, N., Fuinhas, J. and Koengkan, M., 2021. Assessing the advancement of new renewable energy sources in Latin American and Caribbean countries. Energy, 237, p.121611.
 
[9] Sai Kiran, R. and Suresh Reddy, S., 2021. A mixed integer optimization model for reliability indices enhancement in Micro-grid system with renewable generation and energy storage. Materials Today: Proceedings.
 
[10] Billinton, R. and Jonnavithula, S., 1996. Optimal switching device placement in radial distribution systems. IEEE Transactions on Power Delivery, 11(3), pp.1646-1651.
 
[11] Ray, S., Bhattacharjee, S. and Bhattacharya, A., 2018. Optimal allocation of remote control switches in radial distribution network for reliability improvement. Ain Shams Engineering Journal, 9(3), pp.403-414.
 
[12] Alves, H. and de Sousa, R., 2014. A Multi-Population Genetic Algorithm to Solve Multi-Objective Remote Switches Allocation Problem in Distribution Networks, Computational Intelligence for Engineering Solutions (CIES), pp. 155 – 162.
 
[13] Khani, M. and Safdarian, A., 2020. Effect of sectionalizing switches malfunction probability on optimal switches placement in distribution networks. International Journal of Electrical Power Energy Systems, 119, p.105973.
 
[14] Pombo, A.V., Murta-Pina, J., Pires, V.F, 2016. ‘A multiobjective placement of switching devices in distribution networks incorporating distributed energy resources’, Electr. Power Syst. Res., vol.130, pp. 34–45.
 
[15] Amanulla, B., Saikat Chakrabarti, and S. N. Singh. 2012. ”Reconfiguration of power distribution systems considering reliability and power loss.” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 27, no.2, pp. 918-926.
 
[16] Aman, M., Jasmon, G., Mokhlis, H. and Bakar, A., 2016. Optimum tie switches allocation and DG placement based on maximisation of system loadability using discrete artificial bee colony algorithm. IET Generation, Transmission Distribution, 10(10), pp.2277-2284.
 
[17] Silveira, C., Tabares, A., Faria, L. and Franco, J., 2021. Mathematical optimization versus Metaheuristic techniques: A performance comparison for reconfiguration of distribution systems. Electric Power Systems Research, 196, p.107272.
 
[18] Billinton, R. and Allen, R.” Reliability Evaluation of Engineering Systems: Concepts and Techniques “,2nd Edition, Plenum Press, New York, 1996.
 
[19] Chen, Kening, et al. 2016. ”A method to evaluate total supply capability of distribution systems considering network reconfiguration and daily load curves.” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 31, no. 3, pp. 2096-2104.
 
[20] Sulaeman, Samer, et al., 2014. An analytical method for constructing a probabilistic model of a wind farm. PES General Meeting, Conference Exposition, IEEE, pp. 1-5,
 
[21] Allan, R., Billinton, R. and De Oliveira, M., 1976. An Efficient Algorithm for Deducing the Minimal Cuts and Reliability Indices of a General Network Configuration. IEEE Transactions on Reliability, R-25(4), pp.226-233.
 
[22] Kundur, P,” power system stability and control”, MC GRAW Hill,1994.
 
[23] Van Cutson, T. and vournas, C. 1998. “Voltage stability or electric power system”, Kluwer Academic publisgers.
 
[24] Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S. and Meyarivan, T., 2002. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), pp.182-197.
 
[25] Aghaei, J., Amjady, N. and Shayanfar, H., 2011. Multi-objective electricity market clearing considering dynamic security by lexicographic optimization and augmented epsilon constraint method. Applied Soft Computing, 11(4), pp.3846-3858.
 
[26] Niknam, T., Taheri, S., Aghaei, J., Tabatabaei, S. and Nayeripour, M., 2011. A modified honey bee mating optimization algorithm for multiobjective placement of renewable energy resources. Applied Energy, 88(12), pp.4817-4830.