Optimal Distributed Generation Placement and Network Reconfiguration Using Hybrid Algorithm
Main Article Content
Abstract
Recent advances in electric utility sector show that it is beneficial to inject the power and store energy at the distribution levels. But the non-optimal placement of distributed generations may adversely affect the distribution system performance. Therefore, distributed generations should be installed optimally. In this paper, a hybrid method combining genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) is developed and applied to determine the optimal size and location of distributed generations along with best network topology to reduce power losses and improve voltage profiles. The simulation results show that simultaneous reconfiguration and distributed generation placement is superior to improve the network performance. The power loss reduction after installation of active power distributed generations together with network reconfiguration is 73.91% in the IEEE 33-bus distribution network compared to base case power loss. Moreover, voltage profiles are improved significantly in all scenarios as compared to the base case profile. In nutshell, a proposed hybrid algorithm is efficient to solve the optimal distributed generation placement problem along with network reconfiguration.
Article Details
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารวิชาการปทุมวันถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยหรือร่วมรับผิดชอบใดๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิชาการปทุมวันถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิชาการปทุมวัน หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารวิชาการปทุมวันก่อนเท่านั้น