A Survey on Load/Power Flow Methods and DG Allocation Using Grasshopper Optimization Algorithm in Distribution Networks

Sambaiah, Kola Sampangi; Jayabarathi, T.

doi:10.1007/978-981-15-0184-5_53

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“…Nesse sentido, pode-se verificar na literatura que alguns grupos tratam do impacto dos GDs na Qualidade da Energia Elétrica (QEE) (Lakshmi;Ganguly, 2018;Abubakar et al, 2019); enquanto outros buscam desenvolver modelos matemáticos para representar GDs de diferentes tipos (por exemplo, eólicos, fotovoltaicos e biomassa) (Gupta, 2016;He et al, 2018). Já outros grupos visam implementar e desenvolver técnicas para definir os melhores locais de instalação de um gerador distribuído (Raut;Mishra, 2020;Sambaiah;Jayabarathi, 2020).…”

Section: Introductionunclassified

Alocação de Geradores Distribuídos em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica Utilizando Algoritmo GRASP-VNS

Silva

Zvietcovich

Baracho

et al. 2020

Anais Do Congresso Brasileiro De Automática 2020

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Este trabalho apresenta a implementação das meta-heuristicas, Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Variable Neighborhood Search (VNS) para a alocação ótima de Geradores Distribuídos (GDs) e seu dimensionamento em redes de distribuição com operação radial, visando a redução das perdas elétricas ativas e, simultaneamente, à melhoria dos níveis de tensão. Nesta metodologia, o algoritmo GRASP é utilizado para a construção de possíveis soluções do problema, enquanto o VNS se aplica à uma etapa de busca local, na qual realiza-se um refinamento no espaço de soluções para aprimorar a convergência do processo de busca. Para validação da técnica, a metodologia foi aplicada em duas redes, uma de 33 barras do IEEE e outra de 135 barras. Dos resultados obtidos, pôde-se verificar a eficácia da metodologia em encontrar soluções de boa qualidade com perdas mínimas e consideráveis melhorias nos perfis de tensão.

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Section: Introductionunclassified

Alocação de Geradores Distribuídos em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica Utilizando Algoritmo GRASP-VNS

Silva

Zvietcovich

Baracho

et al. 2020

Anais Do Congresso Brasileiro De Automática 2020

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An improved equilibrium optimizer for optimal placement of photovoltaic systems in radial distribution power networks

Nguyen

Duong

2022

Neural Comput & Applic

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Grasshopper Optimization Algorithm: Theory, Variants, and Applications

et al. 2021

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Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) is a recent swarm intelligence algorithm inspired by the foraging and swarming behavior of grasshoppers in nature. The GOA algorithm has been successfully applied to solve various optimization problems in several domains and demonstrated its merits in the literature. This paper proposes a comprehensive review of GOA based on more than 120 scientific articles published by leading publishers: IEEE, Springer, Elsevier, IET, Hindawi, and others. It provides the GOA variants, including multi-objective and hybrid variants. It also discusses the main applications of GOA in various fields such as scheduling, economic dispatch, feature selection, load frequency control, distributed generation, wind energy system, and other engineering problems. Finally, the paper provides some possible future research directions in this area.

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A Survey on Load/Power Flow Methods and DG Allocation Using Grasshopper Optimization Algorithm in Distribution Networks

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Alocação de Geradores Distribuídos em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica Utilizando Algoritmo GRASP-VNS

Alocação de Geradores Distribuídos em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica Utilizando Algoritmo GRASP-VNS

An improved equilibrium optimizer for optimal placement of photovoltaic systems in radial distribution power networks

Grasshopper Optimization Algorithm: Theory, Variants, and Applications

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