Optimization of Electrical Distribution Feeders Using Simulated Annealing

Parada, Víctor; Ferland, Jacques A.; Arias, M.; Daniels, Keith

doi:10.1109/tpwrd.2004.829091

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“…Em relação à convergência, a PSO(9) apresentou melhor custo médio, entretanto o menor desvio padrão foi da PSO(4). Em relação ao caso 2 (tabela 6), o melhor resultado foi obtido com a PSO(1) e a melhor convergência em relação ao custo médio foi da PSO (2). Nas Tabelas 7 e 8, os resultados obtidos pela PSO, são comparados aos resultados apresentados em [3], [12] e [13].…”

Section: Análise De Resultadosunclassified

Otimização de Banco de Capacitores em Sistemas Secundários de Distribuição de Energia Elétrica Usando Abordagens de Nuvem de Partículas

Coelho¹,

Sandrini²

2016

Anais Do 7. Congresso Brasileiro De Redes Neurais

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IntroduçãoUm sistema de distribuição de energia elétrica geralmente é composto de dois subsistemas, sendo um que possui subestações de distribuição, e o outro que está após os transformadores abaixadores que estão próximos às zonas de consumo de baixa tensão dos clientes finais (cargas da rede elétrica), que caracteriza este estágio da rede como sendo a rede secundária. A maior parte das perdas existentes no sistema elétrico implantado atualmente se concentra no sistema de distribuição, fatores importantes para a definição do escopo deste trabalho.A compensação fornecida pela utilização dos capacitores é dependente de como os capacitores são inseridos no sistema, levando em consideração a localização e capacidade dos capacitores adicionados.Na literatura foram apresentados vários estudos sobre otimização de sistemas de distribuição de energia elétrica e alocação de capacitores [1]- [7]. Este trabalho enfoca a utilização de diferentes abordagens de nuvem de partículas (particle swarm optimization, PSO) para determinação da melhor configuração de capacitores para um determinado sistema de distribuição de energia elétrica, especificamente um estudo de caso com 9 barras.A PSO foi desenvolvida inicialmente por Kennedy e Eberhart [8] baseada nos estudos do sócio-biologista Edward Osborne Wilson [9]. A PSO constitui uma técnica da inteligência coletiva (swarm intelligence) baseada em uma população de soluções e transições aleatórias. A PSO apresenta características similares a técnicas da computação evolutiva (ou evolucionária), que são baseadas em uma população de soluções. Entretanto, a PSO é motivada pela simulação de comportamento social e cooperação entre agentes em vez da sobrevivência do indivíduo mais apto. Na PSO, cada solução candidata (denominada partícula) possui associada uma velocidade. A velocidade é ajustada através de uma equação de atualização que considera a experiência da partícula correspondente e a experiência das outras partículas da população [10], [11].O artigo é organizado da seguinte forma. A descrição do estudo de caso para um sistema de distribuição de energia elétrica com 9 barras é detalhada na seção 2. O procedimento de otimização usando diferentes abordagens de PSO é detalhado na seção 3. A análise dos resultados obtidos é apresentada na seção 4. A conclusão e comentários são apresentados na seção 5. Exemplo de um sistema com 9 barrasEste exemplo descreve o problema de alocação de banco de capacitores em um sistema de distribuição de energia elétrica. Neste exemplo, o objetivo é minimizar o custo anual de manutenção do sistema, sujeito às restrições operacionais. Geralmente, este é um problema de difícil solução e por simplificação as questões de implementação da solução (custos de operacionais de adição de capacitores na rede), custos de operação e de manutenção não são abordados.Neste estudo de caso são consideradas três fases balanceadas. As cargas são assumidas serem invariantes no tempo para evitar que a troca do capacitor e das perdas da associação de energia seja reduzid...

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Section: Análise De Resultadosunclassified

Otimização de Banco de Capacitores em Sistemas Secundários de Distribuição de Energia Elétrica Usando Abordagens de Nuvem de Partículas

Coelho¹,

Sandrini²

2016

Anais Do 7. Congresso Brasileiro De Redes Neurais

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“…The genetic based approach, usually involves representation of decision variables of the EDNEPP as chromosomes, after which series of crossover and mutation operations through successive generations are carried out in search for the optimal solution. Another heuristic approach also used is the simulated annealing, which was used in [16] and [17]. This heuristic based technique is derived from the annealing process, which usually involves reduction of the overall network capital cost of the system stepwisely, by removing the most capital cost effective branch, among the available set, as long as the feasible solution arrived at, satisfies the technical constraints and connectivity of the network.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Modeling and optimization of an electric power distribution network planning system using mixed binary integer programming

Ogunwolu¹,

Ero²,

Ibidapo-Obe³

2017

Nig. J. Tech.

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In this paper, the electric distribution network expansion planning problem (EDNEPP) was solved by a mixed binary integer programming (MBIP) formulation of the network, where the steady-state operation of the network was modelled with non-linear mathematical expressions. The non-linear terms are linearized, using piecewise linearization of the nonlinear expressions, so as to ensure the model computational compatibility with existing commercial optimization solvers. The linearized formulation is verified to ensure its solution optimality and degree of error deviation. The proposed network model formulation considers the alternatives of installation of new transformers of various capacities to reinforce already existing ones at substations of the network, choosing and construction of new substations given feasible locations, re-conductoring of existing feeders in the network, construction of new feeders given various conductor types alternatives, cost lost as a result of power interruption, and changes in the overall network topology. The cost of interruption would contain a cost term called 'cost of goodwill', which was brought into the model formulation, to measure the loss in confidence of consumers to distributors of power as a result of interrupted power supply, which is prevalent in developing nations. Two test systems of 23 and 54 nodes was used in showing the efficiency of the proposed network model formulation.

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“…To find an appropriate solution for the static case, meta-heuristic methods are frequently used and they have been clearly demonstrated to be both feasible and advantageous [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11] . This review is focused on some contributions related to GAs, as GA or enhanced GA can efficiently identify the optimal or near optimal network configurations.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Multi-stage Reconfiguration of Distribution Network for Loss Reduction and Reliability Improvement

Zhang¹,

Duan²

2015

Proceedings of the 2015 International Conference on Mechatronics, Electronic, Industrial and Control Engineering

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Abstract-Electrical distribution network reconfiguration is a complex combinatorial optimization process aimed at finding a radial operating structure that minimizes the system power loss or maximizes the system reliability while satisfying operating constraints. It has been traditionally performed assuming that loads of buses are constant values, but in real systems the values always change with time. To ensure the system operate safely and economically, decision makers have to reconfigure the distribution feeder dynamically with time according to the changing loads. In this paper, a multi-stage reconfiguration method is presented for both the indices of power loss reduction and reliability improvement with a load curve model. An enhanced genetic optimization algorithm is used to handle the reconfiguration problem so as to determine the number of stages and switch operation schemes in each stage. The effectiveness of the proposed method is demonstrated on 33-bus radial distribution system and a practical system.

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Optimization of Electrical Distribution Feeders Using Simulated Annealing

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Otimização de Banco de Capacitores em Sistemas Secundários de Distribuição de Energia Elétrica Usando Abordagens de Nuvem de Partículas

Otimização de Banco de Capacitores em Sistemas Secundários de Distribuição de Energia Elétrica Usando Abordagens de Nuvem de Partículas

Modeling and optimization of an electric power distribution network planning system using mixed binary integer programming

Multi-stage Reconfiguration of Distribution Network for Loss Reduction and Reliability Improvement

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