Identifying the Optimal Location and Capacity of Distributed Generation for Improving Reliability in Distribution System
การระบุตำแหน่งและขนาดของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบกระจายตัวที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการปรับปรุงความน่าเชื่อถือในระบบจำหน่ายไฟฟ้า
Abstract
บทความนี้นำเสนอการระบุตำแหน่งและขนาดของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบกระจายตัวที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการปรับปรุงความน่าเชื่อถือในระบบจำหน่ายไฟฟ้า วัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือในระบบจำหน่ายไฟฟ้าด้วยเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบกระจายตัว เครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบกระจายตัวแบ่งออกเป็นสามชนิด ได้แก่ เซลล์แสงอาทิตย์ กังหันลม และพลังงานน้ำ การระบุตำแหน่งและขนาดของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบกระจายตัวใช้อัลกอริทึมการค้นหาตาบู ระบบที่ทำการศึกษา คือ ระบบจำหน่ายของ Roy Billinton Test System (RBTS) บัส 2 ระบบจำหน่ายประกอบด้วยสายป้อน 4 สาย และจุดโหลด 22 จุด ระดับโหลดสูงสุดของบัส 2 คือ 20MW ดัชนีความน่าเชื่อถือที่ใช้พิจารณามี 8 ตัวแปร คือ SAIFISAIDI CAIDI ASAI ASUI ENS AENS และ ECOST ผลลัพธ์พบว่าตำแหน่ง และขนาดที่เหมาะสมของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบกระจายตัวสามารถเพิ่มความน่าเชื่อถือของระบบจำหน่ายไฟฟ้า
This paper presents identifying the optimal location and capacity of distributed generation for improving reliability in distribution system. The objective functions to improve reliability in the distribution systemwith distributed generators. The distributed generators considered are divided into three types viz photovoltaic, wind turbines, and hydropower. The technique identifies the location and capacity of distributed generation by the Tabu search algorithm. The system for the case study is the Roy Billinton Test System (RBTS) bus 2. The distribution system consists of 4 feed lines and 22 load points. The maximum load level of bus 2 is 20 MW.The reliability indices considered include eight variables: SAIFI, SAIDI, CAIDI, ASAI, ASUI, ENS, AENS, and ECOST. The results found that the optimal placement of distributed generators can increase the reliability of the distribution system.
Keywords
[1] N. Mourad and B. Mohamed, Impact of increased distributed photovoltaic generation on radial distribution networks, International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), Proceeding, 2016, 292-295.
[2] Y. Qi, F. Wang and D. Wang, Reliability analysis of distribution system with DG considering operation homogeneity, China International Conference on Electricity Distribution (CICED), Proceeding, 2016, 1-5.
[3] P. Wang and W. Li, Reliability evaluation of distribution systems considering optimal restoration sequence and variable restoration times, IET Generation, Transmission and Distribution, 2007, 1(4), 688-695.
[4] N. Rugthaicharoencheep and S. Sirisumrannukul, Feeder reconfiguration with dispatchable distributed generators in distribution system by Tabu search, 2009 44th International Universities Power Engineering Conference (UPEC), Proceeding, 2009, 1-5.
[5] N. Rugthaicharoencheep and S. Sirisumrannukul, Optimal feeder reconfiguration with distributed generators in distribution system by fuzzy multiobjective and Tabu search, 2009 International Conference on Sustainable Power Generation and Supply, Proceeding, 2009, 1-7.
[6] O. Ausavanop and S. Chaitusaney, Coordination of dispatchable distributed generation and voltage control devices for improving voltage profile by Tabu Search, The 8th Electrical Engineering/ Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI) Association of Thailand - Conference 2011, Proceeding, 2011, 869-872.
[7] D. Lindenmeyer, H.W. Dommel and M.M. Adibi, Power system restoration — a bibliographical survey, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2001, 23(3), 219-227.
[8] D.T. Wang, L.F. Ochoa and G.P. Harrison, DG impact on investment deferral: Network planning and security of supply, IEEE Transactions on Power Systems, 2010, 25(2), 1134-1141.
[9] J. Zhang, H. Cheng and C. Wang, Technical and economic impacts of active management on distribution network, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2009, 31(2-3), 130–138.
[10] R. Billinton and R.N. Allan, Reliability evaluation of power systems, 1st Ed., Pitman Advanced Publishing Program, Great Britain, UK, 1984.
[11] L. Goel and R. Billinton, Procedure for evaluating interrupted energy assessment rates in an overall electric power system, IEEE Transactions on Power Systems, 1991, 6(4), 1398-1403.
[12] L. Goel and R. Billinton, Basic data and evaluation of distribution system reliability worth, Computer, Power and Communication Systems in a Rural Environment, Proceeding, 1991, 271-277.
[13] P. Ngamprasert, N. Rugthaicharoencheep and S. Woothipatanapan, Application Improvement of Voltage Profile by Photovoltaic Farm on Distribution System, 2019 International Conference on Power, Energy and Innovations (ICPEI), Proceeding, 2019, 98-101.
[14] P. Ngamprasert, P. Wannakarn and N. Rugthaicharoencheep, Enhance Power Loss in Distribution System Synergy Photovoltaic Power Plant, 2020 International Conference on Power, Energy and Innovations (ICPEI), Proceeding, 2020, 173-176.
[15] P. Ngamprasert, S. Woothipatanapan, P. Wannakarn and N. Rugthaicharoencheep, Improvement for voltage sag with photovoltaic performance on distribution system, IEET - International Electrical Engineering Transactions, 2020, 6(1), 28-33. (in Thai)
[16] O.Z. Nezhad, S.A.H. Zadeh, M. Mohammadian and A.A. Gharaveisi, The analysis of hybrid system as dg in smart grids by the use of loss sensitivity coefficient method, Smart Grid Conference (SGC), Proceeding, 2013, 246-251.
[17] F. Glover, Tabu search-part I, ORSA Journal on Computing, 1989, 1(3), 190-206.
[18] M. Hiroyuki and O. Yoshihiro, Parallel Tabu search for capacitor placement in radial distribution system, Power Engineering Society Winter Meeting, Proceeding, 2000, 4, 2334-2339.
[19] Y. J. Jeon and J. C. Kim, Application of simulated annealing and Tabu search for loss minimization in distribution systems, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2004, 26(1), 9-18.
DOI: 10.14416/j.ind.tech.2024.08.013
Refbacks
- There are currently no refbacks.
