Bardsir Network Reconfiguration Using Graph Theory–Based Binary Genetic Algorithm To Reduce Loss and Improve Voltage Profile
محل انتشار: هفدهمین کنفرانس سراسری شبکه های توزیع نیروی برق
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,899
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
EPDC17_068
تاریخ نمایه سازی: 12 بهمن 1391
چکیده مقاله:
The purpose of optimal reconfiguration of adistribution network is a matter of finding the best topology ofthe network to achieve the considered goals.This paper presentsan algorithm for optimal reconfiguration of distributionnetworks using Binary Genetic Algorithm (BGA) based onGraph Theory (GT) as a multi-objective optimization problem.The objective function considers the real power losses, and thenetwork voltage deviation index. Also, lines and transformersloading limits are considered as constraints in the optimizationproblem. To assess the capabilities of the proposed approach,two networks are studied: the IEEE 33-bus distribution networkas a small grid and Bardsir regional medium voltagedistribution network as a large–scale grid. Simulation resultsshow both voltage profile improvement and loss reductioncompared to the situation before the reconfiguration. Thealgorithm is implemented in MATLAB software and thenevaluated by DIgSILENT Power Facrory14.0.515 software
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hamid Reza Esmaeilian
Department of Electrical and Computer Engineering, Kerman Graduate Univ. of Technology, Kerman, Iran
Sajad Jashfar
Department of Electrical and Computer Engineering, Kerman Graduate Univ. of Technology, Kerman, Iran
Roohollah Fadaeinedjad
Department of Electrical and Computer Engineering, Kerman Graduate Univ. of Technology, Kerman, Iran
Saeid Esmaeili
Department of Electrical Engineering, Shahid Bahonar Univ. of Kerman, Kerman, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :