Distribution network reconfiguration considering DGs using a hybrid CS-GWO algorithm for power loss minimization and voltage profile enhancement

This paper presents an implementation of the hybrid Cuckoo search and Grey wolf (CS-GWO) optimization algorithm for solving the problem of distribution network reconfiguration (DNR) and optimal location and sizing of distributed generations (DGs) simultaneously in radial distribution systems (RDSs). This algorithm is being used significantly to minimize the system power loss, voltage deviation at load buses and improve the voltage profile. When solving the high-dimensional datasets optimization problem using the GWO algorithm, it simply falls into an optimum local region. To enhance and strengthen the GWO algorithm searchability, CS algorithm is integrated to update the best three candidate solutions. This hybrid CS-GWO algorithm has a more substantial search capability to simultaneously find optimal candidate solutions for problem. Furthermore, to validate the effectiveness and performances of the proposed hybrid CS-GWO algorithm is being tested and evaluated for standard IEEE 33-bus and 69-bus RDSs by considering different scenarios

Impact of distributed generation on protection and voltage regulation of distribution systems : a review

During recent decades with the power system restructuring process, centralized energy sources are being replaced with decentralized ones. This phenomenon has resulted in a novel concept in electric power systems, particularly in distribution systems, known as Distributed Generation (DG). On one hand, utilizing DG is important for secure power generation and reducing power losses. On the other hand, widespread use of such technologies introduces new challenges to power systems such as their optimal location, protection devices' settings, voltage regulation, and Power Quality (PQ) issues. Another key point which needs to be considered relates to specific DG technologies based on Renewable Energy Sources (RESs), such as wind and solar, due to their uncertain power generation. In this regard, this paper provides a comprehensive review of different types of DG and investigates the newly emerging challenges arising in the presence of DG in electrical grids.fi=vertaisarvioitu|en=peerReviewed

Hybrid intelligent control for smart grid functionalities integration

Orientador: Alexandre Rasi AokiCoorientador: Germano Lambert-TorresTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 31/07/2020Inclui referências: p. 108-117Resumo: Ao longo dos anos, as redes de distribuição de energia estão ficando mais inteligentes e automatizadas, consequentemente problemas complexos emergem, onde estes são os gatilhos para melhorar antigos estudos e iniciar novas linhas de pesquisa. A Rede Elétrica Inteligente é o conceito abrangente para entender os novos problemas e alterar o comportamento tradicional do sistema para uma nova abordagem, partindo para uma rede com mais intercomunicação entre os elementos ativos. Para contribuir com avanços, a ideia principal desta tese é iniciar uma nova linha de pesquisa para combinar diferentes funcionalidades do Sistema Avançado de Gerenciamento da Distribuição (ADMS), a serem resolvidas por apenas um algoritmo ao mesmo tempo. Para iniciar os estudos dessa linha de desenvolvimento, foram selecionados os problemas mais comuns que causam grande impacto nas redes de distribuição, as interrupções inesperadas e as sobrecargas, resolvidas pelos algoritmos de Auto-Recuperação e Descarte de Carga, respectivamente. Os estudos atuais concentram-se em resolver o problema de Auto-Recuperação primeiro e depois, se o sistema iniciar ou manter uma sobrecarga, executar o descarte de carga para reduzir a carga e manter o sistema no modo operacional. No entanto, em vez de ter as duas funcionalidades trabalhando em um modo sequencial, por que não desenvolver um algoritmo exclusivo para processar o problema e resolvê-lo ao mesmo tempo, de forma simultânea? Assim, esta tese traz exatamente esse novo tipo de abordagem por meio da metodologia de Aprendizado por Reforço (um algoritmo de Machine Learning para tomar decisões) através do algoritmo Q-Learning. Em que os elementos do Q-Learning foram adaptado para reproduzir o ambiente como a rede de distribuição, a recompensa como a maximização da carga e as ações como a troca de posição das chaves (Auto- Recuperação) e a porcentagem de reduções de carga (Descarte da carga), a interagir no sistema para determinar o próximo estado (topologia). Para provar o algoritmo desenvolvido, foi utilizado um sistema urbano real com cinco alimentadores interconectados, onde o sistema foi dividido em um caso de três alimentadores, para determinar a escolha da política (a ?-greed foi a selecionada), criar alguns casos básicos e ser comparada com outras abordagens sequenciais. O caso completo foi usado para sobrecarregar o sistema e analisar os resultados para casos complexos. Em todas as simulações, os resultados encontraram uma boa solução após o estado de isolamento para maximizar a restauração da carga, e em alguns casos em que o sistema foi acionado por uma sobrecarga, o algoritmo pode, no mesmo momento, reconfigurar o sistema para evitar a sobrecarga e aplicar a redução de carga. Portanto, este trabalho forneceu uma nova linha de estudo e contribuir com uma nova linha de pesquisas a ser aprofundado em trabalhos futuros. Palavras-chave: ADMS. Auto-Recuperação. Descarte de Carga. Aprendizado por Reforço. Q-Learning. Rede de Distribuição. Abordagem Simultânea.Abstract: Along the year, the distribution networks are getting more intelligent and automated, consequently complex problems emerge, where these are the triggers to improve old studies or start new lines of researches. The Smart Grid is the broad concept to understand the new problems and change the traditional system behavior for a new approach, where more intelligence and intercommunication is improved to solve the several distribution problems. To contribute on the network enhancements, the main idea of this thesis is to start a new line of research to combine different Advanced Distribution Management System (ADMS) functionalities to be solved by only one algorithm at the same time. To start the studies on this line of strategy, it was selected the most usual problems that has a big impact in distribution networks, the unexpected outages and the overloads, which are solved by Self-Healing and Load Shedding algorithms respectively. The current studies focus to solve the Self-Healing problem first and after, if the system initiate or maintain an overload, executes the Load Shedding to reduce the load and keeps the system in an operative mode. However, instead of having both functionalities working in a sequential mode, why not developed a unique algorithm to process both problem and solve them at the same time? Thus, this thesis brings exactly this new type of approach through the Reinforcement Learning methodology (a Machine Learning algorithm to take decisions) using the Q-Learning algorithm. The Q-Learning elements were adapted to reproduces environment as the distribution network, the reward as the maximization of load and the actions as the switch commutation (Self-Healing) and percentual of load reductions (Load Shedding) to be selected and interact on the system to determine the next state (topology). To prove the algorithm developed, it was used a real urban system with five interconnected feeders, where the system was divided in a three-feeder case, to determine the policy choice (?-greed was selected), create some basic cases and be compared with other Self-Healing + Load Shedding sequential approaches. The complete case was used to overload the system and analyze the results for complex cases. In all simulations the results could find a good solution after the isolation state to maximizes the load restoration, and some cases where the system was trigger by an overload the algorithm could at the same moment reconfigure the system to avoid the overload and apply the load curtailment. Thus, this work provided a new line of study and contribute for new researches on this area to go deeper and improve ADMS algorithms. Keyworlds: ADMS. Self-Healing. Load Shedding. Reinforcement Learning. Q-Learning. Distribution Network. Simultaneous Approac

Ant colony system-based applications to electrical distribution system optimization

Chapter 16, February 201

Dynamic Distribution System Reconfiguration to Improve System Reliability Considering Renewables and Energy Storage

O desenvolvimento económico e o crescente uso de novas tecnologias por parte dos consumidores fazem com que o fornecimento de energia, bem como a sua qualidade, se tornem uma séria preocupação. Uma forma de abordar essa preocupação é implementando sistemas de distribuição automatizados com tecnologias inteligentes para melhorar a fiabilidade e a eficiência da operação de sistema. Os sistema eléctricos actuais estão em evolução devido às novas funcionalidades que o sistema eléctrico deverá ter, nomeadamente a integração de fontes de energia renováveis em grande escala, a integração de veículos eléctricos, a implementação de tecnologias de redes inteligentes, entre outras. Neste cenário, os Sistemas de Distribuição Inteligentes (SDI) devem operar e restaurar o serviço interrompido aos consumidores. Para que o sistema ganhe esta capacidade, é necessário substituir os interruptores manuais por interruptores controlados de forma remota, melhorando a capacidade de restauração do sistema tendo em vista a implementação de redes inteligentes. Este trabalho tem como objectivo desenvolver um novo modelo, determinando o conjunto mínimo de interruptores a substituir para automatizar o sistema, juntamente com uma análise de sensibilidade sobre a posição dos novos interruptores, que podem ser colocados no mesmo local dos substituídos ou num novo local. A optimização do sistema é feita considerando a integração de fontes de energia renováveis na rede e sistemas de armazenamento de energia, simultaneamente com os requisitos económicos e funcionais do sistema. A ferramenta computacional é testada usando o sistema de teste IEEE 119 Bus, onde são considerados vários tipos de carga (residencial, comercial e industrial).The economic development and the use of more and more technologies by the consumers make the constant energy supply and quality become a critical concern. One way to address this concern is through the implementation of automated distribution systems with intelligent technologies to improve the systems reliability and efficiency in operation. The present electrical systems are evolving due to the new functionalities that the electrical system are expected to have, namely the integration of renewable energy sources in large-scale, the integration of electric vehicles, enable smart grid technologies, among others. In this scenario, Distributed Smart Systems (DSS) should operate and restore discontinued service to consumers. In order to the system gain theses ability is necessary replace the manual switches for remotely controlled switches, improving the system restoration capability having in view the Smart Grids implementation. This paper aims to develop a new model, determining the minimal set of switches to replace in order to automate the system, along with a senility analysis on the position of the new switches, whether it should be placed in the same place as the manual switch or in a new location. The optimization of the system is made considering the renewable energy sources integration in the grid, energy storage systems simultaneously with the economic and functional requirements of the system, in order to improve the system reliability. The computational tool is tested using the IEEE 119 Bus test system to validate the new tool, where different types of load are considered (residential, commercial and industrial)