Improvement of voltage stability for grid connected solar photovoltaic systems using static synchronous compensator with recurrent neural network

Purpose. This article proposes a new control strategy for static synchronous compensator in utility grid system. The proposed photovoltaic fed static synchronous compensator is utilized along with recurrent neural network based reference voltage generation is presented in grid system network. The novelty of the proposed work consists in presenting a Landsman converter enhanced photovoltaic fed static synchronous compensator with recurrent neural network algorithm, to generate voltage and maintain the voltage-gain ratio. Methods. The proposed algorithm which provides sophisticated and cost-effective solution for utilization of adaptive neuro-fuzzy inference system as maximum power point tracking assures controlled output and supports the extraction of complete power from the photovoltaic panel. Grid is interconnected with solar power, voltage phase angle mismatch, harmonic and voltage instability may occur in the distribution grid. The proposed control technique strategy is validated using MATLAB/Simulink software and hardware model to analysis the working performances. Results. The results obtained show that the power quality issue, the proposed system to overcome through elimination of harmonics, reference current generation is necessary, which is accomplished by recurrent neural network. By recurrent neural network, the reference signal is generated more accurately and accordingly the pulses are generated for controlling the inverter. Originality. Compensation of power quality issues, grid stability and harmonic reduction in distribution network by using photovoltaic fed static synchronous compensator is utilized along with recurrent neural network controller. Practical value. The work concerns the comparative study and the application of static synchronous compensator with recurrent neural network controller to achieve a good performance control system of the distribution network system. This article presents a comparative study between the conventional static synchronous compensator, static synchronous compensator with recurrent neural network and hardware implementation with different load. The strategy based on the use of a static synchronous compensator with recurrent neural network algorithm for the control of the continuous voltage stability and harmonic for the distribution network-linear as well as non-linear loads in efficient manner. The study is validated by the simulation results based on MATLAB/Simulink software and hardware model.Мета. У статті пропонується нова стратегія управління статичним синхронним компенсатором в енергосистемі. Запропонований статичний синхронний компенсатор з живленням від фотоелектричних елементів використовується разом з генератором опорної напруги на основі нейронної рекурентної мережі, представленим в мережі енергосистеми. Новизна запропонованої роботи полягає у поданні статичного синхронного компенсатора з покращеним фотоелектричним перетворювачем Ландсмана з алгоритмом рекурентної нейронної мережі для генерації напруги та підтримки коефіцієнта посилення за напругою. Методи. Запропонований алгоритм, який забезпечує ефективне та економічне рішення для використання адаптивної нейро-нечіткої системи логічного виведення як відстеження точки максимальної потужності, забезпечує контрольований вихід та підтримує вилучення повної потужності з фотогальванічної панелі. Мережа взаємопов’язана із сонячною енергією, у розподільній мережі можуть виникати невідповідність фазового кута напруги, гармоніки та нестабільність напруги. Запропонована стратегія методу управління перевіряється з використанням моделей програмного забезпечення MATLAB/Simulink та апаратного забезпечення для аналізу робочих характеристик. Результати. Отримані результати показують, що проблема якості електроенергії, яку запропонована система долає за допомогою усунення гармонік,потребує генерації еталонного струму, що здійснюється рекурентною нейронної мережею. За допомогою рекурентної нейронної мережі більш точно формується еталонний сигнал і відповідно генеруються імпульси для керування інвертором. Оригінальність. Компенсація проблем з якістю електроенергії, стабільністю мережі та зниженням гармонік у розподільній мережі за допомогою статичного синхронного компенсатора з фотоелектричним живленням використовується разом із контролером рекурентної нейронної мережі. Практична цінність. Робота стосується порівняльного дослідження та застосування статичного синхронного компенсатора з рекурентним нейромережевим контролером для досягнення хорошої продуктивності системи управління системою розподільної мережі. У цій статті представлено порівняльне дослідження традиційного статичного синхронного компенсатора, статичного синхронного компенсатора з рекурентною нейронною мережею та апаратною реалізацією з різним навантаженням. Стратегія, що ґрунтується на використанні статичного синхронного компенсатора з рекурентним алгоритмом нейронної мережі для ефективного контролю стабільності постійної напруги та гармонік для лінійних та нелінійних навантажень розподільної мережі. Дослідження підтверджується результатами моделювання з урахуванням програмно-апаратної моделі MATLAB/Simulink

Static reactive power compensator design, based on three-phase voltage converter

At present, electrical network stability is of the utmost importance because of the increase in electric demand and the integration of distributed generation deriving from renewable energy. In this paper, we proposed a static reactive power compensator model with common direct current voltage sources. Converter parameters were calculated and designed to fulfill specifications. In order to ascertain the device response for different operating modes as reactive power consumer and generator, we developed the model’s power and control circuits in Matlab Simulink. Simulations were performed for different conditions, and as a result, the current and voltage waveforms and the circular power chart were obtained. This paper has theoretically proven it is possible to achieve the consumption or generation of purely active or reactive power by implementing a static reactive power compensator with common DC voltage sources. © 2021 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland

Influence of large-scale PV on voltage stability of sub-transmission system

Voltage instability is considered as one of the main threats to secure operation of power systems around the world. Grid connected renewable energy-based generation are deploying in recent years for many economic and environmental reasons. This type of generation could have significant impact on power system voltage stability given the nature of the primary source for generation and the technology used for energy conversion. This paper presents the results of an investigation of static voltage stability in heavily stressed IEEE-14 bus test system with large-scale PV integration. The study focused on the impact of large-scale PV penetrations and dynamic VAr placements on voltage stability of the sub-transmission system. For this study, the test system loads are modeled as the summer peak load of a realistic system. The comparison of STATCOM and SVC performance with large-scale PV is also discussed

Controlling Techniques for STATCOM using Artificial Intelligence

The static synchronous compensator (STATCOM) is a power electronic converter designed to be shunt-connected with the grid to compensate for reactive power. Although they were originally proposed to increase the stability margin and transmission capability of electrical power systems, there are many papers where these compensators are connected to distribution networks for voltage control and power factor compensation. In these applications, they are commonly called distribution static synchronous compensator (DSTATCOM). In this paper we have focussed on STATCOM and the controlling techniques which are based on artificial intelligence

Optimal hybrid photovoltaic distributed generation and distribution static synchronous compensators planning to minimize active power losses using adaptive acceleration coefficients particle swarm optimization algorithms

The paper aims to identify the optimum size and location of photovoltaic distributed generation systems and distribution static synchronous compensators (DSTATCOMs) systems to minimize active power losses in the distribution network and enhance the voltage profile. The methodology employed in this article begins by thoroughly discussing various acceleration algorithms used in Particle Swarm Optimization (PSO) and their variations with each iteration. Subsequently, a range of PSO algorithms, each incorporating different variations of acceleration coefficients was verified to solve the problem of active power losses and voltage improvement. Simulation results attained on Standard IEEE-33 bus radial distribution network prove the efficiency of acceleration coefficients of PSO; it was evaluated and compared with other methods in the literature for improving the voltage profile and reducing active power. Originality. Consists in determining the most effective method among the various acceleration coefficients of PSO in terms of minimizing active power losses and enhancing the voltage profile, within the power system. Furthermore, demonstrates the superiority of the selected method over others for achieving significant improvements in power system efficiency. Practical value of this study lies on its ability to provide practical solutions for the optimal placement and sizing of distributed generation and DSTATCOMs. The proposed optimization method offers tangible benefits for power system operation and control. These findings have practical implications for power system planners, operators, and policymakers, enabling them to make informed decisions on the effective integration of distributed generation and DSTATCOM technologies.Метою статті є визначення оптимального розміру та розташування фотоелектричних систем розподіленої генерації та систем розподільних статичних синхронних компенсаторів (DSTATCOM) для мінімізації втрат активної потужності у розподільній мережі та покращення профілю напруги. Методологія, що використовується в цій статті, починається з детального обговорення різних алгоритмів прискорення, що використовуються в оптимізації рою частинок (PSO), та їх варіацій на кожній ітерації. Згодом було перевірено низку алгоритмів PSO, кожен з яких включає різні варіанти коефіцієнтів прискорення, для вирішення проблеми втрат активної потужності та покращення напруги. Результати моделювання, одержані на радіальній розподільній мережі шини стандарту IEEE-33, підтверджують ефективність коефіцієнтів прискорення PSO; він був оцінений та порівняний з іншими описаними в літературі методами покращення профілю напруги та зниження активної потужності. Оригінальність. Полягає у визначенні найбільш ефективного методу серед різних коефіцієнтів прискорення PSO з погляду мінімізації втрат активної потужності та покращення профілю напруги в енергосистемі. Крім того, демонструє перевагу обраного методу над іншими для досягнення значного підвищення ефективності енергосистеми. Практична цінність цього дослідження полягає у його здатності надати практичні рішення для оптимального розміщення та визначення розмірів розподіленої генерації та DSTATCOM. Запропонований метод оптимізації дає відчутні переваги для експлуатації та керування енергосистемою. Ці результати мають практичне значення для фахівців із планування енергосистем, операторів та розробників політики керування, дозволяючи їм приймати обґрунтовані рішення щодо ефективної інтеграції технологій розподіленої генерації та технологій DSTATCOM

Analysis of Solar-based Renewable energy System with Unified Power Flow Controller

In this paper, we analyse a solar-based renewable energy system in a MATLAB / SIMULINK environment. The solar-plant was implemented with the help of the grid development with Unified Power Flow Controller in the load line. Micro-hydro technique was also incorporated into the system. The UPFC and its controllers are searched for on the system. To regulate line control, the suggested technique employs a genetic algorithm. According to the findings, AI is efficient in achieving the hybrid system is composed of the UPFC control and in driving loads to their terminal including superior real power. The available voltage was minimum &disorganized, and the THD in the current output was reduced as well

Performance Analysis of Photovoltaic Fed Distributed Static Compensator for Power Quality Improvement

Owing to rising demand for electricity, shortage of fossil fuels, reliability issues, high transmission and distribution losses, presently many countries are looking forward to integrate the renewable energy sources into existing electricity grid. This kind of distributed generation provides power at a location close to the residential or commercial consumers with low transmission and distribution costs. Among other micro sources, solar photovoltaic (PV) systems are penetrating rapidly due to its ability to provide necessary dc voltage and decreasing capital cost. On the other hand, the distribution systems are confronting serious power quality issues because of various nonlinear loads and impromptu expansion. The power quality issues incorporate harmonic currents, high reactive power burden, and load unbalance and so on. The custom power device widely used to improve these power quality issues is the distributed static compensator (DSTATCOM). For continuous and effective compensation of power quality issues in a grid connected solar photovoltaic distribution system, the solar inverters are designed to operate as a DSTATCOM thus by increasing the efficiency and reducing the cost of the system. The solar inverters are interfaced with grid through an L-type or LCL-type ac passive filters. Due to the voltage drop across these passive filters a high amount of voltage is maintained across the dc-link of the solar inverter so that the power can flow from PV source to grid and an effective compensation can be achieved. So in the thesis a new topology has been proposed for PV-DSTATCOM to reduce the dc-link voltage which inherently reduces the cost and rating of the solar inverter. The new LCLC-type PV-DSTATCOM is implemented both in simulation and hardware for extensive study. From the obtained results, the LCLC-type PV-DSTATCOM found to be more effective than L-type and LCL-type PV-DSTATCOM. Selection of proper reference compensation current extraction scheme plays the most crucial role in DSTATCOM performance. This thesis describes three time-domain schemes viz. Instantaneous active and reactive power (p-q), modified p-q, and IcosΦ schemes. The objective is to bring down the source current THD below 5%, to satisfy the IEEE-519 Standard recommendations on harmonic limits. Comparative evaluation shows that, IcosΦ scheme is the best PV-DSTATCOM control scheme irrespective of supply and load conditions. In the view of the fact that the filtering parameters of the PV-DSTATCOM and gains of the PI controller are designed using a linearized mathematical model of the system. Such a design may not yield satisfactory results under changing operating conditions due to the complex, nonlinear and time-varying nature of power system networks. To overcome this, evolutionary algorithms have been adopted and an algorithm-specific control parameter independent optimization tool (JAYA) is proposed. The JAYA optimization algorithm overcomes the drawbacks of both grenade explosion method (GEM) and teaching learning based optimization (TLBO), and accelerate the convergence of optimization problem. Extensive simulation studies and real-time investigations are performed for comparative assessment of proposed implementation of GEM, TLBO and JAYA optimization on PV-DSTATCOM. This validates that, the PV-DSTATCOM employing JAYA offers superior harmonic compensation compared to other alternatives, by lowering down the source current THD to drastically small values. Another indispensable aspect of PV-DSTATCOM is that due to parameter variation and nonlinearity present in the system, the reference current generated by the reference compensation current extraction scheme get altered for a changing operating conditions. So a sliding mode controller (SMC) based p-q theory is proposed in the dissertation to reduce these effects. To validate the efficacy of the implemented sliding mode controller for the power quality improvement, the performance of the proposed system with both linear and non-linear controller are observed and compared by taking total harmonic distortion as performance index. From the obtained simulation and experimentation results it is concluded that the SMC based LCLC-type PV-DSTATCOM performs better in all critical operating conditions

Performance Enhancement of Wind Farms Using Tuned SSSC Based on Artificial Neural Network

Recently, power systems are confronting a lot of challenges. Increasing the dependence on renewable energy sources especially wind energy and its impact on the stability of electrical systems are the most important challenges. Flexible alternating current transmission systems (FACTS) can be used to improve the relationship between wind farms and electrical grids. The performance of these FACTS depends on the parameters of its control system. These parameters can be tuned using modern methods like Artificial Neural Network (ANN). In this paper, ANN is used to improve the performance of static synchronous series compensator (SSSC) integrated into combined wind farm (CWF). This CWF is composed of squirrel cage induction generators (SCIG) and doubly fed induction generators (DFIG) wind turbines. This wind farm is collecting the advantage of SCIG and DFIG wind turbines. To view out the motivation of this paper, a comparison is done among the performances of combined wind farm (CWF) with ANN-SSSC, CWF with ordinary SSSC and CWF with SSSC tune by Multi-objective genetic algorithm (MOGA SSSC). The root mean square Error (RMSE) is used to evaluate the results. The results illustrate that the performance of CWF can be improved using SSSC adjusted by ANN