Techno-economic Study by Teaching Learning-based Optimization Algorithm for Optimal Placement of DG Units in Distribution Systems

A significant improvement in system performance can be achieved by placing Distributed Generator (DG) units of the optimal size in optimum network of radial distribution locations. In order to maximize the economic and technological benefits, it is necessary to reduce yearly economic losses. These losses include expenditures associated with installation and operation of the buses as well as power loss and voltage difference between buses. In view of these multi-objective frameworks, the current problem is assessed and the best compromise solution also referred as the Pareto-optimal solution is provided. In the framework of the multi-objective optimization problem, specific equality as well as inequality constraints is investigated. It is shown in this study that a Multi-Objective Teaching-Learning Based Optimization (MOTLBO) algorithm has been proposed to solve the multi-objective problem. For the purpose of evaluating its performance, the proposed method is being deployed on IEEE-33 and IEEE-69 System of radial bus distribution. A comparison with other recent multi-objective algorithms such as OCDE, KHA and LSFSA is also included in this study. It has been revealed that the algorithm proposed can offer superior outcomes concerning power loss, annual economic loss mitigation and voltage profile enhancement

Multicriteria optimal allocation of distributed generation resources in thedistribution network

У овој докторској дисертацији предложен је нови вишекритеријумски алгоритам и функција циља за оптимално одређивање величине и истовремене алокације обновљивих и необновљивих дистрибуираних генераторских ресурса. Предложени алгоритам примењен је на мрежи са 115 чвора и то на 63/20 kV трансформаторској станици са 20 kV стране. У предложеној функцији циља су сви важни технички и економски фактори узети у обзир, као и важна ограничења, као што су ниво пенетрације дистрибуираних генератора и буџетска ограничења. Свим факторима функције циља додељене су одговарајуће новчане вредности. Ради смањења времена оптимизације, предложена је нова математичка формулација за алокацију обновљивих дистрибуираних генераторских ресурса. Генетски алгоритам је коришћен за минимизацију функције циља. За обновљиве дистрибуиране генераторске ресурсе узете су фотонапонски панели и ветротурбине, а за необновљиве генераторске ресурсе узете су гасне турбине.U ovoj doktorskoj disertaciji predložen je novi višekriterijumski algoritam i funkcija cilja za optimalno određivanje veličine i istovremene alokacije obnovljivih i neobnovljivih distribuiranih generatorskih resursa. Predloženi algoritam primenjen je na mreži sa 115 čvora i to na 63/20 kV transformatorskoj stanici sa 20 kV strane. U predloženoj funkciji cilja su svi važni tehnički i ekonomski faktori uzeti u obzir, kao i važna ograničenja, kao što su nivo penetracije distribuiranih generatora i budžetska ograničenja. Svim faktorima funkcije cilja dodeljene su odgovarajuće novčane vrednosti. Radi smanjenja vremena optimizacije, predložena je nova matematička formulacija za alokaciju obnovljivih distribuiranih generatorskih resursa. Genetski algoritam je korišćen za minimizaciju funkcije cilja. Za obnovljive distribuirane generatorske resurse uzete su fotonaponski paneli i vetroturbine, a za neobnovljive generatorske resurse uzete su gasne turbine.In this PhD thesis is proposed a new multi-criteria algorithm and objective function for simultaneously optimal sizing and allocation of renewable and non-renewable DG resources. The proposed algorithm is implemented on 115 buses network on 63/20 kV substations at 20 kV levels. In the proposed objective function all important technical and economic factors as well as important constraints, such as penetration level of DGs and budget constraint, are considered. All factors in the objective function are assigned to monetary values. To reduce the run-time optimization, a new mathematical formulation is introduced for the allocation of renewable DG resources. The genetic algorithm is employed to minimize the objective function. For renewable DG resources photovoltaic panels and wind turbines, and for nonrenewable DG resources gas turbines are considered