Сравнительный анализ производительности DVR и DSTATCOM для распределенной генерации с алгоритмом гравитационного поиска
https://doi.org/10.17586/2226-1494-2023-23-3-635-645
Аннотация
Развитие области силовых электронных преобразователей вызвало увеличение количества защитных устройств для распределительной системы. Это привело к созданию ассортимента гибких устройств передачи, направленных на повышение стабильности системы при проблемах с качеством электроэнергии, и на обеспечение гибкой бесперебойной передачи энергии во время турбулентности. Рассмотрены возможности использования двух пользовательских силовых устройств: динамического восстановителя напряжения (Dynamic Voltage Restorer, DVR) и распределительного статического компенсатора (Distribution Static Compensator, DSTATCOM). Применение силовых устройств предназначено для решения проблем качества электроэнергии, связанных с системами распределенной генерации. Проведен анализ производительности предложенных пользовательских устройств напряжения питания с применением алгоритмов: гравитационного поиска, летучих мышей (BAT) и муравьиного алгоритма (ANT) для повышения стабильности системы питания. Предложенная система протестирована с различными распределенными системами и условиями отказа. Выполнена оценка выбранных алгоритмов с точки зрения напряжения питания, тока питания, активной мощности, реактивной мощности и коэффициента мощности. Проектирование и анализ всей системы осуществлены с использованием пакета MATLAB/Simulink.
Об авторах
К. Бхавья
Технологический университет Джавахарлала Неру
Индия
Индия
Бхавья Канчанапалли — исследователь
Какинада, 500085
П. В. В. Рама Рао
Инженерный колледж Матури Венката Субба Рао (МВСР)
Индия
Индия
Рама Рао Поканати Веера Венката — PhD, профессор
sc 55060290900
Хайдарабад, 501510
Л. Рави Шринивас
Инженерный колледж Гудлаваллеру
Индия
Индия
Рави Шринивас Ланка — PhD, профессор
sc 58117138300
Гудлаваллеру, 533003
Список литературы
1. Hossain E., Tür M.R., Padmanaban S., Ay S., Khan I. Analysis and mitigation of power quality issues in distributed generation systems using custom power devices // IEEE Access. 2018. V. 6. P. 16816– 16833. https://doi.org/10.1109/Access.2018.2814981
2. Afzal M.J., Arshad A., Ahmed S., Tariq S.B., Kazmi S.A.A. A review of DGs and FACTS in power distribution network: methodologies and objectives // Proc. of the 2018 International Conference on Computing, Mathematics and Engineering Technologies (ICOMET). 2018. P. 1–7. https://doi.org/10.1109/Icomet.2018.8346405
3. Remya V.K., Parthiban P., Ansal V., Chitti Babu B. Dynamic Voltage Restorer (DVR) – A review // Journal of Green Engineering. 2018. V. 8. N 4. P. 519–572.
4. Khatoon N., Shaik S. A survey on different types of flexible ac transmission systems (FACTS) controllers // International Journal of Engineering Development and Research. 2017. V. 5. N 4. P. 796–814.
5. Bharti H., Arya J.S., Arya A.K. Power loss minimization with multiple DGs in distribution system using gravitational search algorithm // International Journal of Engineering Development and Research. 2018. V. 6. N 3. P. 101–106.
6. Kumar L., Kumar S., Kumar Gupta S., Raw B.K. Optimal location of FACTS devices for loadability enhancement using gravitational search algorithm // Proc. of the IEEE 5th International Conference for Convergence in Technology (I2CT). 2019. P. 1–5. https://doi.org/10.1109/I2CT45611.2019.9033561
7. Zhang J., Liu K., Liu Y., He S., Tian W. Active power decoupling and controlling for single-phase FACTS device // The Journal of Engineering. 2019. N 16. P. 1333–1337. https://doi.org/10.1049/joe.2018.8823
8. Therattil J.P., Jose J., Prasannakumari R.P.N., Abo-khalil A.G., Alghamdi A.S., Rajalekshmi B.G., Sayed K. Hybrid control of a multi-area multi-machine power system with FACTS devices using non-linear modelling // IET Generation, Transmission & Distribution. 2020. V. 14. N 10. P. 1993–2003. https://doi.org/10.1049/ietgtd.2019.1165
9. Geleta D.K., Manshahia M.S. Gravitational search algorithm-based optimization of hybrid wind and solar renewable energy system // Computational Intelligence. 2022. V. 38. N 3. P. 1106–1132. https://doi.org/10.1111/coin.12336
10. Rayudu K., Yesuratnam G., Jayalaxmi A. Bat algorithm and ant colony optimization based optimal reactive power dispatch to improve voltage stability // European Journal of Engineering Research and Science. 2017. V. 2. N 6. P. 27–35. https://doi.org/10.24018/ejers.2017.2.6.378
11. Nagaraju G., Shankar S. Gravitational search algorithm for power quality improvement of WECS with UPQC // International Journal of Intelligent Engineering and Systems. 2019. V. 12. N 1. P. 133–141. https://doi.org/10.22266/ijies2019.0228.14
12. Chawda G.S., Shaik A.G., Mahela O.P., Padmanaban S., HolmNielsen J.B. Comprehensive review of distributed FACTS control algorithms for power quality enhancement in utility grid with renewable energy penetration // IEEE Access. 2020. V. 8. P. 107614– 107634. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3000931
13. Peres W. Robust design of modern multi-band PSS using gravitational search algorithm // Proc. of the 2018 Simposio Brasileiro de Sistemas Eletricos (SBSE). 2018. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/SBSE.2018.8395558
14. Zhu L., He S., Wang L., Zeng W., Yang J. Feature selection using an improved gravitational search algorithm // IEEE Access. 2019. V. 7. P. 114440–114448. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2935833
15. Pervez I., Sarwar A., Tayyab M., Sarfraz M. Gravitational search algorithm (GSA) based maximum power point tracking in a solar PV based generation system // Proc. of the 2019 Innovations in Power and Advanced Computing Technologies (i-PACT). 2019. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/i-PACT44901.2019.8960130
16. Dorigo M., Stützle T. Ant Colony Optimization. Cambridge, MA: MIT Press, 2004. 305 p.
17. Dorigo M. Optimization, learning and natural algorithms: PhD thesis. Dipartimento di Elettronica, Politecnico di Milano, Italy, 1992. (in Italian)
18. Dorigo M., Maniezzo V., Colorni A. Ant system: Optimization by a colony of cooperating agents // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics). 1996. V. 26. N 1. P. 29–41. https://doi.org/10.1109/3477.484436
19. Bullnheimer B., Hartl R., Strauss C. A new rank based version of the Ant System: A computational study // Central European Journal for Operations Research and Economics. 1999. V. 7. N 1. P. 25–38.
20. Yang X.-S., He X. Bat algorithm: literature review and application // International Journal of Bio-Inspired Computation. 2013. V. 5. N 3. P. 141–149. https://doi.org/10.1504/ijbic.2013.055093
Рецензия
Для цитирования:
Бхавья К., Рама Рао П., Рави Шринивас Л. Сравнительный анализ производительности DVR и DSTATCOM для распределенной генерации с алгоритмом гравитационного поиска. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023;23(3):635-645. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2023-23-3-635-645
For citation:
Bhavya K., Rama Rao P., Ravi Srinivas L. Comparative Performance analysis of DVR & DSTATCOM for Distributed Generation with Gravitational Search Algorithm. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2023;23(3):635-645. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2023-23-3-635-645
Просмотров:
17
Послать статью по эл. почте 