This paper presents a novel objective function for distribution system reconfiguration for reliability enhancement. When islanding operations of distributed generators is prohibited, faults in the feeder interrupt the operation of distributed generators. For this reason, we include the customer interruption cost as well as the distributed generator interruption cost in the objective function in the network reconfiguration algorithm. The network reconfiguration in which genetic algorithms are used is implemented by MATLAB. The effect of the proposed objective function in the network reconfiguration is analyzed and compared with existing objective functions through case studies. The network reconfiguration considering the proposed objective function is suitable for a distribution system that has a high penetration of distributed generators.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.8
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pp.1360-1366
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2007
In this paper, the load balancing which is one of the distribution power system's operation purposes was studied. Reconfiguration of Distribution power system presents that the configuration is changed by changing the switch on/off status which exists in the system according to the mentioned purpose. Through this method, the load of distribution power system is shown to be balanced. As a characteristic of complicated distribution power system, system is designed by being applied by OOP(Object Oriented Programming) method which connected more flexibly than existing Procedural Programming method, and the process of calculating the distflow and the loss of configurated system is shown. In addition, this paper suggests more efficient method compared by the results of reconfiguration on the purpose of the loss minimization and by the result of distribution power system reconfiguration on the purpose of load balancing. Moreover, it searches for the method to approach the global optimal solution more quickly.
This paper proposes the method of active distribution network expansion planning considering distributed generation integration and distribution network reconfiguration. The distribution network reconfiguration is taken as the expansion planning alternative with zero investment cost of the branches. During the process of the reconfiguration in expansion planning, all the branches are taken as the alternative branches. The objective is to minimize the total costs of the distribution network in the planning period. The expansion alternatives such as active management, new lines, new substations, substation expansion and Distributed Generation (DG) installation are considered. Distribution network reconfiguration is a complex mixed-integer nonlinear programming problem, with integration of DGs and active managements, the active distribution network expansion planning considering distribution network reconfiguration becomes much more complex. This paper converts the dual-level expansion model to Second-Order Cone Programming (SOCP) model, which can be solved with commercial solver GUROBI. The proposed model and method are tested on the modified IEEE 33-bus system and Portugal 54-bus system.
Mun Kyeong-Jun;Song Myoung-Kee;Kim Hyung-Su;Kim Chul-Hong;Park June Ho;Lee Hwa-Seok
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.53
no.10
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pp.556-564
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2004
This paper presents an application of parallel Genetic Algorithm-Tabu Search(GA-TS) algorithm to search an optimal solution of a reconfiguration in distribution system. The aim of the reconfiguration of distribution systems is to determine switch position to be opened for loss minimization in the radial distribution systems, which is a discrete optimization problem. This problem has many constraints and very difficult to solve the optimal switch position because it has many local minima. This paper develops parallel GA-TS algorithm for reconfiguration of distribution systems. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each processor. To prevent solution of low fitness from appearing in the next generation, strings below the average fitness are saved in the tabu list. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper 10% of the population to enhance the local searching capabilities. With migration operation, best string of each node is transferred to the neighboring node aster predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC-cluster system consisting of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium Ⅳ CPU and is connected with others through ethernet switch based fast ethernet. To show the usefulness of the proposed method, developed algorithm has been tested and compared on a distribution systems in the reference paper. From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient and robust for the reconfiguration of distribution system in terms of the solution qualify. speedup. efficiency and computation time.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.5A
no.2
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pp.116-124
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2005
This paper presents an application of the parallel Genetic Algorithm-Tabu Search (GA- TS) algorithm, and that is to search for an optimal solution of a reconfiguration in distribution systems. The aim of the reconfiguration of distribution systems is to determine the appropriate switch position to be opened for loss minimization in radial distribution systems, which is a discrete optimization problem. This problem has many constraints and it is very difficult to solve the optimal switch position because of its numerous local minima. This paper develops a parallel GA- TS algorithm for the reconfiguration of distribution systems. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each processor. To prevent solution of low fitness from appearing in the next generation, strings below the average fitness are saved in the tabu list. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper 10$\%$ of the population to enhance the local searching capabilities. With migration operation, the best string of each node is transferred to the neighboring node after predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC-cluster system consisting of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU and is connected with others through switch based rapid Ethernet. To demonstrate the usefulness of the proposed method, the developed algorithm was tested and is compared to a distribution system in the reference paper From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient and robust for the reconfiguration of distribution system in terms of the solution quality, speedup, efficiency, and computation time.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.10
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pp.1681-1687
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2008
This paper shows application of optimal reconfiguration algorithm for distributing power system to KEPCO system for loss minimization and load balancing. That is, it suggests additional algorithm to check potential problems caused in case of theoretical algorithm being applied to real system and recover from them. Also, comparing the results of reconfiguration algorithm Tabu-Search Algorithm applied to current KEPCO distribution power system and those of Branch Exchange Algorithm using initial operation point suggested in this paper, it shows how much the results are improved in aspects of load balancing, loss reduction and calculating time.
Mun Kyeong-Jun;Lee Hwa-Seok;Park June Ho;Hwang Gi-Hyun;Yoon Yoo-Soo
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.5A
no.3
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pp.269-279
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2005
This paper presents an application of the parallel Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) to search an optimal solution of a reconfiguration in distribution systems. The aim of the reconfiguration is to determine the appropriate switch position to be opened for loss minimization in radial distribution systems, which is a discrete optimization problem. This problem has many constraints and it is very difficult to find the optimal switch position because of its numerous local minima. In this investigation, a parallel AEA was developed for the reconfiguration of the distribution system. In parallel AEA, a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner are used in order to combine the merits of two different evolutionary algorithms: the global search capability of GA and the local search capability of ES. In the reproduction procedure, proportions of the population by GA and ES are adaptively modulated according to the fitness. After AEA operations, the best solutions of AEA processors are transferred to the neighboring processors. For parallel computing, a PC-cluster system consisting of 8 PCs·was developed. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU, and is connected with others through switch based fast Ethernet. The new developed algorithm has been tested and is compared to distribution systems in the reference paper to verify the usefulness of the proposed method. From the simulation results, it is found that the proposed algorithm is efficient and robust for distribution system reconfiguration in terms of the solution quality, speedup, efficiency, and computation time.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.2A
no.3
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pp.102-108
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2002
Due to the many attractive aspects of DG in the future power distribution system, distribution automation will be a center hub of integration of the distribution system and resources to satisfy the various needs of customers in a competitive and deregulated environment. In this paper, operation strategies are presented which use network reconfiguration of the automated distribution systems with DG as a real-time operation tool for loss reduction and service restoration from the view of distribution operation. The algorithms and operation strategies of an automated distribution system with DG are introduced to achieve the positive effects of DG in distribution systems. A simple case study shows the effectiveness of the proposed operation strategies.
A cascaded hybrid multilevel inverter including a reconfiguration technique for low voltage dc distribution applications is proposed in this paper. A PWM generation fault detection and reconfiguration paradigm after an inverter cell fault are developed by using only a single-chip controller. The proposed PWM technique is also modified to reduce switching losses. In addition, the proposed topology can reduce the number of required power switches compared to the conventional cascaded multilevel inverter. The proposed technique is validated by using a 3-kVA prototype. The switching losses of the proposed multilevel inverter are also investigated. The experimental results show that the proposed hybrid inverter can improve system efficiency, reliability and cost effectiveness. The efficiency of proposed system is 97.45% under the tested conditions. The proposed hybrid inverter topology is a promising method for low voltage dc distribution and can be applied for the multiple loads which are required in a data center or telecommunication building.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.3
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pp.451-456
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2007
This paper presents a problem that reconfigure distribution power system using branch exchange method. Optimal reconfiguration problem calculates line loss, voltage condition about system states of all situations that become different according to line On/off status, and search for optimum composition of these. However, result is difficult to be calculated fast. Because radiated operation condition of system is satisfied using many connection and sectionalize switches in the distribution power system. Therefore, in this paper, optimization method for reducing system total loss and satisfying operating condition of radial and constraints condition of voltage is proposed using the fastest branch exchange. And optimal solution at branch exchange algorithm can be wrong estimated to local optimal solution according to initial operating state. Considering this particular, an initial operating point algorithm is added and this paper showed that optimal solution arrives at global optimal solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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