Optimal Placement of TCSC for Congestion Management and Power Loss Reduction Using Multi-Objective Genetic Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Electricity demand has been growing due to the increase in the world population and higher energy usage per capita as compared to the past. As a result, various methods have been proposed to increase the efficiency of power systems in terms of mitigating congestion and minimizing power losses. Power grids operating limitations result in congestion that specifies the final capacity of the system, which decreases the conventional power capabilities between coverage areas. Flexible AC Transmission Systems (FACTS) can help to decrease flows in heavily loaded lines and lead to lines loadability improvements and cost reduction. In this paper, total power loss reduction and line congestion improvement are assessed by determining the optimal locations and compensation rates of Thyristor-Controlled Series Compensator (TCSC) devices using the Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA). The results of applying the proposed method on the IEEE 30-bus test system confirmed the efficiency of the proposed procedure. In addition, to check the performance, applicability, and effectiveness of the proposed method, different heuristic algorithms, such as the multi-objective Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, Differential Evolution (DE) algorithm, and Mixed-Integer Non-Linear Program (MINLP) technique, are used for comparison. The obtained results show the accuracy and fast convergence of the proposed method over the other heuristic techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».