Combined approach for optimal placement and sizing capacitors in RDN
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Reactive power in radial distribution networks (RDN) leads to detrimental effects like power factor degradation, voltage profile alterations and increased power losses, ultimately impacting network stability. This paper aims to present a novel two-phase optimization approach to address the challenging task of locating, sizing and determining the optimal number of capacitors in RDNs. Design/methodology/approach The first step of the proposed methodology is using a hybrid technique that combines the loss sensitivity factors (LSF) with voltage sensitivity factors (VSF) to identify network nodes requiring capacitor installation efficiently. The second step uses an external approximation technique to optimize the size and number of capacitors for each identified node, achieving significant power loss reductions. Findings The effectiveness of this new approach is evaluated on two RDNs: 33- and 69-bus. Simulations on these test systems demonstrate the effectiveness of the proposed approach, reducing total power loss by 34.7% in the first case and 35.3% in the second. The method’s robustness compared to other approaches further highlights its potential for practical implementation in RDNs, contributing to improved network stability and efficient power distribution. Originality/value This paper presents a novel, efficient and robust approach to determining the optimal number, location and size of an RDN capacitor. The problem is addressed through a new formulation with modified constraints. The method consists of two stages: initially, a hybrid LSF–VSF method identifies potential capacitor locations, followed by an external approximation-based mixed-integer nonlinear programming (MINLP) solver to optimize capacitor numbers and sizes. The proposed methodology is applied to the widely used 33-bus and 69-bus RDN test systems. Comparative analysis with existing methods highlights the proposed approach’s effectiveness. Key contributions of this study include the following: Proposes a new problem formulation with modified constraints. Proposes a novel two-stage framework for optimally locating and sizing capacitors in RDNs. Introduces a hybrid LSF–VSF algorithm to identify promising capacitor locations efficiently. Using an external approximation-based MINLP for optimal sizing. Demonstrates the effectiveness of the proposed approach through rigorous testing on standard benchmark systems. Provides a comprehensive comparative analysis against state-of-the-art methods, highlighting the proposed approach’s superior performance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».