[論文レビュー] Optimal Estimation of Capacity and Location of Wind, Solar and Fuel Cell Sources in Distribution Systems Considering Load Changes by Lightning Search Algorithm

Hassan Shokouhandeh, MahmoodReza Ghaharpour+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 9, 2020

Optimal Power Flow Distribution参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、動的負荷条件下における系統損失の最小化および電圧プロファイルの向上を目的として、Lightning Search Algorithm (LSA) を用いて放射状配電系統における風力、太陽光および燃料電池分散発電機 (DG) の最適配置および容量設定を提案する。IEEE 33-bus 系統における結果から、負荷成長を考慮することはDG計画に顕著な影響を及ぼすことが示され、LSAは定常負荷および負荷成長下の両方のシナリオで目的関数を効果的に低減することが確認された。

ABSTRACT

In this paper, estimation of optimal capacity and location of installation of wind, solar and fuel cell sources in distribution systems to reduce loss and improve voltage profile, by considering load changes, is carried out with Lightning Search Algorithm (LSA). Studies have been conducted on the standard IEEE 33 bus power system in two scenarios. In the first scenario, study is done with the assumption that the load remains constant throughout the project period and in the second scenario with the load growth. The results of the simulation, indicated that the puissance of load changes on distributed generations (DGs) placement studies. Also, the results confirm the performance of the proposed algorithm in reducing the objective function.

研究の動機と目的

• 配電系統における風力、太陽光および燃料電池DGの最適容量および配置を特定すること。
• DG計画において時間経過に伴う負荷成長を考慮し、系統の信頼性および効率を向上させること。
• DG配置の多目的最適化問題を解くためにLightning Search Algorithm (LSA) を適用すること。
• 放射状配電ネットワークにおける有効電力損失の最小化および電圧プロファイルの向上を目的とすること。
• LSAが静的仮定と比較して動的負荷条件下を効果的に処理できるかを検証すること。

提案手法

• DG配置の混合整数非線形計画問題を解くために、Lightning Search Algorithm (LSA) が用いられる。
• LSAは、雷撃の挙動を模倣し、探索と活用のバランスを取ることで最適解を特定する。
• 目的関数は、有効電力損失の最小化と電圧プロファイルの改善を適切に重み付けした合成関数である。
• 二つのシナリオをシミュレーション：一つは定常負荷、もう一つはプロジェクト期間にわたる時間変動型負荷成長。
• 検証のためのテストシステムとして、IEEE 33-bus の放射状配電系統が使用される。
• シミュレーション結果は、潮流解析および損失低減率や電圧調整度といったパフォーマンス指標を用いて分析される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 時間経過に伴う負荷成長が、配電系統におけるDGの最適配置および容量にどのように影響を及えるか？
• RQ2 従来の手法と比較して、Lightning Search Algorithm は損失低減および電圧プロファイル改善の面でどの程度優れているか？
• RQ3 風力、太陽光および燃料電池源を統合した場合、変動する負荷条件下での系統性能にどのような影響を与えるか？
• RQ4 LSAアルゴリズムは、DG配置問題における収束速度および解の品質において、どのように比較されるか？
• RQ5 提案手法は、放射状配電系統におけるマルチソースDG統合の非線形性および複雑性を効果的に扱えるか？

主な発見

• 負荷成長を計画プロセスに組み込むことで、定常負荷仮定と比較してDGの最適配置および容量が顕著に変化することが明らかになった。
• Lightning Search Algorithm は、定常負荷および負荷成長下の両方のシナリオで有効電力損失を効果的に低減し、そのロバスト性が裏付けられた。
• 電圧プロファイルの改善は負荷成長シナリオでより顕著に現れ、動的条件下での系統安定性の向上を示している。
• 負荷成長シナリオにおいて、LSAはより低い目的関数値を達成しており、実世界の計画文脈における有効性が確認された。
• 結果から、DG配置は負荷変動に極めて敏感であり、静的負荷仮定では非効率的または最適でない設計につながる可能性があることが示された。
• 本テストシステムにおいて、LSA手法は従来の最適化技術に比べ、収束速度および解の品質の両面で優れた性能を示した。