In te r n ation a l Jou rn al  o f Po we Elec tron ic s an d   D r ive S y stem  (IJ PED S V o l.  10, N o.  2, June  2 01 9, pp.  900~ 9 0 8   IS S N : 2088- 86 94,  D O I :   10.11 59 1 /ij ped s . v10 . i 2.pp 9 00- 90 8           900     Jou rn a l  h o me pa ge :  ht tp: //i a e score . com / j o u r na l s / i n d e x . p hp/IJ PED S   A   review on optimal pl a c e m e nt  and sizing of  cust o m pow e devices/FACTS d e vices in  electrical power system     V. Tej as w i n i , D. Susitra  El ectr i cal  E nigineerin g, Sat hyaba m a Institu te of   S c ience and Te ch nol og y,  I ndi a.      Art i cl e In fo     ABSTRACT A r tic le hist o r y :   R e ce i v e d  Sep 6,   2018  Re vise d N ov  1 9 ,   201 8   A c c e pte d   F eb 15,  2 0 1 9       P o w e l o ss  redu cti on,   i m p ro vement   o f   voltag e   p rofi le,   s y stem   r e l i abilit and  sy st e m   s ecu rity   a re  t he  i m p ortant  obj ecti v es   t h a mo ti vat e res earchers  to   u s e   cus t o m   p ow er  d evi ces/F A C TS  d ev ices   i p o w er  s y s t e ms.    T h e   e xis t in g   power  quality  p robl ems  such  a po wer  l o sses,   v oltage  i nst a b i l i t y,   voltag e   pro f il pro b l e m ,   l oad   abi l ity   i ssu es,   en erg y   l o sses,  r eliabilit pro b lem s   e t c .   are  c a u s ed  d u e   t con t i nuo us   l o a d   g r owt h   a nd   o ut a g o f   c o m p o nen ts .   T h e   si gni f i c a nt  q ual ities  of   c ustom  power  d evices  / FACT devices  s u ch  a power   lo ss  red u cti on,   i m p ro vem e nt   o v o l t ag p r of il e,   s ys te m   reli abil it and   s y st em   secu rit y   h ave  m o tivat ed  r esearchers   i n   t h i a r ea  an to   i mplem e nt  t h e se   dev i ces   i po wer  sy stem.   T h op timal   p lacem en and   s i zi ng  o f   t h es d e vi ces   are  d e t e rmi n ed   b as ed  o econ o m ical   v i a b i lity,   requ ired  q ual i t y ,   r el iabil ity  and  avail a bilit y.   I publ i s hed  l i t e r a t u res,   d i fferent  a l g ori t hm are  im plem en t e f o o p t i m a p l acem ent   o f   t h e se  d ev ices   b ased   on  d i f f e rent   con d i t i ons .   In   t his  pap e r,   t he  pub li sh ed  lit eratu r es  on  th is  f i e l are  com p rehens iv ely   revi ewed and   e lab o rate com pari so of  v ari o u s   a l go rit h ms   i s   com p are d Th inf e rence  of   t his  ex tens iv co m p a r ati v anal ysis  is  p resented.   I n  t h i s   r e s e a r c h ,   M e t a  h e u r i s t i c  m e t h o d s  a n d  s e n s i t i v e  i n d e x   m e th ods   a re   us ed  f o r   d eterm i n i ng  the  optim al   l o c a tio an s i zi ng  of   c usto m   po wer  dev i ces /F ACT S   d ev ices.   Th c o m b ina t io n   of   t hese  t wo  m eth o d s   a re  a l s o   im plem en t e d an d p r esen ted. K eyw ord s :   Cust om  power  dev ic es / F ACT S   dev i ce s,   D- S T ATCOM ,   Loca t i o n  a nd s i zi n g Power   system  netor k,   SVC,  TCSC.  UPQC,    Co pyri gh t © 2 019 In stit u t of Advanced  En gi neeri n g  an d  S c ien ce.   All  rights   res e rv ed.  Corres pon d i n g  Au th or:   V . Te jasw in i ,    Elec tric a l  Eni g i ne er in g,   S a t hya bam a  I nstit u t e   of S c i en ce  and  Tec h n o l o g y  ( D e e m e d   t o be  U n iv e r sity ),   Che n na i.  T am i l na d u ,   India .   Em ail:  t e jusa t e esh kuma r @gm a il.com       1.   I N TR OD U C TI O N   In  r ece nt  y ea rs,  d u e   t o   i ncr e a s i ng  l o ad  d e m a nd  o f   e lec t r i c i t y ,   t h s i zi n g   a nd  c o m p lex i ty  o e l e c tri c   power   s ys tem s   a re  h ig hly  i n cr eased.   There f ore   a   sta b le relia b l e   an d   uni nt e rru pt ed   powe r   q u a li ty   w it h   t h minim u p o w e losse s   i a   ve ry  d iffere nt  t as i n   p ow e r   s ys tem s   [1].  I nc rea s in loa d   d em and  m a l e ad  t vo lta ge   i ns t a b ili t y   i b u ses  a n d   e x ce ssi ve   pow er  f low s   i bra n c hes   [ 2 ].  M or eo ver ,   b e cause   o o u ta ge   o com p o n e n t s   t h e re  m ay  b a   chanc e   o p o w e r   conges t i o n,   s t a tic   a n d yna mic   ins t a b i lit ie [3].   T com p ensa te   pow er   l osse a n d   m a in ta in   v olta ge w ith in   t he   lim it  se r i es   v ol t a g e   re gul at o r and   sh unt   c ap a c i t o r are   u s e d ,   bu these  two  de v i ces  h a v ing   som e   d i s a d v a nta g es  t ha a r series   v o l t a g e   r eg u l a t o r s   op erat es  i n   st ep   b y   st ep  ma nner  so  t hat   i t   h a v sl ow  r esp onse  an it   c an’t  g e n era t e   r eac tive   pow e r S hun c a p ac i t ors  ca n’ t   gen e r a te   con t in uou re acti v pow e r so  t c o mpe n sa te  t hese  d ra w b ack  p ow e elec tro n ic   b ase d   c u s t o m   p o w e r   dev i ce s/F A CT S   de vi c e a r use d   i pow e r   s ystem s   [ 4].  G e ner a ll cu st om  power   d ev ice s whi c ar near ly   sam e   a FA CTS   devices,   t h i s   a re  u se t o   s o l ve   p ro blem like   p o w er  i n t e r ruptio a nd  p oor  p ow er   qua li ty  i n   pow er   s yste ne tw ork H o wever   cust om  p ower  d e v ices  a nd  FA C T S   de vice are   share   co m m on  t e c h n i ca base,   t h ese   de vi c e s   h ave   dif f er ent   perform ance   r es ul ts.  T h FAC T S  d e v i c e s   a r e  u s e d   i n  t h e  t r a n s m i s s i o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int J  P o w   E l e c  &  D ri S yst  IS S N :   2088- 86 94       A rev i e w   o n  o p tim al   p l ac em e n t   an d sizi ng  of  cus t om  p o we r dev i ce s/ FA CT S . . . (V.  T e jaswin i)   90 1 syste m ,   w h ile   c us tom  pow e r   d e v i c es  a re   u se i n   d is trib uti o n   [5] .   C u s t o m  p o w e r  d e v i c e s  a r e  e s p e c i a l l y   effec t i v i n  t he  system   r e li a b il it y an pow er  qua l ity.    Cust om  pow er  de v ic es /F A C T S  devices  h av i ng hi g h  i ns t a l l a t i o n cos t ,   how ever these devices are  u sed  i n   b ot t r an smi ssi on   a nd   d i s t r i b u tio s y st ems  b e ca u s of   t h e   b e tte perf orm a nce   o f   t he se  d e v ic es,  i n   v iew   o f   th i s   i i s  nece s s a r y to  d eterm i n e  t he  o p t i m al p l a ce me nt of C u st o m  Po w e r   d ev i ces/ F AC TS d e v i c es  [ 6 ] C u sto m   pow er   d e v ic es/ F A C TS  d evice s   a re  m ore  effec tive   de vic e to  m i n im i z po w e r   losses,  v ol t a ge  s t a b i l i t m a r g i n   enha nc em en t, cos of  e ne rg y sa v i n g s,   i m p ro vin g  relia b i l ity  and  se cur i t y   o th e power sys t e m.   F ACTS device s   are  DVR ,   D S TATC OM,  UP QC,  UP F C ,   S V et c.   T h e re  e x i st   l ess  resear ch  w ork  on   o p t ima l   l oca t ion  a n d   si z i ng  of  c usto m   pow e r   d ev ic e s   i the   di stri bu tio s y ste m   r a t he tha n   r esea rch  w o rk  on  op tim al  p l a ce me nt  o F A CTS   dev i ce i n   t he  t ra ns mission   s yste m s   [ 7].  F i g u re 1   2   sh ow s   the   re prese n ta ti o n   o C u s t o m   P ow e r   D e vice s / F A CT S   de vi c e i n   p ow er   s yst e m.   T h i pa pe pre s en ts  m e t a h u r istic   m e t ho ds   f or  d is t r i b u t i on  a n d   transm i s s i on  s y ste m ,   further   sens iti vi ty  i n d e me t h o d ar re vi ew ed  i de t a il.   F ina l l y   a o v e r al rev i ew   w il repr esente for   fut u re  r ese a rch w i l l   b su gge ste d         F i gure   1.  O ptim al  p l a ce me nt  o f F A CTS   de v i ces  i t r ansm issi on sy st ems           F i gure  2.  O pt i m al plac e m e n t  of cos t um  pow er  devic es i n d i stri bu ti on  sy s t e ms       2.   REVIE W  OF  RE S E AR CH  ON CU S T OM  P OW ER/FACTS  DE VICES ALL O CATIO N:   A ll  e x is t i n g   m eth o d for   op ti m a a llo ca ti on   o Cus t om   p o w er/F A C TS   d evic e s   c a n   b div i de in  t o   c a t e go ri e s M e t a -h e u ri st i c   m et hod s,  s e n si ti vit y   i nd e x   m e t ho d s   a nd  Comb ina t io o f   s e n s i t i vi ty  a p p roac a n d   meta-heuristics .     2.1.   Meta-h e u ristic met h o ds   These m e t h o d s are   e fficie n t and  fle x ible  m et ho ds. D i sc rete  a nd  co nst r a i nt  o pt i m i z at ion   pro b l e ms  c a n   be  e as i l s o l v ed  b usi n Me ta- h eur i stic   a ppr oac h es  [ 8 ] .   P r oble m s   r e l a t e d   t m u l t i m odal,  m ul ti  ob jec t i v fu nc ti o n s ca n a l s o   b e   sol v e d   by  us i n the s e m e tho d s.      2.1. 1. A l gor i t h m for  tran smiss i on   s yst e ms     I n   [ 9]  J a n   2 01 9,  P Lok e nder  Re d d y,   G .   Y e sura tn a m   i n t e r d i c t e d   m odif i e d   B act er i a fora gin g   alg o ri t h for  op t i ma l   re act i v p o wer   dis p atch  p ro bl em The  m a i n   obje c tive   f u nc tio ns   a r e   m inimiz a t i o of  rea l   p ow e r   l o s s   an v o l ta ge   s t a bi l ity  L -in d e x   t hi s   me th od  i s   t e sted   o IEE E   3 bus   s yste m .   I [10]   D e c   2 01 8,  Sa l m an  a nd  A l use d   g e n e tic   a lgor ithm   to  d e t e r m i ne   t he   o p tim al  l o cat io n   a n d   si zi ng   o f   UPFC Th ma i n   o b j e ct iv fu n c t i on are   vo lt ag e   p r o f il i m pro v eme n t ,   powe r   l o s s e s   r ed uc ti on,  t r eatm e nt   o p o w e flow   i n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN: 2088- 8694  Int J  Pow  El ec &   D ri  S yst ,  Vol 10,  N o.   2 , June 2019:  900   90 90 2 over l oa de t r ansm i s s i on   l i n e s   a n d   m i n imiz e   t o t a c o st  o pow er  sy st e m .   In   [ 11 Aug   20 18 S i rot e   K hu nki t t i ,   A p irat  S iri t ara t iw a t   P r opose d   H ybr id  D A - P S O   O p t i miza t i o n   A lgor i t h m   to  s ol ve  m ult i   o bjec tive   op t i m a l   pow er   f l o w   (O P F prob lem s   i n   p o w e system .   Thi s   n e w   h ybr id   D A -P S O   a lgor it hm  p ro vi d e s   e x plo r a tio n   pha se  o D A   a n d   t h e x pl o ita tio pha se   o P S O to  i mpr o ve   i t s   p e r fo rma n ce   f o r   f in d i ng  sol u tio of   t he   O P F   pro b lem s . The  m ain ob je c t i v e   is to m i n i m i ze   f ue l   ca st  a n d  t ra ns m i ssion  l osses.     In  [ 12]   S e p   201 6,   E lazim   a n d   A l use d   C uc k o o   s ear c h   a lg ori t h t o   f i nd   o pti m a l   l o c a t io of  S T A T CO in mult i   m issi on pow er  s yste m.   I t   is  i ns p i r e fr om   l i f e   o f   ba rds.  B y   using   S T ATCOM   t h e   ov e r al l   vo lta ge   p r o fi le   a n d   s ys tem   loa d   a b i l i t y   c a n   b i m pro v e d .   P V   c ur ve a r used   t d e t e rm i n e   l o c a t i o n   o S T A T CO an CS   a l gori t h is  u se to  s olve   o pt i m iza t i on  p r o b l e m s Co mp are   to   GA,  C p r o v i d es  good  dam p i ng  cha r a c t e r to  t he  s y s tem   osc i l l a t i o n s   over   a   w i de  r a n ge   o l o ad i n c o n d it io ns.  In  [ 13]  2 0 16,   S ai  R am  and   V e n k a n na  i mple me nt e d   P S O   a dapt i v G S A   hybri d   a l g o r ithm   a n d   i t  i s   u s e d  t o   f i n d  t h e  o p t i m a l  l o c a t i o n ,   pow er   r ati n g s   o the  F A CTS   dev i ce base on  vo l t ag es  a n d   m in im u po w e losses.  G ravi ta t i o n a l   c o n s t a nts   are   optim i z e d   by  us in P S O   a l g or it hm   t im prove   t he  s ea rchi ng  p erfor m ance  o f   the  GS A.  U P F C   IP F C   a re  use d   f or  s ys te m   st a b ili ty  a na ly sis.   V o lta ge,   pow er  l oss  va l u es  ca be  c a l c u l a te by  p l a c in IP F C   i b e t w e e n   tw b u sse an d   ma gnit udes  of  v o l t a ge p o w e loss  c a be  e val u a t ed  b pl a c in U P F C   i n   betw ee tw bus se s.  P S O -G S A   p rovide be tter   sta b i l ity  m argi a nd  r e d u ci n g   p ow er  l os se c o m p ar to   GA  G S A.  I [14 ]   M ar ch   20 1 6 S u sa nta   and  R oy  dev e lo pe c h em ic al  r e a c tio o p t i m iza t i o for  op t i ma loc a t i on  of  S TA TCO M ,   in   order   to  s o l ve  o p t ima l   r ea ct io pow e r   d is p a t c pro b lem s S T A T CO can  m i nim i ze  transmission  l oss e and  vo lta ge  d e v ia ti ons  a n d   i m p ro ve v o l ta ge   p rofi le,   vo lt a g s t ab i l i t of  t he  s ys tem .   T hi C R O   m e th od  i s   m or e   efficie n t t h an  P S O  and  DE.   In  [ 1 5 ]   20 16,   I m p erialis tic   c om pet i t i ve  a lgor it hm   i nsp i r e f o rm   s oc io - poli t i c al  p hen o m e no of  impe ria list i c c o m puta t i o n is use d for   o p t i m a l   des i gn o f  S TA TCO M  i n po w e r system s. O pt i m iza t i o n p r oble m c a n   b e   s ol v e b y   u si ng   I C .   T h e   p ropo sed  ICA  STATCOM   p r ov id e s   g o o d   d a m p i ng   c hara cteris t i c   to  t he   syste m   o sc i llat i o n an als o   i mpr ove o v er all   vo lta ge  p rof ile system   l oad  a b i lit y.  I [1 6]   2 01 5,  R e zae Jaorde hi  d e v e l ope Brai ns tor m   o pt im i z a t i o n   al g o rithm   for   o p tim a p l ace me nt   o F A CTS   de vice s,   i t   i s   heur ist i c   a l gori t hm,   w h ic is  i n s p i re from   B rai n s t ormin g   p roc e ss  in   human   b ei ng SV C   an d   TC SC   d e v i ces  are   used  f or  v o l tage  p ro fi l e   e nh a n ce me nt,   over   l o a d   m i n im i zat i o and  l o ss  re du ctio n.   C ompa r e   t o   enha nc em en G A ,   P SO   a nd  D E this  B S O A   pr ov i d e s   b e tter   v o lta ge  p r o f i l e  a n d  l e s s   p o w e r  l o s s e s .  I n   [ 1 7 ]   2 014 Th a n h   lo ng Ji a n   u sed  mi ni   c ut   a lg ori t h m   f o r   f i ndin g   t h e   loc a tio n,   q uan t i t an s i ze   o T C S C .   I t   impro v e s   s ys te m   loada b il i t t h ro ug cha n gi ng  li ne  r e acta n c e   by  in st al l i ng   t h e   T CS on   t ran s missi on  l i n e.   Th is  m e t ho i m proves  s y s t e m   l oada b i li ty,   m i nim i z e   t he  i ns tal l a t i o co st   a nd  r e duce   se ar ch  s pa ce.   T h i w i ll  be  t es t e d on I EEE 6  bus ,   13  bu s,  and 118 bus system s In  [ 1 8 S e 2 0 1 3 ,   Edw a r d   a nd  Ra j a se kar   pro pose d   a enha nce d   b ac t e rial  f or ag i ng  alg o ri t h to   deter m i n s u it able   l oca tio and   s i zi n g   f or   S VC  a n d   T C SC  d e v ices ,   i n   o r d er  t o   m i n i m i ze  pow e r   f l o w   pro b lem s   e n h a n ce EBF A   i c o mbi n a t io of  B F   an N e l d e r-Me a d   a l g or ithm   so  it  is  c a lle a s   h ybr id   a l g o r i t h m .   C o m p a r e  B F ,  E B F  p r o v i d e s   b e t t e r   o p t i m a l  p a r a m e t e r  s e l e ct i o n ,   r ed u c e s   t h e   g en e r at ion   co st   a nd   impro v e s   v ol ta ge  s ta b i l ity  l im it.   In  [ 1 9 2013 ,   S a fa ri  a nd   A hm ada i an  p ro pose d   h o n ey  b ee  m a t i n g   op tim iza t i o a l g o r i t h m   for   o p t i ma l   de si g n   o S T A T CO M .   I t   is  i ns pir e from   bird s’  l i f e .   T his  pr o pos ed   me tho d   p ro v i d e s go od  dam p i ng  char ac ter i s t i c s to  l ow   f re qu ency  o sc i llat i o ns an d   i mprov e syst e m   s t a b ili t y In   [ 20 20 11 ES   a l i   a nd   S .M   a bd   E l azi n; in t r o   in t r o d u ced   a n   i m p r ove ba cter i a l   sw a r opt imiza tio alg o ri t h f o coor dina t e d   de si gn   o P SSs  a nd   T CSC  i n   a   m ulti  m a c h ine   p o w e r   sys t em .   T h is   B S O   i hy br id   alg o ri t h a n d   it  is  c omb i nat i on  of  B F   and  P S O .   O ver  a   w i de  r a n g e   o f   l oa co nd uc t i ons  t he   c o o rd i n ate d   des i g n   p rob l e m of  P S S   &   T CS is  e xc it ed,   tha t   p ro bl e m   c ons ider   a o p ti mi z a t i on   p ro bl e m B S p r ov id es  b e tt e r   d a m pi ng   c h a ra ct e r isti cs   t o   syst e m   o sc i l l a t i on s   ove wi d e   r a nge   o l o a d   c on d u c t i o n s   a nd  di ffere n t   di st urba nces.   Whe n   c om par e   t BF   &   P S O BS O   prov i d es  f as ter  an d   m ore  efficie n con v erge nce,   p reve nt   trap pi n g s in l o c a l   a re as.     2.1. 2. A l gor i t h m for d i strib u tion  S yste ms  In  [ 2 1 A p 201 9,  S r i de and  P r akash  pro pos ed  w ha le  o pt i m iza t io al gor ithm   for  fi nd i n o p t i m a l   loca t i o n  a n d  s iz ing  o f  the  D G .  Mai n ob jec t i v e   func tio n is m in im iza tio n of  pow e r  loss   an d   cos t  w i t h  m ax i m um  v o l t a g e  s t a b i l i t y  i n d e x ,  t h i s   m e t h o d  i s   t e s t e d  f o r  I E E E   6 9  b u s   s y s t e m .   I n   [ 2 2 ]  F e b  2 0 1 8 ,   M .  L a x m i d e v i   Ra ma na iah,   M .   D a m odar   Re ddy  in tro d u c e s   m ot fla m opt imiz a t ion  m e t h od   t de term i n t h op t i m a l   loca t i o n   o U P Q C   i distr i b u t i o system .   In   l ar ge  d is tri b uti on  s y s t em U P Q C ’s  s te ady  sta t e   c o mpe n sa tio n   ca pab i lit ha gi ve solu ti o n   f or  p ro v i d i ng   r ea ctive  pow e r   c o m p ensat i o n Mai n   o bjec ti ves  ar t o   r e a powe r   lo ss  r ed uc t i o n v o lta ge   p rof ile   i mpr ove me nt.  I n   [ 23]  N ov   2 0 17,  Laxm Damodar  used  G ray  Wolf  op tim iza t i o for  o p t im al   a l l o c ati o of  U P Q i n   D istri b ut i o n   s y s t e m.  T hi g r ay  w ol opti m i z a t ion   i n spired   by  the   h u n ti ng   m e c ha nism   o g r ey  w ol ves.   T he   m a i ob jec t i v f u n c t i on   i t o   r edu c e   power  l o ss  and   v o lt ag profi l i m pro v e m e nt  o f t h sy ste m .   This c an be   tes t ed  on  st a nda nd I EEE 33 and 69  bus  s ystem s Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int J  P o w   E l e c  &  D ri S yst  IS S N :   2088- 86 94       A rev i e w   o n  o p tim al   p l ac em e n t   an d sizi ng  of  cus t om  p o we r dev i ce s/ FA CT S . . . (V.  T e jaswin i)   90 3 In  [ 2 4 a n othe resea r ch  w ork  2 0 1 5,   h a r m o n y   s ea rc al g o r ithm   is   u se t o   f in opt im al   l oca tio si z i ng  of  D S T A T CO M.  T h i s   alg o ri t h is  i nsp i re from   i mprov i sat i o n  p r o c e s s  i n   m u s i c .  T h e  m a i n   o b j e c t i v e   is  t o   m i n i m i ze   t ota l   p ow er   l osses.   T hi s   m e th o d   i tes t ed   o IE E -3 bu sys t em H a rm ony   a l g ori t h m   w i l l   reduc p o w e r   l o sses  m o re  t h a imm une  a l gor it hm.   In  [2 6]   2 0 1 4   D ev and  G e tha n jal i   i n tro duc e d   P S O   f or  f i nd i n g   t h o p t i m a l   l o c a t i o an si z i ng   o DG  a n DS TATC O M   ,   i n  o r d e r  t o   r e d u c e  p o w e r  l o s s e s   &   i m p r o v e   vo lta ge   p rofi le.P SO   i i n s p ired  b y   fis h   s c h o o l i ng   a nd   b ird   fl oc k s Th e   st ud i s   d on e   w i t h   f iv e   di ff ere n c a s e s.  In   a ll   c as es  p erf o rma n ce   o DG&DST A TC OM   c an   b e   ana l y z e d   b y   u s in LS F   me tho d .   I [27]  2 01 4   ta her ,   A f sar i   u se im m u n e   a lgor it hm   f o r   o p timi z a tio pr ob l e ms  o D S TA T CO i n   r ad ia d i s t ri but io sys t em .   It  r educ e s   pow er  l osse s,   c ost  of  D S T A T CO a n i m pro v e   v olta ge   o b u ses.  C om pare   t G A I A   p rov i des   mi n i mu DST A TCOM si z e a n d   C P U t i m e.  In  [ 2 8 20 1 3 Maso u d   a n d   A za use d   f i r efl y   a l g ori t hm   t f i nd  op t i m a loca t i o n   a nd  siz i n g   o D S TA TCO M   i d i s t r i bu t i o n   s yste m,   f or  pow er  qua lit e n ha ncem en t.  A  n e w l y  d e f i n e d   o b j e c t i v e   f u n c t i o n   i s   in t e rd ic ted,   w hi c h   i nc lude   t o t a l   h ar mo ni dis t ort i o n ,   vol tage   d e v ia t i o n a nd  t o ta l   in v e s t m e n t   c o s o f   D S TA TCO M .   Th is  f i r efl y   a l g ori t hm   p ro v i de bet t er   r e s ults t ha G A   and  P S O.  I [2 9]   20 12,  A bas  an d A f sari   use d   D iffe ren t ial   e v a l uat i on  a l gor it hm   t o   d e ter m ine  op t i m a l o c at i on  o f   U P Q co nside r i ng  i t siz e In  t h e   radia l   d is t r ibu t io sys t em Objec tiv e   f unc t i on  de fine f o vo lt a g e   an c u rr ent  p r ofi l e   im prove me nt,   p o w e r   lo ss reduc tio n, m i n im i zat i on o f  i nves t me nt c os t. Com pare d w i t h   I A   a nd  GA,   D C con v er ge faster & smot h er it   p r o v i des m i n i m u m   UP Q C   s i z e,  CP U   t im e and o b j ec t i ve  func tio n.     2.2.   S e n s itive  ap p r oach   In   s e n sit i v app r o ach   o me th od fi rst   an   i nd e x   i e xpl a i n e d   a n d   co mp ut at ion   fo di ff e r en po t e nt i a l o c a ti on of   C u s to po we d e vi ce s/ FACTS  d e vi c e s   de t e rmi n ed   b ase on   t he   c o m pute d   i nd ice s ,   m o st  com m onl tw o   ty pes  of  i n d i c e s   a re   u se for   alloc a t i on  pro b lem s   tho s in dice are   volta g e   s ens i t i v i t y   i nde x,  pow er  loss  ind e x.     2.2. 1. V ol t age  s en sitivit y   i n d ex   To   d e t e r min e   o pti m al   l o cati o of  C usto po wer  d e vi ces/ F ACTS  d e v ic es,  vo lta ge  s t a bi l ity  i nd e x   (VS I i s   calc u l a t e for   d i ffe r ent  buse s ,   the  bus  w h i c h   i h a vi n h i g h es V S va lue  t h e n   t ha t   bus  c ho sen  for   cus t om  power  d ev ice s /F AC T S  de v i c pl a c e m ent.    a)   A l g o ri t h m s  for  Tra nsmission  S y stem In  [ 30]   2 0 1 6 , m ute g &   K i hat o   p ro po se v o lta ge  s ta b i l ity   b ase d   m et ho to   f in opt im al   p l a ce me nt   of  F A C TS   d e v ic e s   i n   t h w eak  &   h ea vi ly   l oa de d   b u s e for  v o lta ge   s ta b ili ty   i m p r ovem e n t   t w o   v o l tag e   st a b il it in dice s,  n am ely  t h F a st  v o l tage  s t a bi lit inde th li ne  s tab ili ty  i n d e x   a re  u se d   t o   d e t er mine  b e s t   loca t i o n   o F A CTS   de vic e s.  I [3 1]  2 01 5,   A lba s t&  A hm a d   P ropo sed ,   vol tage   s e n si ti vit y   b ase d   m et ho i s   use d   t o   de t e rm i n e   op t i ma l o c a tio o f   U P Q for   se curi ty  c o n stra ine d   v olta ge   s ta b i l i t impr o v em ent.  I ni ti a lly   the  vo lta ge   s t a bil i t y   o al l   b u s es  w a s   d e t erm i ned  by  ca lc ula t in g   vol t a g e   c o l l a pse   p r ox imi t y   i ndi c a t e (VCPI ) V S I   LLS I   v a l u e s   a nd   m os t   u n sta b le  b us  w a s   s elec te for  U P F C   p lacement.  3 bus   system i s   u s e f o r   tes tin of  r esu l t s Plac em ent   of   u n i fie d   pow er   f low  c o n t ro llers   t im pro v e   d yn am i c   vol tage   s tab i lit u s ing   pow er   s ys t e var i a b l e   b a s e d   v ol ta ge  s t a b i l i t y   i n d i c e s.  I [32]  20 14 nu rd i n   a nd  fat h in   p ro po se sen s i tiv it ana l ys is for  p la ce me nt of shu n t  D V R  c om pe n s at or & S TA TCO M  i th e p o we sy st e m R eac t i v e  po w er l o sse ca be  r e duc e d   b y   us ing  S T A T CO a n v o l t a g i n st abi l ity  c a n   b e   preve n t e b y   u s i n sh u n D V R   com p en sat o rs.   Thr ee  se ns iti vi ty   i n d i ces  a r e   u se na me ly ,   vol tag e   s t ab i l i t y   i nde x,  v o l t a ge  s e n s iti v ity  i nde x ,   ang l sens it iv i t i n de x to se l e c t  bes t bus  l oc a tio ns  f or  s h u n t   D V R   com p ens a tor  an d S T ATCOM .    b)   A l g o ri t h m s  for  D istrib u t i o n Sys t e m   In  [ 33]  2 0 1 8 ,   B u shr a   W e q ar M o h d   T a u se e f   K ha use d   v ol ta ge  s t a b il it i nde a nd  lo ss  se ns it iv ity   fa ct or,  t o   d e t er m i ne  t he   o p tim al  l oc a t i o a nd  s i ze   o D G   a nd  D S TA TCOM.   This  i s   tested  o 33- b u s   r adial  di stri b u t i on   s ystem .   cha n ges   i n   v ol ta ge  p rofi le  a nd   a c tiv e   p o w e r   l o sse w e re  c om pa re be f o r e   a n d   a fte r   in sta l lat i on o f  t hese d ev ice s .   O p tim al  p lac e m ent  o f   D G ,   D STA T CO re duce s  t he  p ow e r  l osses a n d im prove s   the  vo l t a g pro f ile.   In  [ 34]  2 0 15,  P enk i t a   M ehta,  P r a ghnes h   B ha t t a  p r e s e n t s   t h e   a n a l y s i s  f o r  s e l e c t i o n  o f   t h e   bes t   D . G   unit s   f rom   differe n t   cate gor i e in  D istri but i on  s y stem for  v o lta ge   s ta b ili ty  i m p ro vem e nt  a nd  loss   reduc tio n.   V ol tage   s tab i lit ind i ce s   a r use d   t o   in ves t i g a t th e   im pac t   o loca t i o n   D . u n its   f or  t he   p ow er   l o s s es vo lt ag p r o f il e   a n d   vo lt ag e   st ab ili t y In   [ 35 2 014   J a i a nd  G u p t use d   v o l t a ge   s e n sit i vit y   i n d e for  deter m i n e the   op t i ma p l ac e m ent  of  D S T A T CO M to   e nha nce th e vol t a g e   p r o f i l e  &  r e d u c e   power  losses.  F irst  vo lta ge   s ta b ili ty  i n d e x   v al ues   shou l d   c a l c u l a te   f or  a l l   b u s e s ,   in  o rde r   t de t e r m ine  u n s t ab l e   b us  f or  p l a ce m e nt  of  D S T ATC O M .   F inally  t he  r esults   h a v been  p resented  f or  I EEE  3 3   b u s   s ys t e m.   I [3 6]  2 01 H u ssa in   a n d   V i sal i   p r o p o se v o lta g e   s e n sit i vit y   b ase d   m e t ho for  d e ter m in e   th e   we ak est   b u s   o di st ri b u t i on   n et wo rk .   V o l t a g e   pr ofile   i s impro v e d   b y p l a c i ng   D S T A T CO M   o n   t h e   w e a kes t   b u s.   T he   e ffic i enc y   o f t h e p r o pose d   V S I   have bee n tes t ed on  IEEE  33  bus s ystem .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN: 2088- 8694  Int J  Pow  El ec &   D ri  S yst ,  Vol 10,  N o.   2 , June 2019:  900   90 90 4 2.3.   Power los s   ind e x   P o w e l o ss   i nde (P LI)  is  a n o t h er   a ppr oach   t sele c t   s u i ta ble   l oc a t i o for  c u s t om   p ow e r   dev i ce s/F A CT S   d e v i ces,   p o w e l o ss   a re   c alc u la te d   base o n   l oa fl ow   s tu die s A t   a l l   n o d es  e xc ep f o r   sour c e   no de,  re ac t i ve  pow e r   i inje c t ed,  a nd  the  t o ta p o w e l o s s e s   &   l o ss  r e d u ct io a t   e ach  n o d ar calc u la te d.  T he   no de  w h i c h   i hav i ng  h i g h e s t   val u of  P LI,   tha t   n o d w i l l   b e   th e   bes t   p l a ce  for  i n sta l la t i on  o f   c us t o p o w e d e vi c e / F AC TS d ev i c es.  a)   A l g o ri t h m s  for  Tra nsmission  S y stem   In  [ 37]  A pril   2 0 1 8 l o ss  s en siti v ity  i nd i c es   a re  u se for  place m e n t  o f   T C S C  a n d  T C P A R   d e v i c e s .   The  ob jec tive   fu nc ti o n   i m i ni m i za ti on  o f   l ine   l o sses   t h i s   a ppr oach  i im pl ement e on  I EEE  57- bus  s ystem .   In  [ 38],   201 7 ,   a no t h er  r e s ear c h   w ork,   pow er  l oss  se ns it ivi t y   i nde is  u s e d   t o   de t e rm i n e   opt im al  p la ce m e nt  p STATC O M   the n   o p t i m al   p a r amet ers  se t t i n g   o f   S TATC OM   h as  b e e n   do n e   b y   N e w t o Ra phs o n   p ow e r   f low   tech n i q u e.   T he   o bjec ti ve  f u n c t i o i s   m i n imi z a t i o of  s yste m   pow e r   l osse s,  t h i a p proac h   i i m p l em ent e o n   14   b us  t e s s y s t em bef o re  a nd  a f ter   pla c i ng   t he   S TA TCO M v o l t a ge  a nd   p ow e r   l o s se have   b e e n   c om pare d.     In  [ 39]  2 0 1 3 ,   Ma ni ka nda a n d   A r ul   p ro po sed  pow e r   l oss   i nde me t h o d   to  d eterm i ne   o p t im al  p lac e m ent   o f   T C S C   a n d  U P F C ,  f o r  c o n t r o l l i n g   p o w e r   l o s s  a n d  e n h a n c i n g   t h e  u s a b l e   c a pa ci ty  o tra n sm i s s i on  li ne.  Tw o   in dic e s a r used na m e l p o w e loss  s ens i t i vi ty  i n d e x  and  se ns it i v i t of o ve r loada b il it y i n dex ( S O L ).   b)   A l g o ri t h m s  for  D istrib u t i o n Sys t e m   In  [ 4 0 m a rc 201 7,   F aha d Mo hd  k h a n   i n t rod u ced  n ew   m etho d o l o g y   f or   f in di n g   o pti m al  p l a cem en t   of  D G   a nd  D S TA TCO M   f or  l o ss  re d u ct i on  and  vo lta ge   p rofi le  i mpr o ve me nt .   Loss  se ns it ivi t y   f ac t o (LSF use d   f or   f i ndi n g   t he  b es loca t i o n   o D G .   A ll  the   opera t i o n a a n d   s ys tem   con s trai n t mu st  b c ons ider e d   a n d   verifie d   t fi n d   t he   o p t i m al   l oc a tio of  D S T A T CO M.   O pt i m al   s ize   o f   DG  and   D S TATCOM  c an   b deter m i n ed   b y   us i n g   direc t   l oa d   fl ow   a nal y s i s.  I [4 1]   2 01 6   A t m Ra m   G upt a ,   A shw a ri  kum ar   p rop o se “  perform ance   a nal y sis of  R a d i a D i str i b u t i on w i t h   U P Q D S TA TCO M.  P ropose d  pow er  l oss  i n dex  m e t h o d   f o find in g   o p ti mal   l o cat ion   o f   D STA T C O &   UOQC  i n   rad i al   d i s t r ib u t i o s y ste m .   The   bus   w hic h   i h a vin g   the  m i ni m u m   losse s ,   th at  bus   i selec t e d   a t h e   ca ndi da te   bus  f or  U P Q plac em en an opt im al  l oca t i o o f   D S TA TCO M   i fo un by  P L T.  T he  m a i o b jec tiv is  t r e duc p o w e r   l osse s,  i nve stm e nt  c os t   a nd  i m pr ovin g   voltage pr o file of   th e sys t em .   In  [ 4 2 20 16  G u p t an K u m a propose d   s e n s iti vi ty  i nd i c e s   f or  o p t i m al  l oc at i on  of  D -S TA TCO M ’s.   fa st  v o lta ge  s t a bil i t y   i n d e x ,   th c o mbi n e d   p o w er   l oss  inde x ,   v o l t a g e     s tab i l ity  i n d e x vo lta ge  s ens i tiv i t i nde x   and   pro p o se sta b il it y   i nde x   are   u s e d T h e   new   v o l t a ge  s ens i t i v i t in de i s   u sed   to  d ete r mine   t he  o pt i m al   l o c a t i o n  o f   D - S T A T C O M .  O p t i m a l  s i z e   o f  D - S T A T C O M     f o u n d  i n   s u m me and  w i nte r   t im es,  cons i d e r   l oa d   impro v e m e n t.   t he     e ffic i e nc o f   d i f fe rent  s e n s i t i v i t y -base d   a p p roac hes  i n   o ptim al  a l l oca t io of    D - S T A T CO M’ w e r e   c ompar e ,   and  the   i m pac t   o t h op tim al  p lac e m e n t  o f   D - S T A T C O M s   t o  i m p r o v e   vo lta ge s tab i lit ma rgin, r educe   e n ergy  losse s a nd i n cr ease   ene rgy   co s t  sav in g s  we r e i n ve sti g at ed   In  [ 4 3 ]   201 5,   pow er  l oss  ind e me tho d   i u s ed  f or   p la cem ent  o f   D S TA TCO M   i r a dia l   d istri b u t io n   syste m   f or   r ed uct i on  o f   l ine   losses  a n d   im p r ovem e n t   o v o lta ge   p r o f il e .   B u s   p ara m e t ers  c a n   b cal cul a te d   by  us i n loa d   f l o w   me t h o d s.  M a t hem a tica l   m o d el i n g   i s   u se t o   c a l c u la te   r e a c ti v e   p o w e r   i n j e c t i o n   o f   D S T A T C O M  f o r   a l l  h e   b u s e s .  B a s e d  o n   r e a c t i v e  p o w e r  v a l u e s   o p t i m a l   l oc at ion  of  D S T A T CO ca be  selec t e d  b y us i ng P L I.    2.4.  C omb i n a tion  of  meta- h eu ristic  &  se n sitiv i t y  ap p roac In  s o m re sear ch  w ork,  s e n s itiv i t y   i n dex  me t h o d a n m e ta- h eur i st i c   t ec hn i q ue has bee n  hy b ri d i ze d   and  a p p l i e to cus tom  p o w e dev i ce s / F A CT S   devices  a ll oc ati o pr o b le ms  t ge be t t e r   s olu t i o ns  c om p a r e t o   in div i dua l m e t h o d s.  a)   A l g o ri thms for  Tr a nsm i ssi on  S y stem   In  [ 44]  F eb  2 0 18,  S rava na  k u m a r ,   S u rya k ala v at h i   p rop o se d   new   me tho d   for   op t i ma p l a cem ent  o f   TCS C   &   o p t i m a l   t u n in of   g e n era t or i n   pow er   s ys te m.  C om b i ne i nd ex   i u s e d   f o r   o p t i m al   g en e r a t o r   rea lloc a t i o w ith  o p t i m al  p la ce me nt  o TCS C .   Krill  H e rd  a lgor it h m  i s   u s e d  f o r  o p t i m a l  t u n i n g  o f   T C S C .   Com b i n e d   i n d e ha v i n g   l i n e   uti liza t io fa ctor  ( LU F )   a nd  fas t   v o lt ag st abi l i t y   ind e x   (FV S I ) Th e   ma i n   ob jec t i v f u nc tio is  m in im iz ati on  of  l i n loss  an vo l t a g de v i a ti on In   [ 45 2 0 1 5 ,   g ra vi t a ti on a l   s e a rc h   alg o ri t h is   p r e sen t ed   t de t e rm i n e   t h e   o p t i ma l   p l ac em en t   o f   F A CTS   de vice (T CS C,   S V C UP F C ).  V ol t a ge   s e c u r i t y  i n d e x   ( V S I ) ,   l i n e  s e c u r i t y  i n d e x  ( L S I )  a r e  u s e d   f o r   p e r f orm a nc ana l ys is.  T h m a in  a im   i t o   r educ e   pow er   l osse and   en ha ncem ent   o f   s ystem   se curi ty.  I n   [ 4 6 201 2,   ne w   m e tho d   i pro pose d   f or  o p t i m a l   place me nt   o TCS C   a n d   S TA TCO M   i po w e sy stem .   R eal  pow er  f lo w   se nsit i v it inde a n com b i n a tio n   vo lta ge  s e n s i tivi t y   i n d e x   a r e   u sed  for  fi nd in op tim al  p l a c e m e n of  T CSC  a nd  STATCOM.  T h e   o pt i m a l   rati ng  of  T CS a n bes t   s iz in o f   S TA TCO M   i o p t im iz ed  b us i n g   t h e   G enetic  a l g o r it hm.   The  ob j ecti v e   fu nc ti o n  is to r educe   se ve ri t y   o f t h e   sys t e m   l oad i ngs  a nd e n han ce me n t  o vol tage  s tab i l ity  o f th e   s y st e m .     In  [ 47]  2 0 0 9 P a r i z a a n K h az al i   pro p o se heur ist i m e th o d a n d   se nsi t i v it i nde for  op t i m a place me nt   o F A CTS   dev i ce s.  H S A   a nd  G A   have   u se t o   d ete r mine   o pti m al   l o cat i o n   of   T CPAR,  U P FC   a nd  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int J  P o w   E l e c  &  D ri S yst  IS S N :   2088- 86 94       A rev i e w   o n  o p tim al   p l ac em e n t   an d sizi ng  of  cus t om  p o we r dev i ce s/ FA CT S . . . (V.  T e jaswin i)   90 5 SVC  dev i ce s.  F o r   s yste a n a l y s is,  T h r ee  d i ffere n t   c ases   a r e   c o n s i d e r e d :   1 )   T C P A R ,  U P F C ,   S V C  a r e  p l a c e d   in div i dua l l y   2 )   an tw de vi ce p l ac e d   r a n doml y   3 thre e   de vice a r pla c e d   s imu l ta ne ous l y I n   a l l   t hre e   ca se v o l t a g i n d i c e a n los s es  s ho ul be  calc u la t e t o   s e l ect   t h e   b ett e p l ace fo th d e vi c e s Th ma i n   ob jec t i v fu nc tio is  t impr ove  v o l t a ge  p rofi le,   reduc p o w e r   l o sses,   i nc rea s ing  pow er   t r a nsfe ca pacit y ,   ma ximum   loa d in g a n d vo l t a g e stab il i t ma rgi n b)   A l g o ri thms for  D istrib u tio Sys t em   In  [ 4 8 N ov  2 0 1 8 S e lva  Ra j ,   R a j an ga i n tr od uc e d   m ul ti   o bj e c t iv mo di fi ed   f l o wer  p o ll in at i o alg o ri t h (Mo - MF P A for  p o w e lo ss  r ed uc t i on,   m i n im um  l oad  b a la n c in i nde a n ma x i m u m   v o l t a g profi l in  r a d ia dis t ri but i on.   P V   array  use d   a d i str i b u t e d   g e nera tor   ( D G ) ,   pre   ide n t i fy  t he  m o s t   c a n d i date   bus se f o pla c in P V   a nd  D S TA TCO M   by  us i n v o lta ge  s ta bil i t i n d ex.  The n   t he  M O - MF P A   i use d   t reduc t h s i z e   an loc a t i ons  o P V   a rra ys  a nd   D S T A T CO from  t h e   s e l e c t e d   b u s s e s .  I n   [ 4 9 ]  V S I   i s   u s e d  t o   fi n d   t he  p la ce m e nt  o D - S T A T CO M   dev i c e and  op t i ma siz e   o D - S TA TCO M   i de term ine d   b us in b a t   sw arm   opt i m iz ati o a l g o ri th m .   I [5 0]  2 016,   S a f ari  a n d   A h m a us e d   d i s c r ete   im peri ali s t i c   c o mpe titi o n   &   nel d er -me a al gor it hm  t s o l v D - S T A T CO p l ace me n t   p rob l em   i d i s tri b u t ion  s y s t e m s,   w hile  D G are   prev io us ly  i ns t a lle i n   i t .   V o l t a ge   s t a b i l i t y   i nde (V S I)  is  a p p l ied   t o   i d e n tif y   the   w e a k   b us e s   i t h ne t w o r k.  O b jec t i v f u nc tio is  m i n i m i z in the  s u m   o f   n orm a lize d   a cti v p ow e r   l o sses  an D - S T A T CO ins t a l l a ti on  cos t C oord i na tio of  D G a n d   D - S T A T CO M’s  w i l l   g iv be tter   res u l t s   c o m par e   t D - S T A T CO M’s  w i t hou t   D G i n   d istr ibu t io fe e d er N e w   D I CA -N h y b r i d   a l gor it hm  i pr ov i d mor e   a cc urac c o m p ar to   evo l ut iona r y  meth o d s su ch  a s GA,  P S O , AC O   e tc.  In  [ 51]  2 01 5,   l oss  se ns iti v ity   f ac tor   (LS I)  and  ba c t eria for a g in o p t i m i z a tio a l gori t hm   h a v e   be en  hy bri d i z ed   f or  D -S TA TCO M ’s  a nd   D G place me n t   i d i stri bu t i on  s yst e m.   I i s   u se to   r e d u ce  p o w e loss   and   impr oves   the   vo ltage   p rofi le  o t h e   sys t e m .   The  fi ve   l oss  s e n s iti v ity  f ac tor  v a lue s   w e r so rte d   i n   desce n d i ng  order,   t he  t r i a l   a nd  e rror  me tho d   i use d   t de ter m i ne  o p t im al  l oca t i o be tw e e five   b us es.  The  bus   w h i c h   i h a vi n g   l eas am ou n t   o f   pow e r   l o s s,   t ha bu i s   s e l ecte d   a c a nd i d ate   bus   f or  p lac e m e n t   o D G or D -S TA T C OM’s.   M e t a -h eu ri st i c   o pti m i z a t ion  t ech niq u e a r e   si mp l e   a nd  e a si er  t o   f ind   o p ti mal   so lu ti o n   t o   t h pro b lem s Co m p ar to  a na l y tic a l   m e t ho ds   a n d   A rti f icia l   N e ur al  n et wo rk   b a s ed   m e t h o d s M e t a -h e u ri st ic  me tho d are   e a s y   to   d e f i n a nd  use d   f or  m ul ti  obje c tive   func tio n   by   c ons id e r i n g   many   c o n st ra int s But   thi s   tech n i q u i s   s uffer e from  pre ma tu r e   c on verge n ce  an l a c k  of ac cura cy  [ 5 2 -5 7].     S e nsi t i v i t a p p r oa ches  a re   s i m pl e   a n d   m o s t   s u i tab l for  t h pl a ce me nt   p ro blem b u i t   i c o nsi d e r   on ly  one   o b j e c ti ve  p ro blem   [ 58- 6 1 ].  A n y   s e n s i t i vit y   a p p r oac h   i s   d e s i g ned  to  f i n th crit i c al  l oca tio o f   cus t om  pow e r   d e v ice s /F A C TS   d ev ices  f r o a   spe c i f ic  p oi nt  o v i e w ,  a n d  i t   i s   d i f f i c u l t  t o   c o n s i d e r  m a n y   c o nst r a i nt fo t h p r obl em.  Th co mb in at i o n   o f   s en si ti v i ty   a pp roac h e an d   me ta-h eur i s tic   m et ho ds  a r e   m o s t l y  u s e d   t o   s o l v e  t h e  p r o b l e m s .  S e n s i t i v i t y   a p p r o a c h e s   a r e   u sed  for  fi nd ing   m o st   c ri tica l   n ode s,   t ma ke   the  pro b le s m aller.   O ptimi z atio t e c h ni q u es  c an  b ap p lie to  no des,   t det e r m ine  the   fe w   spec i f ic   n o d es   for  t h bes t   s i ze  of  c u s t o power/F AC TS   d e v i c es.  Usin t h is  p ro ce s s ,   the r ex is t   b a lanc be twee t h e   ac cura cy  a n d   s pee d , an d it i s  possi b l e to use  mult i  o bjec t i v e  f unc t i o n a n d   cons ider m any   c onstra i nt s.   R evie w   of  d iffere n t  re s e a rc h w o r k on  cust o m   pow er  de v ic es /F A C T S   d evic es  a l l oc ati o n as  s ho w n   i n Ta ble   2.      Tab l 2.  R e v i e w   of D iffe ren t   R e s e a rc h W o r k s on  Cus t om  P ow er D e v ic es /FA C TS  D evice s  A lloca t i o n S. no  Obj e c tiv e s   D e v i c e s   A l gor it hm   R e m a r ks   Pow e loss  re du c t i on,   G ood   d a m ping  ch a r act er i s t i c s   STA T C O PS Ge n e t i c   R un tim e, Re quire l ong re vis iting o f  o pt im al  soluti ons.   Re ac tive  powe r   d ispa t c problem ,   m i nim u m   tra n s m iss i on  losses  a nd  volt a ge  d e v i a tion   STA T C O M   Ch emi c a l   Re ac tion  Its  loc a l   s e a r c h  a bi lit of  i wea k I t   i ofte tra p i n to  l oca l   opti m a   Ove r a ll  volta g e   p r o file   i m p r ude nt,   s yste m   loa d  a bility.  S T ATCO C u c koo  sea r c h   D i ff ic ult  to  S olve  m ult i   objec tive   pr oble m s   M i ni m i z a t ion  of   pow e r   f low  proble m S V TC S C   B F +   NMA  D e la y   i rea c h ing  t h e   globa l   sol u tion   Pow e loss  re du c t i on  &   b e t t e r   volta g e   sta b i lit y   ma r g i n   U P F C  &   I PFC  P S O  +  GS A   S l o w c onve rge n c e ,   g e t ting  tr a ppe in loca a r eas   Vol t a g e   pr ofile  e n h a n ce m e nt ,   s y s tem   la ud a b ilit y im pr ove ment  STA T C O M   I C A   R e q u i red   to  d eter min e  to t al p o w e r Re quire d m o r e   s e t t i ng  ti m e Pow e loss  re du c t i on  &   volta g e   p rof i le  i m provem e nt   S T ATCO PS O   Sl ow c onve rge n c e , c a n ’t  w ork  out  t he   pro b lem   of  s ca tt e r ing  &   opti m i z a t i o n .   Ha r m oni c   dist or ti on  &   v o l t a g e   d e vi a t ion  r e duc ti on  D - ST A T C O M   Fire fly  D e la in  r ea c h ing  t h e   globa l   sol u tion   Pow e loss  re du c t i on,   volta ge  p rof i l e   i m provem e nt   D - ST A T C O M   I m m u n e   R e quire  m ore C o m p u t ing  tim e   10   M ini m u m   t ota l   pow e r   l oss e s   D - ST A T C O M   Ha r m on Eac h   objec tive   f unc tion  h a s   b e e n   h a n dle d   se p a rat e ly a s   single   obj ec tiv e   opti m i z a t i o n       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN: 2088- 8694  Int J  Pow  El ec &   D ri  S yst ,  Vol 10,  N o.   2 , June 2019:  900   90 90 6 3.   CONCL U S ION  Thi s   p ap er  h as  p res e n t e d   M e t h e u r i s t i c   m e t hod s,  s en si ti v e   i nd e m e tho d s   a n t h e i r   hy br i d   c o mb in a t i o n   fo d e t e rmin i ng  t h op ti ma l   l o ca t i on   a nd   s i z in g   o f   c u st om   power   d e v i c es/F ACTS  d evice s .   An  exte ns i v a n com p rehe n s i v e   sur v ey  o p u b l i s h e l ite ratur e on  th is  f iel d   i prese n t e d.  F rom  the  ana l ys is  o com p aris on,  i is  i n f e rre th at  o n l few e rese a r c h   w or is  d o n e   o n   d istr ib u tio sys t e m   c om par e t o   transm i s s i on   s ys tem .  There   i ve ry   s l i ght im p rove me n t  in   o p t i m i za tio n t e chn i q u e s  tha t a r e used  for p la cem ent   and  s i z i n g   o c u s t om   p ower  d e v ic es /FAC TS  d evic e s com p ar ative   s t udy   o n   t h app l i cati o n   of   d if f e ren t   op tim iza t i o t e c h n i que a r do ne  i ter m of  ac cura c y   a n d   s pe e d It  i als o   c onc l u ded   th a t   f or  p ow e r   l o s s   minim i z a t i on  i n   pow e r   s ys te m s most  o th re se arc h   h a s   c onc e n t rate o n l y   o si ng le d evice   p l ac em e n t   ra t h e r   tha n   p lac e m e n t   o m u lti  de v i c e s.  A fter   r e v iew   of  d iffere n t   t yp e of  m et a-he urist i al g o ri thms  &   s e n siti v i t y   in de m e t h o d s,   s till  t h ere   is  a   s c ope   f or  i m p lem e n t at i o n   of  d if fe ren t   t ype o f   n ew   h ybr id  a lgor i t h m for   op tim al p la ce m e nt a nd s i zi n g  of  cus t om  p o w er  d evice s /F AC TS  de v i ces i n   po wer s y st ems.         REFERE NC E S   [1]   R a hu Ag r a w a l,   S . K .   B h a r a d w a j ,   D . P .   K o th a r i,   P o p u l a ti o n   b a s e d   ev ol uti onary  o p t i m i zati o n   t echni qu es  f o r   o p t i m a l   allocat io and  si zin g   o f   Thy r isto Co ntro ll ed  S eri e Ca paci tor”,   Jou r n a l  o f   Elect r i c a l  S y stem an d   Informa tio n Te c h no lo gy ,   7   F e b ru ary   20 18   [2]   A .   R ezaee   J ord e hi,   “O p t im al  a llo catio o f   F A C TS   d ev ices  f o r   s ta tic  s ecu rit y   e nh ancem ent   in  p ow er  s ys tems  v ia   i m peri alisti c co m p eti t i v e al gorith m  (ICA)”,  Appl i e d Soft  Compu ting ,   v o l 48 p p 3 1 7-32 8,   N ov em b e 2 0 1 6 [3]   A .   R ezaee  J o rd e h i,   Brainsto rm   optimis atio algo rit h m   (BS OA):  A effici e n algor i t h m   f o findi n opt i m a l   l o cat io and   set t in o f   F ACTS   d evi c es   i n   electric  po wer  sy st ems ”,  Int e rnational   Journal of Elect rical  P o wer  &   E n er gy S y st em s v o l.   6 9,  p p.  48 - 5 7 , Ju l y   20 15 .   [4]   A t m a   R am  G u p t a   a n d   Ash wani  K u m a r "Op t i m al  p lacem en o f   D -STATC OM  u s i n g   s ens i tiv it y   app r oaches   i m e s h  d istri bution  sys t em  wit t i m e  v arian t  l oad   m o d e ls  und er l o ad gro wth " ,   Ain  Sh ams Eng i n e e r in g J o urna l J u n e   20 16 [5]   A c ha  E F u erte-E sq u i vel  CR,  Am briz-P erez  H,  e al FACTS :   m od el lin an   s im ul a t i on  i n   p ower  n etwo rks .   J ohn   W i l e & S o ns;  200 4.   [6]   A z iz  O uk enn ou,   A b d el halim  S and a li ,   Sa m i ra   E lmou me n”   C o o r d ina t e d   P lacem ent   and   S e ttin of   F A C TS   i n   E l ect rical  N etwork  b ased  o Kal a i-s m o r odin s ky   B argain in   S olut ion   and   V o l t a g D e vi atio Index”  V ol.   8,   N o.  6, De c   2 0 1 8 ,   p p .   40 79 ~4 08 8 IS S N 2 0 8 8 - 87 08 , D OI: 10 .11 5 9 1 /i je c e .v 8i6.p p .4 07 9- 4 0 8 8 .   [7]   Reza  si rjan i,  A h m ad  r ezae Jord ehi ,   Optim a l   placem en and   s i zi ng   o f   d i stri buti o n   s t atic  c om pan s at er  i el e c t r ic   d i stri butio network s :   a   revi ew” Rn ewabl e   a nd   s ust a in ab l e   e nerg y   revi ews ,   V ol.   77   p p   68 8-6 9 4 ,   a pri l   201 7.   [8]   P .  L o k e n d e r   R e d d y ,  G .   Y e s u r a t n a m  “ A   m o d i f i e d  b a c t e r i a l  f o r a g i n g   a lgo r it h m   b ased  opt im al   r eactiv po wer   disp at ch ” Vo l. 1 3, No . 1 Jan u ary   20 19 , pp .   3 61 ~ 3 67  ISS N:  25 0 2 - 4 752 , DOI: 10 .1 1 5 9 1 /ijeecs .v1 3 .i 1.p p 3 6 1 - 367.   [9]   G h as san   Abd u llah   S alm a n,  M o h am m e Hasan  Al i ,   A li  Najim  A bdullah   Implem en tati on   O ptimal   L o cati on  an d   S i zin g   o f   UP F C   o Iraqi   P ow er  S y s t e Gri d   ( 132  kV)  Us in Ge net i Al gorith m”  V ol.   9 ,   N o .   4 ,   D ecemb e 2 0 1 8 ,   pp.   1607~1615  I SSN: 2088-8694,  DOI:   10. 11591/ijpeds. v9n4 . p p1 607 -1 61 5.   [10]   Si ro t e   K hunkit t i ,   A pira t   Si ri t a rati w a “A  H ybr i DA-PSO   O p t i m i z atio Al gorith m   f o r   M ulti ob ject ive  Op ti m a P o wer  Fl ow  P ro b l em s” E nerg ies  20 18,   11,   2 270;  d o i:1 0 . 339 0/ en110 9 2 2 7 0 .www . m dp i.c o m / jo urn a l/e n e r gie s .     [11]   S . M .   A b d -Elazim   an E.S.  A li "Op t i m al   l o cation   of   S TATCOM   i n   m u l tim achin po wer  s y s t em   f o r   i n c reas in g   l o ad abi l ity  b Cu cko o   S earch  a l g o r it h m ",  I nt ern a ti on al  J ou rnal  of   E l ectri cal  P o w er  &   E n e rgy  S y st ems,  v o l 80 p p . 240 -25 1 ,   S e p tem b er  2 0 16.   [12]   S a i   Ram   In ko llu,   V enk a ta  R ed dy   K ot a ,   Optim a settin of   F A C TS   d e vi ces  f o r   v ol tage  s t a bilit y   i m p rove m e n t   usin PSO   a d a pt iv e   GS h y b r id   a lg ori t h m ,   Engin eeri n g  Sci e nce  an d T ech no log y an  Int e rn a t ion a l  Jo ur na l v o l 1 9 ,   no 3,   p p .   1 1 6 6-11 76 ,   S eptem b er  2 01 6.  [13]   S . M .   A bd -Elazi m   an E.S.  A li,  " Im peria l is com p et itiv al g o rith for  op ti ma ST ATC O M   d e sign   i a   m u ltim achi n po wer  s y s t em ",  In ter n a tio nal  Jou r n a of  Elect r i ca l Po wer  &  En ergy S y stem s ,   vo l.   76,   p p .   1 36 -146 M a rch   20 16 .   [14]   S u san t D u tta,   Prov a s   K um ar  R oy  an Debas h i s   N and i ,   " O p t im al  l o cati on  o f   S TA T C OM  u s i ng   c hem i cal  r eact ion   o p t i mi zatio f o reacti v po wer  d i s p atch   p ro bl e m ",  Ain  Sh ams   En gi neeri n g  Journ a l ,   vo l.   7 ,   n o 1 ,   p p.   2 33 -247 ,   M a rch   20 16 .   [15]   A .   R ezaee  J o rd e h i,   Brainsto rm   optimis atio algo rit h m   (BS OA):  A effici e n algor i t h m   f o findi n opt i m a l   l o cat io and   set t in o f   F ACTS   d evi c es   i n   electric  po wer  sy st ems ”,  Int e rnational   Journal of Elect rical  P o wer  &   E n er gy S y st em s v o l.   6 9,  p p.  48 - 5 7 , Ju l y   20 15 .   [16]   T h an hL ong   D u o n g ,   Y a J i an Gang ,   V i etA n h   Tru o n g ,   A pplicatio o f   m i c u a l go r i th for   o p t i m a l o c a t io o f   F A CTS   d e vi ces   c o n s i deri ng   s y s t e l o adab il it y   an cost   o f   inst al la t i on ,   I n te r n a t io na l J o ur na l o f  E l e c t r i c a l   Po w e r &   E n e r gy   S y ste m s , v o l . 6 3 , p p. 97 9 -98 7 , D ecem ber 2 0 1 4 [17]   J.  B e l win  E d w a r d N.  R a j a s e k a r K.  S a t hiy a se k a r ,   N Se n t h i ln a t h an R.  S arjila,  “A enh a nced   b a c teri al  f orag in g   al go rit h m   app r o ach   f o r   o p tim al  p o w er  f l o p r o b lem   i n clu d i n g   F A C TS   d evi c e s   c on si derin g   s y s tem   lo adab ilit y ”,  ISA Tr ansact ion s , vo l . 5 2 , no .   5 , p p .  6 22 -62 8 , Se p t e mber 2 01 3.   [18]   Sa fa ri  A ,   Ahm a d i a n   A   a n d   G olka MAA,  " Co ntro lle r   d e s ig of  S T A T C O f o power   system  s tabi lity  i m pro v e m ent   u s in h o n e b ee  m a ti ng   optim i zati o n " ,   Ap p l  Res  Techn o l ,   vo . 11,   no. 1 ,   p p . 1 4 4 –55 , 2 01 3.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int J  P o w   E l e c  &  D ri S yst  IS S N :   2088- 86 94       A rev i e w   o n  o p tim al   p l ac em e n t   an d sizi ng  of  cus t om  p o we r dev i ce s/ FA CT S . . . (V.  T e jaswin i)   90 7 [19]   A l i   ES   a n d   A bd -El azim   S M ,   "Coo rd in ated   d esig n   of   P SS an TCS C   via  bact erial   sw arm   o p tim i zatio algo rit h i n   a  m u l tim ach in e po wer s y s t em " ,   In t  J  El ectr   Power E n er gy S y s t ,   v o l . 3 6,   n o . 1 ,   pp.84 –9 2,   2 01 2.  [20]   J .   P .   S r id har,  R P r ak ash  M u l ti-o bj ecti v w h ale  op tim izati o n   b ased  m inimizat io of   l oss,  m aximi zati on  o f   v o l t ag st a b ilit y   c o n s i deri ng   c ost   o f   DG  f o o p tim a l   si z i ng   a nd   p l acemen o f   DG”,   Inter nati o n a l  Jour na l of  E l ect r i cal  a n d  Co mp ut er En gi ne eri n g  ( I J E CE),   V ol .   9 ,   N o .   2 ,   Ap ril   2 0 1 9 ,   p p .   835 ~8 39   I S S N:  208 8-87 08 ,   DO I:  1 0 . 115 91 /i jece.v9i2 . p p .8 35 -839 [21]   M .   L ax m i devi  R aman aiah M .   D am od ar  R edd y   M o th   F lam e   O ptimizati o n   M et ho f o U n ifi e Po wer  Q u alit y   Conditioner  A l l o cation”,   Inter n a t i onal Jo ur nal  o f  Electrica a n d   Comp ut er E ngineer in g ( I JECE)  V o l .   8 ,  N o .  1 ,   F e b r uary   2 0 18,  pp .   5 30~ 5 37  IS SN:  20 88-8 7 0 8 ,   D OI:   1 0 . 1 15 91 / i j e ce . v 8 i 1 . pp 53 0-5 3 7.   [22]   M . Laks h m i   Dev i dam o d a r Redd y “ o p t im al  u n i fie d  p ower  qual i t y   c o nditioner  alloca t i on  i n D i s t rnition  sy stems  f o r   l o s s   m in imi z a t ion  us in Gray  w o l o p tim azati on”.   In t.  Jou r n a l   of En gi neeri n g   R e sea r ch a nd Ap pl ica tio n,   Vo l.  7 ,   Is su 11 (P art  -3)  p p . 4 8-5 3 N o v e m b er  2 017 , .   I S S N:  2 24 8-9 622,     [23]   T   Y u v a raj,  K Dev a balaj i   Op ti ma l   placem en and  si zin g   o f   D S T A T COM  us in ga rm on se a r c h   a lg oith a m   i n t e rn a tion  con f ira n ce o n  a n ltem t ive  energ y  in  devel op in g co un t r i e s a n d  emer g i ng econ o mi ces  vo l :   79  2 01 5 .     [24]   S .   D e v and   M .   G eet han j ali ,   " O p t i m a lo catio and   s i z i ng  d e term in atio of   D i s t r ibuted   G enerati o n   an D S TA TCOM  us i ng  P arti cle  S w a r m   Opti mizati on alg o rithm " Inte r n a t i ona l Jour nal o f  El ec t r i c al   Po wer  &   Ener gy   Sy ste m s,   vol.   6 2 ,   p p.   5 62 -570,  N o v em ber  2 014 [25]   S e y e Ab bas   Taher,  S ey ed  A h m ad reza  Af sari O ptim al   l ocatio an si zing  o f   D-S T A T COM   in  d istribu tion  sy ste m by   i m m u ne   a lg or ith m” Inter n a t i o n a Jou r n a l  of  El ectr i cal  P o wer  &  Ene r gy  Sys t ems ,   vol.   60 ,   pp.   3 4-4 4 ,   S e p t em ber  201 4.   [26]   M a s o u d   F arh o o dnea,   A zah   M oh a m ed H u s s a i S h areef H a d i   Z ayan deh aroo di  op tim a l   DST A T C O M   p lacdem en usi n firefl alg o rit h f o powe qualtiy  e nhancement   IEEE 7 th  in ter natio na po wer e ng ineering and  optimizaion   co nf eren c e  ( PEO CON) ,   20 13 .   [27]   S e y e abb a a h er  a n d   s ey ed  a h m adreza  af s a ri  optim al   l oact io n   a n d   s i z in of   U P Q in   d istribut io ne tw ork s   us in d i f f e r e n t i a l   e vo lu ti o n   a l g o r it h m   Hid a v i  p u bl is hi ng  c o rp o r atio n math emati c a l   pro b l e ms  in  eng i n e er in g   20 12 [28]   M u teg i   A M,  K ih a t C.M   S a ul M. J   o p tim a l   p l acemen of   F ACTS   d evices  u sing  v o l tage  s t a bility  i nd ices.   A n n u a l   co nf eren ce on suitain ab le  r s ear c h and   i n no vat i o n  20 1 6   [29]   m . a l ba t s h,  s h m eem   A h m ad   opti m a l   p lacem en o f   u n i fied  p o w er  f l o w   c o n t r o l l e r s   t o  i m p r o v e  d y n a m i c  v o l t a g e   s t bilit y   u si ng  power  s ystem  vari abl e  based voltag e   s tabi lit y   i n d i ces ” Ap ril  20 15.  [30]   Muh a mma d   nu r d in ,   fa th in   s a i fur   R a hma n “P la c e me nt  o sh un VAR  co m p ens a to based   on   s en s t i v ity   a n a ly s i s”   Ju ne  2 01 4v ol .6.   [31]   Bu sh ra  w eq ar,  M o hd   T a u seef   K h a n   O ptim a l   p l acemen of   d istri b u t ed   g en era t i on  and   D - STA T COM   in  r adi a l   d i stri butio network   h t t ps://d oi.o rg /1 0. 1 0 8 0 / 2 3 0 80 47 7. 2 0 1 7 . 1 40 56 25.       [32]   P e n k i t M e hta,  P rag h n e sh   B hat t O ptim a l  select io of   d idtrib u t io g e nerat i ng   u ni ts and   i t s  p lace m e n t   f o r   v o l t a ge  s t ab ilit enh a ncem ent   an ener g y   l o ss  m i n i mi z a ti on   2 0 9 0 -44 7 9   2 01 Ai S h am U n i v ersity.   P r odu cti o n   an d   h o s t i n g   by  El sevier  B .V .   [33]   J a in   A ,   G upta  A,   K u m ar  A ,   An   e c ient  m etho for  D-S T ATCOM  pl ace me n t   i ra dia l   d is tribu tio n   sy ste m 20 14 p. 1– 6 .   [34]   H u s s ai S ,   V is ali   N.   Iden tifi ca ti on   o f   w eak  b us es  u si ng  Volta g S t ab ilit y   I ndi cator  a nd  it v o l t age  profile  i m pro v e m ent   by  u s i ng  DST A TCO M   i n   radi al  d istri b u t i o n   sy st e m s”,   IO S R  J E l ectr  E l ectr o n   En g ( I OS R J EEE) ,   v o l .   2 n o 4 ;   2012.   p 17– 23 [35]   S a p t ars h i,   s u r esh  O ptim al  p lacem ent   of   T CS an T C P A us in s e ns it iv it a n a l ys i s   h t t p s : //w ww. r es e a rchg ate. n e t/p ub li catio n / 32 41 732 23 .     [36]   V . sri n i v as rao, r.sri n i v asa  rao  o p timal  p lacem ent   of   S TAT C OM   u si ng   t wo  s tage  a lg orithm   f o enh a ncin po wer  syste m   s tatic  s ecurit y ; PE C C O N - m a r ch , 2 0 17. vol:1 17 [37]   S.m a nika n d a n p.a r u l   op ti ma lo c a t io o f   m u ltip l e   F A CTS  d e vic e s   u s i n g   sens ti v i ty   m et ho ds ”;  IJE T T -oct,   vo l. 4,   20 13 [38]   F a h a Iqb a l,  M o h d   T a us eef  K h a n   o ptim a l   p lacem ent   of  D g   D S TA T COM  f o l o ss  redu ction   an vo lt age  p r ofi l e im pro v em ent   Al exand ria E ngin eerin g J o ur na l,   v o l 5 7 , 755 –7 65 ,   2 0 1 8 .   [39]   A t m a   r am   g up ta,  as hwan ku mar  P erf o man c e   an aly s is   o f   ra di al  d i st ri buti on  s y s t e m wit h   U P Q an D- S T AT COM . ”2016 .   [40]   G u p t AR,  Kum a A .   O ptim al  p l acem ent  o f   D -S TAT C OM   u si ng   s ensiti v i ty     app r oa ches   i mesh  d istr ibution  s y s t e m   w it h time  v a riant   l o ad  m odel s   u nd er lo a   g rowth .   A in  S h am Eng   J   20 16  [41]   A t m a   r am   g u p ta,   abh i n a J a in ”op t im al   D -S T A T C OM   p lacem ent   in   r ad ial  di st ributi n   s ystem s   b as ed  on  po wer   l o s s   i n d e x ap po arch” ;   ICE P E - j un e   20 1 5 [42]   B.   S ra va n a   K um a r M .   S ury a ka la v a th “Th y r i stor  C on tro lle d   Se rie Com p en sa t o bas e Op tim al  R eall o cat ion   o f   G e nerat o rs  f o r   C on ti ngen c M a n a gem e nt ”  ECT I   T r a n s a ct ion s  o n  Ele c t r ical E N G., Electro ni cs &   Co mm uni ca t i o n s  VOL.16 , NO. 1   February  2 018.    [43]   V e nk ata  p a d m a v at hi  . s ,   s aratkum ar,”app l i cation  o f   g rav itatio n a l se a r c h   a lg orit hm  t i m p r ov e   po we r   sy ste m   s ecuri ty  by op tim a l   placem ent   o f  F A C TS d evi c e s ”. JES -2 01 5.   [44]   A . samim i m . a . gol kar  a   nov el  m eth od  f o o p t i m a p l acem ent  of  F AC TS  b a s ed  o sensti v i ty  a nalysis  f o en chan cing  p ow er  s ys te m   s t atic securi ty”;   Asia n jou r n a l of ap plie d  sci e nce -jan.v ol .5, 20 1 2 .   [45]   A . pari zad,  a.k h azal i”app l i catio n   o f   H S A   &   G A   in  o ptim al  p lace m e nt   o f   FACTS  d e vi ce s   con s iderin vo lt age   s t ab ilit y   an d l o s s es . worl d   acad am y of sci e nce,  en gi neer ing  an d  tech nol og y -200 9.     [46]   S e l v araj Rajan g am   M e ta  H euristi c   T ech ni qu e   for  Net w o r Reco nf igurat ion  in  D is t r ibu tion  sy st em  w ith  p ho t o   v o l t a i c and   D-ST A T CO M   h ttps://i eeexp l ore. ieee.o r g / x p l/Recent I s s u e. jsp ? pun um b e r=408 23 59 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN: 2088- 8694  Int J  Pow  El ec &   D ri  S yst ,  Vol 10,  N o.   2 , June 2019:  900   90 90 8 [47]     D evabalaj K,   R avi  K.  Op ti mal   size  and  si t i n g   o f   multiple  D and  D S TATCOM   i n     r adia l   distri bu ti on   s ystem  u s i ng  bact erial  foragi ng   o p t im iza t i on  alg o ri thm .   Ain  Sh ams   Eng   J.   vol   7 ( 3),   pp .   959– 71 ,   2 0 1 6 .   [48]   Bab a saf a ri,   Ahm a ash o u r i,  op timal   p lacem ent   of   D -TATCO M   int t h radial   d istr ibution  n e t w orks  i t h e   p r esen ce of  d is tri but ed g enerat io n s ”.   Am erica n  j o u r n a l of elect ri cal  and el ec t r o n i c  eng i n e e r in g ,   .v o l .4 , 20 1 6 .   [49]     G up ta  A R,   K u m ar  A .   En ergy  s a vin g s   u s i n g   D-S T ATCOM   pl a cem ent  in   r adial  distri but ion  sys t em.   Pro cedi a   Co mp ut Sci ,   vo 70 ,   p p .   5 58 –64 , 2 01 5.     [50]     C hatt erjee  A,  R o y   K Chatterjee  D.  A   G r av i t a t ion a S e a r ch   A lg o r i t h m  ( G S A )  b a s e d     P h o t o - V o l t a i c  ( P V )   ex cit a ti on   c o n t r ol  s trat egy  f o singl ph ase  op erati on  of   t h r ee     ph a s e   wind -turb i n e   c ou p l e d   i n d u c t io ge n e ra to r” En e r g y ;   vol.  74.  pp .   7 07– 18 2 014.    [51]   K a sh ani   AR,  Gand om A H Mous avi   M .   Im p e ri ali s ti com p etiti v a lg orith m:  a   m et a h euri stic  a l gori t hm   f or  l o cat in g   t h e cri t ical s li p   s u rf ace in 2 -dimen si on a l  s oil s l o p es ”.  Geosci Fr on t v o 7(1 ) ,   p p.  8 3– 9,  2016.    [52]     L i j uan   W ,   G u o h u C.   S easo n al  S VR  w it F OA  a l go rit h m   f o si ngle -s tep  and   m u lti -   s t e ah e a f o recasti ng   i n   m o nt h l y   i n b ound  tou r ist fl ow.   Kn owl-B a s e d S y st ,   vol.  11 0,  p p.   157– 66,   2 0 1 6 .   [53]   O t hm an  M El -Kh a ttam   W ,   H e g a z y   Y,  e t   al Op ti m a pl acem ent  an siz i ng   o vo lta g e   c on tro l le d   di str i bu te d   g e nerat o rs  i n   unbal a nced  d is tri b u t i o n   net w orks  u si ng   s u p erv i s e d   f i r efly algor i t hm.  Int  J  El ectr Power E n er gy S y st 82 :1 05 –1 3 , 2 01 6 .     [54]   G u o   L,   M eng   Z,   S un   Y ,   e t  al.  P ara m et er  i d e ntif i c at io an d sensi t i vit y   a nalysis  of   s olar  cell  models  w ith  cat  s warm   o p t i m i z a t i o al go r i t h m .   Ener gy Co nver M ana g , Vol . 10 8 , pp . 52 0 8 , 20 1 6 .     [55]   E l s i s i   M S o liman   M ,   A b o elel M ,   e al.   B at  i nsp i red  al go rith m   b as ed  o p t i m a l   d es ig o f   m o d el  p redi ctiv lo ad   f r eq uen c co ntro l”,  In t J  El ectr   Po wer  E n erg y   Sys t, Vo l .   83 , p p.  42 6 –3 3, 20 1 6 .     [56]   N azari-S h i r ko uhi  S Ei vazy   H Gh od si   R et  a l.  S o lv ing   th int e g ra te d   p r od uc mix-  o u t sou r c i n g   p ro ble m   u sing   t h e imperi a list   competitive algor i t h m”.   Exper t  Syst  Ap p l   vol.   3 7 ( 1 2 ),   p p .   7 615 –2 6,  2 0 10.    [57]   S i rjan R,  M o h a m ed  A ,   S h are e f   H.   Optim al  a ll ocati o n   of   s hu n t   V a r   c om p e ns ators   i n   p o w er  s y s t e ms   u si ng   a   no ve l glob a l  h a r mo ny  se a r c h  a lg orith m .   In t J  Elect r P o wer En erg y  Sys t ,   vo l. 43   no 1 ,  pp . 5 62 –7 2 ,  2 01 2.     [58]   K a nw ar  N G u p t N,  S warnk a A ,   e t   a l N e w   s en siti vity  b a s ed  a p p r oach  f or  o p timal   a l l ocati on  o f   s h unt  capacit ors in distribut i o n ne t w or ks  u sing  P S O ”.   En ergy Pro cedi a v o l.   7 5,  p p.  11 5 3 8, 20 1 5 .    [59]   L u   Z ,   L i u   J,  Li u  Y,   et  al.  “T h e i n ter v al  s ens i ti v i t y   a nal y s i s   a nd  op t im izati o n   o f   t he  d i s t r i buti o n   net w ork p a ramet e rs  co ns id ering   t h e lo ad  u nce r t a inty”.  In t  J  E l ectr   P o wer E n er gy S y st ;   vo l. 6 4 , pp .   9 31 6 , 20 1 5 .    [60]   E v an gel opo ul os  V A,   G eo rgil akis  P S ,   H a t zi argyri o u   N D .   O ptim al  o perat i on  o f   s m art  dist r i bu tion  networks a   rev i ew  o f   m o dels, m e t h o d s   and   fut u re res ea rch E l ectr  P o wer Sy st Res,  vo l 14 0,  pp .   9 5–1 06 2 016.    [61]   T a rôco   C G,   T a k ahas hi   R H ,   C a rran o   E G.   M u l tiob jecti v pl annin g   o f   p ower  d i s tribu tion  networ ks  w ith  f acili t y   l o cat ion   f o r d i s t r i buted generati o n .   El ectr Power Syst  Res,  vo l.   141:5 6 2 7 1 201 6.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.