I nte rna t io na l J o urna l o f   P o w er   E lect ro nics   a nd   Driv e  Sy s t e m   ( I J P E DS )   Vo l.   9 ,   No .   2 ,  J u n e  2 0 1 8 ,   p p .   750 ~ 7 5 6     I SS N:  2 0 8 8 - 8 6 9 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p ed s . v9 . i 2 . pp 7 5 0 - 756          750       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JP E DS   O pti m a l  Pow er Sys te m  P la nning  w ith  R e new a ble DG s w ith  Rea ctive  P o w er  C o nsidera tion       H a nu m esh 1 ,   S ud a rs ha na   Reddy   H . R 2   1 De p a rte m e n t  o f   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,   G o v e rn m e n t  P o ly tec h n ic,  Ku sta g i,   Ka rn a tak a ,  In d ia   2 De p a rte m e n t  o f   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,   U n iv e rsity   B.   D . T   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   Da v a n a g e re ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   9 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   J an   2 9 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Feb   1 4 ,   2 0 1 8       T h is  p a p e r  a n a ly se s  th e   o p ti m a l  p o w e r  s y ste m   p lan n in g   w it h   DG s  u se d   a s   re a l  a n d   re a c ti v e   p o w e r  c o m p e n sa to r.   Re c e n tl y   p lan n in g   o f   DG   p lac e m e n t  re a c ti v e   p o w e r  c o m p e n sa ti o n   a re   th e   m a jo r  p ro b lem s  in   d istri b u ti o n   sy ste m .   A s  th e   re q u irem e n t  in   t h e   p o w e r  is  m o re   th e   D G   p lac e m e n t  b e c o m e s   im p o rtan t.   W h e n   p lan n e d   to   m a k e   th e   D G   p lac e m e n t,   c o st  a n a l y si s  b e c o m e s   a s  a   m a jo r  c o n c e rn .   A n d   if   th e   D G s  o p e ra te  a s  re a c ti v e   p o w e r  c o m p e n sa to r  it   is  m o st  h e lp f u l  in   p o w e r  q u a li ty   m a in ten a n c e .   S o ,   t h is  p a p e r  d e a l s  w it h   th e   o p ti m a l  p o w e r  s y ste m   p lan n in g   w it h   re n e wa b le  DG s  w h ich   c a n   b e   u se d   a s  a   re a c ti v e   p o w e r  c o m p e n sa to rs.  Th e   p ro b lem   is   f o rm u late d   a n d   so lv e d   u sin g   p o p u lar  m e ta - h e u risti c   tec h n iq u e s   c a ll e d   c u c k o o   se a rc h   a l g o rit h m   ( CS A )  a n d   p a rti c le sw a r m   o p ti m iz a ti o n   ( P S O ).   th e   c o m p a ra ti v e   re su lt s are   p re se n ted .     K ey w o r d :   C u c k o o   s ea r ch   al g o r ith m   Dis tr ib u tio n   g e n er atio n   P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   P o w er   s y s te m   p la n n i n g   Co p y rig h t  ©   2018   In s t it u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Han u m e s h ,   Dep ar te m en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g i n ee r in g ,     Go v er n m en t P o ly tec h n ic,   Ku s tag i,  Kar n ata k a,   I n d i a   E m ail:   h an u m es h s a g ar 1 3 8 @ g m ail. co m         1.   I NT RO D UCT I O N     E x p an s io n   p lan n i n g   o f   p o w e r   s y s te m   w it h   r en e w ab le  r e s o u r ce s   f o r   p laci n g   DGs  i n   f u tu r e  f o r   s atis f y in g   th e   i n cr ea s e  i n   d e m an d   is   p r o p o s ed   b y   P ar th a  k a y al  in   2 0 1 4   w i th   m u l ti - o b j ec tiv e  co n s id er atio n .   R aj   Ku m ar   in   2 0 1 1   d is cu s s ed   ab o u t  th e  m u lti - o b j ec tiv e  b ased   p lan n in g   o f   DG  p lace m e n t.  Us in g   i m p ac t  in d ice s   d o es  th is .   T h e  b u s   w h ic h   g iv e   m o r e  i m p ac t  f o r   DG  p lace m e n t  is   id en tifie d   an d   p lace d   th er e.   [ 1 , 2 ] .   Gen er ato r   d is p atch   p r o b lem s   ar e  s o lv e d   w it h   m u lti  o b j ec tiv e  in   [ 3 ].   P lace m en t  o f   w i n d   an d   s o lar   alo n e  w it h   its   m at h e m a tical  s tatic  m o d el  is   i m p le m en ted   b y   k a y al   [ 4 ] .   T h is   i m p r o v es  t h e  v o lta g e  s tab il it y   a n d   p o w er   lo s s   m i n i m izatio n .   T h e  E v o l u tio n a r y   a lg o r it h m s   p la y s   a n   i m p o r tan t  r o le  in   p lace m e n t  p r o b lem s   a s   it  i s   ea s y   to   co n s id er   m o r e  co n s tr ai n ts   an d   f ast   s o l u tio n .   [ 5 , 6 ] .   P r ev io u s   w o r k s   d ea l s   w it h   o n l y   r ea l  p o w er   [ 7 ] .   I n   t h is   p ap er   cu ck o o   s ea r ch   alg o r ith m   [ 8 ]   is   u s ed   f o r   th e  f ir s t  ti m e  i n   o p ti m al  e x p an s io n   p la n n i n g   o f   DG s   w it h   r en e w ab le  en er g y   r eso u r ce s   w it h   r ea cti v e  p o w er   co n s id er atio n .   A n d   t h e  p r o b le m   o f   t h e  m in i m i za tio n   i s   s o lv ed   b y   P ar th a  k a y al  [ 1 ]   is   m o d i f ied   w ith   s o l v i n g   m et h o d   b y   u s i n g   C S A   a n d   P SO  to   g et  b etter   v o ltag e  p r o f ile  an d   v o lta g e  s tab ilit y   f a cto r   an d   r ed u ce d   lo s s .   T h is   p a p er   is   o r g an is ed   as  f o llo w s   ,   S ec tio n   I I   talk s   ab o u t   th e  t h e  p r o b lem   f o r m u latio n . S ec tio n   I I I   talk s   ab o u t  t h e  P s eu d o   co d e  an d   Flo w c h ar t, Sectio n   I V  talk s   ab o u t  t h e   R es u lts   a n d   Dis c u s s io n ,   f o llo w ed   b y   t h e  C o n c lu s io n   a n d   R e f er en ce s .               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t   I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       Op tima l P o w er S ystem  P la n n in g   w ith   R en ewa b le  DGs w ith   R ea ctive   P o w er C o n s id era tio n   ( Ha n u mesh )   751   2.   P RO B L E M   F O R M UL AT I O N    ( i)   T o tal  c o s t o f   r en e w ab le  DGs d u e  to   in s tallat io n ,   o p er atio n   an d   m ai n te n a n ce ,                                                                                                                                                                ( 1 )   W h er e                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            ( 2 )     Her e,   P r esen t v al u e  o f   co s t                                                                                                                                                                                       ( 3 )     W h er e,                                                                                                                                          ( ii)   T o tal   b en ef it t h at  ca n   b e  ac h ie v ed   f r o m   o p er atio n   o f   d is tr ib u tio n   n et w o r k   w it h   r en e w ab le  DGs is     g iv e n   b y ,                                                                                                                                                                         ( 4 )                                                                                                                                                         B en ef it to   co s t r atio                                                                                                                                                    ( 5 )     DI SC O  b en e f ited   m o r e  w h en                             ( iii)   Vo ltag e  s tab ili t y   f ac to r   Du e  to   th e  p lace m en t o f   DGs i n   p o w er   s y s te m   c h an g es t h e  v o ltag e  p r o f ile  s o   th er e  is   a  n ee d   f o r   im p r o v i n g   th e  v o lta g e  p r o f ile,   th e  b elo w   eq u atio n   s h o w s   t h e  VS F f o r   an y   b u s   i+1 in   t h e  d is tr ib u tio n   n et w o r k ,                                                                                                                                                                                                                                                ( 6 )   Her e,                                                                                                               +1     VSF f o r   t h e  en tire   n et w o r k   is   g iv e n   b y                                                                                ( 7 )     ( iv )   Net w o r k   s ec u r it y   i n d ex   Secu r it y   o f   t h e  n et w o r k   a ls o   s h o u ld   b e  co n s id er ed   o n   p lace m en t o f   DG     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  J u n e  2 0 1 8   :   750   –   756   752                                                                                                                                                                                                                                                                       ( 8 )     Net w o r k   s ec u r it y   i n d ex   ca n   b e  f o r m u lated   as b elo w                                                                                                                                                                                                        ( 9 )     L o w   v al u e  is   b etter .   So ,     th e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   i s   r ep r esen ted   as                                                                                                                                                                                        ( 1 0 )     w it h   r esp ec t to   eq u alit y   co n s tr ain ts ,                                                                                                                                                                                            ( 1 1 )                                                                                                                                                                               ( 1 2 )     I n eq u alit y   co n s tr ain t s ,   Gen er atio n   li m i t a t b u s   i                                                                                                                                                                                            ( 1 3 )                                                                                                         Her e                                                                                     B u s   v o lta g e  to ler an ce   co n s tr ai n t a t b u s   i                                                                                                                                                                                                           ( 1 4 )     L i n e  ca p ac it y   co n s tr ain t o f   li n e  co n n ec ti n g   b u s   i a n d   b u s   j                                                         ( 1 5 )     W h er e  S ij   an d   S ij m ax   ar e  ac tu al  an d   m a x i m u m   li n e  p o w er   f lo w   i n   MV A   B o th   P ar ticle  S w ar m   Op ti m iz atio n   an d   t h e  C u ck o o   Ser ch   A lg o r ith m s   ar e  u s ed   f o r   t h e  s o lu tio n   w h ich   is   ex p lai n ed   in   t h e  f o r m   o f   f lo w c h ar t a b d   p s eu d o   co d e  in   th e  f o llo w in g   s ec tio n .       3.   P SE UDO   CO D E   AND  F L O WCH ART    T h e  P SO  tech n iq u e  t h e  p o s itio n   o f   ea ch   p ar ticle  co r r esp o n d s   to   th e  s o l u tio n   v ar iab les  w h ic h   g e t   u p d ated   in   ea c h   p ar ticle   m o v e m en t.  A   co m p r eh e n s i v e  p s e u d o   co d e  o f   P SO  b ased   OP F   is   g iv e n   b elo w ,  Fo r   ea ch   p ar ticle  i =   1 . . . . . . S     a.   d o :  
   b.   I n itialize  t h e  p ar ticle ' s   p o s i tio n   w it h   a  u n i f o r m l y   d i s tr ib u ted   r an d o m   v ec to r :  x i  ~  U( b lo , b u p ) ,   w h er e  b lo   an d   b u p   ar e  th e  lo w er   an d   u p p er   b o u n d ar ies o f   th e  s ea r c h - s p ac e.   
   c.   I n itialize  t h e  p ar ticle ' s   b est  k n o w n   p o s itio n   to   its   i n itial p o s it io n : p i ←  x i.  
   d.   I f   ( f ( p i) <f ( g ) )   u p d ate  th e  s w ar m 's b est  k n o w n   p o s itio n :g ←p i.  
   e.   I n itialize  t h e  p ar ticle ' s   v e lo cit y : v i ~   U( - | b u p - b lo | , | b u p - b lo | ) .   
   f.   Un til   a  ter m i n atio n   cr i ter io n   i s   m et  ( e. g .   n u m b er   o f   iter atio n s   p er f o r m ed ,   
 o r   a  s o lu tio n   w it h   ad eq u a te   o b j ec tiv e  f u n c tio n   v alu e  i s   f o u n d ) ,   r ep ea t:  
   g.   Fo r   ea ch   p ar ticle  i = 1 , . . . , S  d o :  
   h.   Fo r   ea ch   d i m en s io n   d =1 , . . . , n   d o :  
   i.   P ick   r an d o m   n u m b er s :   r p ,   r g ~U( 0 , 1 )   
   j.   Up d ate  th e  p ar ticle' s   v elo cit y :  v i,d ←ω v i,d +  φp r p ( p i,d - x i,d )   +  φg   
 r g ( g d x i,d )   
   k.   Up d ate  th e  p ar ticle' s   p o s it io n :  x i← x i+ v i  
   l.   I f   ( f ( x i)   < f ( p i) )   d o :  
   m.   Up d ate  th e  p ar ticle' s   b es t k n o w n   p o s itio n : p i← x i.  
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I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t   I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       Op tima l P o w er S ystem  P la n n in g   w ith   R en ewa b le  DGs w ith   R ea ctive   P o w er C o n s id era tio n   ( Ha n u mesh )   753   n.   I f   ( f ( p i)   <   f ( g ) )   u p d ate  th e  s w a r m ' s   b est  k n o w n   p o s itio n :  g ← p i.  
   o.   No w   g   h o ld s   t h e  b est f o u n d   s o lu tio n .   
   p.   T h e  p ar am eter s   ω ,   φp ,   an d   φg   ar e  s elec ted   b y   th e  p r ac titi o n er   an d   co n tr o l  
 th e  b eh av io u r   an d   ef f icac y   o f   th e  P SO  m e th o d ,   
   Fo r   s i m p licit y ,   f lo w   c h ar t o f   P SO a lg o r it h m   i s   g i v e n   in   F ig u r e  1           Fig u r e  1 .  Flo w c h ar t  o f   P ar ticle  S w ar m   Op ti m izatio n         C u c k o o   b ir d   lay s   e g g s   in   co m m u n al  n es ts .   I f   th e  h o s t  b ir d   f in d s   t h e  d if f er e n t  eg g s   in   its   n est  it  m a y   p u s h   d o w n   t h e  e g g s   o r   it  m a y   ab an d o n   th e  n e s t a n d   b u ild   n e w   n es t.  T h e  cu c k o o   b ir d   s elec ts   th e   n e s t o f   h o s t to   la y   e g g s   w it h   s i m i lar it y   in   s h ap e  an d   co lo r   o f   eg g s   to   th a t   o f   h o s t   eg g s .   T h is   in cr ea s e s   th e  p r o b ab ilit y   o f   h atch in g   c u c k o o   eg g s .   An d   a ls o ,   cu c k o o   b ir d ’ s   e g g s   h atc h es  f a s ter   co m p ar ed   to   h o s t  b i r d   eg g s .   A n d   a ls o ,   ch ick s   ca n   m i m ic  th e  h o s t  b ir d   s o u n d   f o r   g ettin g   f o o d   f r o m   it.  T h is   co n ce p t  is   m ad e  as  m a th e m atica l  eq u atio n   an d   t h e  co n ce p t   o f   s ea r ch   o f   l ev y   f lig h t s   w h ic h   m a k e  9 0   d e g r ee s   t u r n   lead i n g   to   s ca le   f r ee   s ea r ch   m a k e s   t h is   alg o r ith m   m o r e  r eliab le.   T h e  p r o ce d u r e  o f   C u ck o o   s ea r ch   al g o r ith m   i s   s h o w n   as b elo w .   Fo r   s i m p licit y   i n   d escr ib in g   n e w   C u c k o o   Sear ch ,   w e  n o w   u s e   th e  f o llo w i n g   th r ee   id ea lized   r u les:     1 )     E ac h   cu c k o o   la y s   o n e  e g g   at  a   ti m e,   an d   d u m p   its   e g g   i n   r an d o m l y   ch o s en   n est;     2 )     T h e  b est n ests   w it h   h ig h   q u al it y   o f   eg g s   w ill ca r r y   o v er   to   th e  n ex t  g en er at io n s ;    3 )     T h e  n u m b er   o f   av ai lab le  h o s t  n est s   is   f ix ed ,   an d   th e  e g g   lai d   b y   a  cu ck o o   is   d is co v er ed   b y   t h e  h o s t  b ir d   w it h   a  p r o b ab ilit y   p a      [ 0 ,   1 ] .     I n   th i s   ca s e,   th e  h o s t  b ir d   ca n   eith er   th r o w   th e  e g g   a w a y   o r   ab an d o n   th e  n e s t,  an d   b u ild   a  co m p lete l y   n e w   n e s t.  Fo r   s i m p lici t y ,   t h is   last   ass u m p t io n   ca n   b e  ap p r o x i m ated   b y   t h e  f r ac tio n   p a  o f   th e  n   n est s   ar e  r ep lace d   b y   n e w   n est s   ( w ith   n e w   r an d o m   s o lu tio n s   T h e  p s eu d o   co d e   f o r   cu ck o o   alg o r ith m   is   b r ie f l y   g i v en   b elo w :   b eg in   
                     Ob j ec tiv e  f u n ctio n   f ( x ) ,   x   =  ( x 1 , . . . , x d ) T     Gen er ate  in itial p o p u latio n   o f     n   h o s t  n es ts   x i ( i =   1 , 2 , . . . , n )   
 w h ile  ( t < Ma x Ge n er atio n )   o r   ( s to p   cr iter io n )      et  a  cu ck o o   r an d o m l y   b y        e v y   f li g h ts     ev alu a te   its   q u a lit y /f itn e s s   F i    C h o o s e  a  n e s t a m o n g   n   ( s a y ,   j )   r an d o m l y     if   ( Fi>Fj ) ,     r ep lace   j b y   th e  n e w   s o l u tio n ;   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  J u n e  2 0 1 8   :   750   –   756   754     en d     A   f r ac tio n   ( p a)   o f   w o r s e  n est s   ar e  ab an d o n ed   an d   n e w   o n es a r e  b u ilt;     Kee p   th e  b est s o lu t io n s 
 ( o r   n e s ts   w it h   q u ali t y   s o lu tio n s ) ;    R an k   t h e  s o lu t io n s   a n d   f i n d   th e  cu r r en t b est    en d   w h ile    P o s t p r o ce s s   r esu lts   an d   v is u al izatio n     en d   T h e  f lo w   c h ar t c u c k o o   alg o r ith m   i s   g iv e n   b elo w :           Fig u r e   2 .   Flo w c h ar t  o f   C u c k o o   Sear ch   A l g o r ith m       4.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S     T h e  test   s y s te m   u s ed   h er e  is   I n d ian   2 8   d is tr ib u ted   b u s   s y s te m   [ 2 ]   ( ap p en d ix   I I ) .   T h e  m i n i m izatio n   o f   E q u atio n   ( 1 0 )   is   i m p le m e n ted   w ith   P SO  alg o r it h m   an d   C S A   a lg o r it h m .   T h e  n u m b er   o f   DG  in s talled   i s   ta k e n   co n s ta n t  ( N= 6 )   as  6 .   A n d   th e   p r o b lem   is   s o l v ed   f o r   1 0   y ea r s   ( y r )   d u r atio n   ( N yr =1 0 ) .     T h e   ty p es  o f   DG s   ar e   ch o s en   a s   So lar ,   W in d   an d   b i o m a s s .   Her e  t y p e  ‘ 1 ’   is   s o lar ,   t y p e  ‘ 2 ’   is   w i n d   an d   t y p e  ‘ 3 ’   is   b io m a s s .   An d   it  w o r k s   f o r   r ea ctiv e  p o w er   s u p p o r t  also .   T h e  p o w er   f ac to r   co n s id er ed   h er e  is   0 . 9 .   A p p en d ix   1   s h o w s   t h e  p ar am eter s   u s ed   f o r   it [ 1 ] .           Fig u r e   3 .   C o n v er g en ce   Gr ap h   o f   C S A   a n d   P SO     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t   I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       Op tima l P o w er S ystem  P la n n in g   w ith   R en ewa b le  DGs w ith   R ea ctive   P o w er C o n s id era tio n   ( Ha n u mesh )   755   Fig u r e   4   s h o w s   th e  co n v er g e n ce   g r ap h   o f   C S A   an d   P SO  alg o r ith m   w it h   s a m e  o b j ec tiv e  f u n ctio n .   Her e  to tal  n u m b er   o f   p o p u lati o n   is   ta k en   as   6 0   an d   iter atio n   co u n t  a s   1 0 0   f o r   b o th   t h e  al g o r ith m .   T h e  ab o v e   g r ap h   s h o w s   t h e  p er f o r m an ce   o f   C S A  i n   r ed   li n e  a n d   P SO   in   b lu e   l in e.   Fo r   1 0 0   iter atio n   C S A  g i v e s   b etter   m i n i m u m   o b j ec tiv e  f u n ct io n .   B o th   s atis f ies t h e  co n s tr ain ts .       T ab le  1 .   R esu lts   o f   P SO  A l g o r ith m   B u s   n o s.   t y p e   S i z e   ( M W )   S i z e   ( M V a r )   IC   i n   R s   OM C   i n   R s / y r   T C   R s/ y r   26   6   3   1.2   0.6   7 8 9 7 4 2 . 3 8 3 1   1 2 1 0 6 7 . 5 0 7 3   9 1 0 8 0 9 . 8 9 0 4   3   4   2   0.5   0.2   1 5 9 0 8 1 . 0 3 9 5   2 5 0 8 3 . 8 9 8 3   1 8 4 1 6 4 . 9 3 7 8   9   3   3   0.6   0.3   1 9 7 4 3 5 . 5 9 5 8   3 0 2 6 6 . 8 7 6 8 3   2 2 7 7 0 2 . 4 7 2 6   15   5   3   1   0.5   5 4 8 4 3 2 . 2 1 0 5   8 4 0 7 4 . 6 5 7 8 7   6 3 2 5 0 6 . 8 6 8 4   24   3   2   0.37 5   0.2   8 9 4 8 3 . 0 8 4 7   1 4 1 0 9 . 6 9 2 8   1 0 3 5 9 2 . 7 7 7 5   25   4   3   0.8   0.4   3 5 0 9 9 6 . 6 1 4 7   5 3 8 0 7 . 7 8 1 0 3   4 0 4 8 0 4 . 3 9 5 7       T o t a l   4.47 5   2.2   2 1 3 5 1 7 0 . 9 2 8   3 2 8 4 1 0 . 4 1 4 2   2 4 6 3 5 8 1 . 3 4 2       T ab le  2 .   R esu lts   o f   C S A   Alg o r ith m   B u s   n o s.   t y p e   S i z e   ( M W )   S i z e   ( M V a r )   IC   i n   R s   OM C   i n   R s / y r   T C   R s/ y r   14   5   3   1   0.5   5 4 8 4 3 2 . 2 1 0 5   8 4 0 7 4 . 6 5 7 8 7   6 3 2 5 0 6 . 8 6 8 4   20   3   2   0.37 5   0.2   8 9 4 8 3 . 0 8 4 7   1 4 1 0 9 . 6 9 2 8   1 0 3 5 9 2 . 7 7 7 5   19   4   3   0.8   0.4   3 5 0 9 9 6 . 6 1 4 7   5 3 8 0 7 . 7 8 1 0 3   4 0 4 8 0 4 . 3 9 5 7   26   6   3   1.2   0.6   7 8 9 7 4 2 . 3 8 3 1   1 2 1 0 6 7 . 5 0 7 3   9 1 0 8 0 9 . 8 9 0 4   13   5   3   1   0.5   5 4 8 4 3 2 . 2 1 0 5   8 4 0 7 4 . 6 5 7 8 7   6 3 2 5 0 6 . 8 6 8 4   7   6   2   0.75   0.4   3 5 7 9 3 2 . 3 3 8 8   5 6 4 3 8 . 7 7 1 1 8   4 1 4 3 7 1 . 1 1       T o t a l   5.12 5   2.5   2 6 8 5 0 1 8 . 8 4 2   4 1 3 5 7 3 . 0 6 8 1   3 0 9 8 5 9 1 . 9 1       T ab le  3 .   C o m p ar is o n   w i th   P S O  Vs C S A     l o ss   i n   M W   B C R   V S F   N S I   Fi n a l   o b j   T i m e   i n   se c   T C   i n   R s .   C S A   0.05 52   0.11 4   0.99 96   0.17 11   - 0.94 24   721. 623 107   3 0 9 8 5 9 1 . 9 1   PSO   0.07 5   0.12 06   0.99 96   0.20 56   - 0.91 46   174. 759 907   2 4 6 3 5 8 1 . 3 4 2   C o n v e n t i o n a l   m e t h o d   [ 1 ]   0 . 0 4 4   0 . 1 3 8 3   0 . 9 5 8 9   0 . 4 0 2 4   -   -   -       T ab le  1   s h o w s   t h e  r es u lt s   o f   P SO  alg o r ith m   w it h   p o s itio n ,   n u m b er s ,   t y p e,   I C ,   OM C   an d   T C .   T ab le  2   s h o w s   th e  r es u lt s   o f   C S A  al g o r ith m   w it h   p o s itio n ,   n u m b er s ,   t y p e,   I C ,   OM C   a n d   T C .   T ab le  3   s h o w s   t h e  co m p ar ati v e   r esu lt s   o f   C S A   Vs  P SO  w it h   T C   ( T o tal  C o s t) ,   T im e  ta k en ,   f i n al  o b j ec tiv e  v al u e,   N SI,   VSF,  B C F  a n d     L o s s   i n   MW .           Fig u r e  4 .   Vo ltag e  P r o f ile  o f   I n d ian   2 8   B u s   S y s te m   f o r   w ith   R en e w ab le  DG  P lace d   Op ti m all y   w it h   C S A ,  P SO  an d   W ith o u t  R en e w ab le  DG  w it h   N R   ( Ne w to n - R ap h s o n )   Me th o d         5.   CO M P ARIS O N  WI T H   CO NVEN T I O NA L   M E T H O D  F RO M   [ 1 ]   C S A   al g o r ith m   g iv e s   b etter   v o ltag e  p r o f ile,   NSI ,   VSF  a n d   B C R   v al u e  co m p ar ed   to   P SO  alg o r ith m   an d   co n v e n tio n al  m et h o d   u s e d   in   [ 1 ] .   A n d   v o tta g e  p r o f il e  n ea r s   th e  v alu e  o f   1   p . u   as  s h o w n   in   Fi g u r e . 4 .   B u t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694     I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  J u n e  2 0 1 8   :   750   –   756   756   P SO  alg o r ith m   g iv e s   les s er   co s t  an d   less er   ti m e  ta k e n   f o r   s o lv i n g   t h e  al g o r ith m .   So ,   t h e  to tal  co s t  o f   t h e   r en e w ab le  Dg s   p er   y ea r   is   le s s   in   P SO a n d   m o r e  in   C S A .           6.   CO NCLU SI O N     T h e  r ea l  an d   r ea ctiv e  p o w er   s u p p lied   b y   u s i n g   DG  p lace m e n t.  Fo r   I n d ian   2 8 - b u s   s y s te m   ex p an s io n   p lan n i n g   is   co n d u cted   f o r   1 0 - y ea r   d u r atio n   to   id en ti f y   t h e  to tal  co s t,  Net w o r k   s ec u r it y   in d e x   an d   lo s s   r ed u ctio n   an d   to   i m p r o v e  t h e  v o ltag e  s tab ilit y   f ac to r ,   b en ef it  co s t  r atio .   T r ad i tio n al  P SO  alg o r ith m   a n d   cu ck o o   s ea r ch   alg o r it h m   i s   u s ed   to   s o lv e  th is   p r o b le m .   An d   co m p ar ativ e l y   C S A   g i v es  b etter   VSF,  NSI   an d   v o ltag e   p r o f ile  co m p ar ed   to   P SO.  An d   P SO  g iv e s   les s er   c o s t  an d   le s s er   ti m e  to   s o lv e  t h e  p r o b le m .   So ,   f o r   i m p le m en ta tio n   c h o ice  o f   alg o r ith m   ca n   b e  ch o s e n   b ased   o n   th e  r ea l - t i m e  r eq u ir e m e n t.       RE F E R E NC E S     [1 ]   P a rt h a   Ka y a l,   T a n u sh re e   Bh a tt a c h a rjee   &   Ch a n d a n   Ku m a r  Ch a n d a ,   “ P la n n i n g   o f   re n e w a b le  D   s  fo r  d istr ib u ti o n   n e tw o rk   c o n sid e rin g   lo a d   m o d e l:   a   m u lt i - o b jec ti v e   a p p ro a c h ” ,   E n e r g y   Pro c e d ia   5 4   ( 2 0 1 4 )  8 5   –   96   [2 ]   RA J  KU M A R  S IN   H  a n d   S .   K.     OS WA M I,   “ M u lt i - o b jec ti v e   O p ti m iza ti o n   o f   Distrib u ted   G e n e ra ti o n   P lan n in g   Us in g   Im p a c t  In d ice s an d   T ra d e - o f f   T e c h n iq u e ”   El e c tric P o we r Co mp o n e n ts  a n d   S y ste ms ,   3 9 : 1 1 7 5 – 1 1 9 0 ,   2 0 1 1   [3 ]   G u o   CX ,   Ba i  YH ,   Z h e n g   X ,   Zh a n   J P ,   W u   QH .   “ Op ti m a l  g e n e ra ti o n   d is p a tch   w it h   re n e w a b le  e n e rg y   e m b e d d e d   u sin g   m u lt ip le o b jec ti v e s” .   In t.   J .   o f  El e c tr.   P o we r E n e rg y   S y st  2 0 1 2 ;  4 2 : 4 4 0 - 4 4 7 .   [4 ]   Ka y a l  P ,   C h a n d a   CK.   “ P lac e m e n t  o f   w in d   a n d   so lar  b a se d   D  s  in   d istri b u ti o n   sy ste m   f o r  p o w e r  lo ss   m in i m iza ti o n   a n d   v o lt a g e   sta b il it y   im p ro v e m e n t”.  In t.   J .   o f   El e c tr.   P o we r E n e rg y   S y st  2 0 1 3 ;  5 3 : 7 9 5 - 8 0 9 .   [5 ]   Ka th o d   DK ,   P a n t  V ,   S h a rm a   J.   Ev o lu ti o n a ry   p ro g ra m m in g   b a s e d   o p t im a l  p lac e m e n t  o f   re n e wa b le  d istri b u te d   g e n e ra to rs.  IEE E  T r a n s.  o n   Po we r S y st   2 0 1 3 ;  2 8 : 6 8 3 - 6 9 5 .   [6 ]   A r y a    D,   Ko sh ti   A ,   Ch o u b e   S C.   “ Distrib u te d   g e n e ra ti o n   p la n n i n g   u sin g   d if f e re n ti a l  e v o lu ti o n   a c c o u n ti n g   v o lt a g e   sta b il it y   c o n sid e ra ti o n ” .   In t .   J .   o f  El e c tr.   Po we r E n e rg y   S y st   2 0 1 2 ;  4 2 : 1 9 6 - 2 0 7 .   [7 ]   S in g a re su   S .   Ra o ,   “   E n g in e e rin g   Op ti m iza ti o n :  T h e o ry   a n d   p ra c ti c e ”   ,   F o u th   e d it i o n ,     Jo h n   W il e y   &   S o n s,   In c .   2 0 0 9         [8 ]   X in - S h e   Ya n g ,   “ Cu c k o o   S e a rc h   v ia   ev y   F li g h ts” ,   2 0 0 9 ,   W o rld   Co n g re ss   o n   Na tu re   &           Bo i lo g ica ll y   In sp ired   Co m p u ti n g   (Na BIC) .     AP P E NDI X  I       AP P E NDI X  I I       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.