I n t e r n at ion al  Jou r n al   of   P owe r   E lec t r on ics   an d   Dr ive  S ys t e m s   ( I JP E DS)   Vol.   13 ,   No.   1 ,   M a r c h   20 22 ,   pp.   594 ~ 605   I S S N:  2088 - 8694,   DO I 10 . 11591/i jpeds . v 13 .i 1 . pp 594 - 605             594       Jou r n al  h omepage ht tp: // ij pe ds . iaes c or e . c om   Im p le m e n t at io n  o f  r e ac t iv e  c o m p e n sat o r  f or  vol t age   b al an c i n u si n g A I b as e d  m o d e ls  a n d   n o ve p e r f o r m an c e  i n d e x       Dana  Ragab 1 Jas im   Gh ae b 2   1 M e c h a tr oni c s  E ngi ne e r in g D e pa r tm e nt , P a le s ti ne   T e c hni c a U ni ve r s it y - K a door ie T ul ka r e m,  P a le s ti ne     2 E le c tr ic a E ngi ne e r in g D e pa r tm e nt , P hi la de lp hi a  U ni ve r s it y,  A mm a n,  J or da n       Ar t icle   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e ived  Aug   16 ,   2021   R e vis e J a n   24 2022   Ac c e pted  J a n   31 2022       V o l t a g e - u n b a l an ce  i s   o n o t h p o w er  q u a l i t y   d ef i ci en ci e s   t h a t   d eg ra d e s   el ect r i cal   p o w er  s y s t em s   p erfo rma n ce.   In   t h i s   w o r k ,   v o l t ag u n b a l an ce   p ro b l em  i s   t ack l e d   t h ro u g h   t w o   s t ag e s ;   e v al u at i o n   u s i n g   n o v el   p erf o rman ce   i n d ex   an d   mi t i g at i o n   u s i n g   t h y r i s t o r - c o n t ro l l e d   react o r   (T CR)  co mp en s a t o r   w i t h   ar t i f i ci a l   i n t e l l i g e n t   ( A I)  b a s ed   m o d e l s .   U n l i k s t an d ar d   p erf o rman ce   i n d i ce s   t h at   re l y   o n   v o l t ag e s ro o t   mea n   s q u are  ( RMS )   v al u es ,   t h p ro p o s ed   i n d ex   d ep e n d s   o n   t h s p ac v ec t o (SV s i g n a l   a mp l i t u d fo v o l t a g e   u n b al a n ce  ev al u a t i o n .   T h i s   s i g n a l   d e p en d s   o n   t h i n s t an t an eo u s   v a l u e s   o t h e   t h ree - p h a s v o l t ag e s   an d   h a s   t w i ce  t h s y s t em  freq u en cy .   T h eref o re,   t h e   p ro p o s ed   i n d ex   en t i t l e d   as   s p ace  v ect o u n b a l an ce  fact o r   (SV U F)  refl ec t s   t h e   amo u n t   o v o l t a g u n b a l an c a n d   re d u ces   t h t i me  n ec es s ar y   fo ev al u at i o n   b y   h al f.   S u b s eq u en t l y ,   ad v a n ce d   mo d el s   b a s ed   o n   s e v eral   a l g o ri t h m s   are   p ro p o s ed   t o   g en e rat t h req u i re d   fi ri n g   a n g l es   fo T CR  co mp en s at o t o   res t o re  v o l t a g b al a n ce,   i n c l u d i n g   rad i al   b as i s   fu n ct i o n s   n et w o rk s   (R BFN s ),   h y b ri d - RBFN s   ( H - RBFN s ),   p o l y n o mi al s   (PN s ),   an d   s i m p l i fi e d   n eu ra l   n et w o r k s   (N N s ).   Mo d e l s s t ru c t u re,   p re d i c t i o n   cap a b i l i t y ,   an d   res p o n s t i me   are  an al y zed .   Res u l t s   s h o w   t h at   t h t i me  req u i red   fo v o l t a g u n b al a n ce   mi t i g a t i o n   i s   red u c ed .   Mo re o v er,   t h e   mo d e l s   u s ed   t o   g en erat t h fi r i n g   an g l es   are  s i mp l i f i ed   s i g n i f i can t l y   w h i l mai n t ai n i n g   h i g h   accu racy .   K e y w o r d s :   Ne ur a ne twor k   P owe r   qua li ty   R a dial  ba s is   f unc ti ons   ne twor ks   S pa c e   ve c tor   T hyr is tor   c ont r oll e r e a c tor   Voltage   unba lanc e   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l u n d e r   t h CC  B Y - SA   l i ce n s e.     C or r e s pon din A u th or :   Da na   R a ga b   M e c ha tr onics   E nginee r ing  De pa r tm e nt P a les ti ne   T e c hnica Unive r s it y - Ka door ie     J a f f a   S t,   T ulkar e m ,   P a les ti ne   E mail:   dm r a f a t@gm a il . c om       1.   I NT RODU C T I ON    Ge ne r a ti on,   t r a ns mi s s ion,   a nd  uti li z a ti on  o f   e lec tr ica powe r   a r e   c r it ica l   is s ue s   pr one   to   s e ve r a powe r   qua li ty   de f e c ts .   Vol tage   unba lanc e   is   on e   of   thes e   pr oblems   whic h   de ter io r a tes   va r ious   s e c tor s   pe r f or manc e   [ 1] .   T he   thr e e - pha s e   powe r   s ys tem  is   c ons ider e d   ba lanc e i f   the  th r e e - pha s e   volt a ge s   a nd  c ur r e nts   a r e   s ymm e tr ica with   a   pha s e   s hif o f    120°   [ 2 ] .     T he   p r im e   f a c tor   that   lea ds   to   volt a ge   unba lanc e   is   d is tr ibut ing   the   s ingl e - pha s e   loads   ir r e gular ly   ove r   the  thr e e - pha s e   s ys tem.   M or e ove r ,   unba lanc e   c ould  r e s ult   f r o the  a s ymm e tr in  tr a ns mi s s ion  li ne s im pe da nc e s   a nd  tr a ns f or mer   windings   [ 3] .   Voltag e   unba lanc e   ha s   s e ve r e   e f f e c ts   on  dif f e r e nt  de vice s ,   s uc a s   a lt e r na ti ng  c ur r e nt  ( AC )   to  dir e c c u r r e nt  ( DC )   c onve r ter s ,   a djus table   s pe e dr ives ,   a nd  induction  mot or s   [4 ] [ 7] .   B a s e on  the  de gr e e   of   volt a ge   unba lanc e ,   a   de r a ti ng  f a c tor   mus be   us e in  de ter mi ning  t he   mot or   s ize f or   ins tanc e ,   12 %   lar ge r   mot or   is   de mande in   c a s e   of   a   3 %   vo lt a ge   unba lanc e   [ 8] .   T he r e f or e ,   qua nti f ying  vol tage   unba lanc e   is   e s s e nti a f or   e va luating  s ys tem  pe r f o r manc e   a nd   e mpl oying   a   s uit a ble  c ontr ol.   T o   f ul f il l   thi s   r e quir e ment,   the   e nginee r i ng  c omm unit y   de f ined   s e ve r a indi c e s   to   e va l ua t e   volt a ge   unba lanc e .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   P ow   E lec   &   Dr i   S ys t     I S S N:   2088 - 8694       I mple me ntat ion  of  r e ac ti v e   c ompe ns ator   for   v olt age   balancing  us ing     ( Dana   M .   R agab )   595   T he   t r ue   r e pr e s e ntation  of   vol tage   unba lanc e ,   wa s   s tate by   in ter na ti ona l   e lec tr otec hnica c omm is s ion  ( I E C )   a s   the  r a ti be twe e the   ne ga ti ve   a nd  pos it ive  s e que nc e   volt a ge s .   T h is   index  is   k nown  a s   volt a ge   unba lanc e   f a c tor   ( VU F )   [ 9] .   I ns ti tut e   of   E lec tr ica a nd  E lec tr onics   E nginee r s   ( I E E E )   a ppr ov e thr e e   de f ini ti ons   f or   vol tage   unba lanc e .   Ac c or ding  to  I E E E   S td. 936 - 1987,   volt a ge   unba lanc e   is   e xpr e s s e a s   " the   dif f e r e nc e   be twe e the  highes a nd  the  lowe s R M S   pha s e   volt a ge ,   r e f e r r e to  the   a ve r a ge   of   the  thr e e   volt a ge s "   [ 10] .   Additi ona ll y ,   I E E E   S td . 112 - 1991,   int r oduc e pha s e   volt a ge   unba lanc e   r a te   ( P VU R ) ,   whic is   de f ined  a s   the   maximum   de viation   f r om   the  a ve r a ge   of   pha s e   volt a ge s   divi de d   by   thi s   a ve r a ge   [ 11 ] .   F inally ,   I E E E   S td .   1159   c on f ir med   the  de f ini t ion  pr e s e nted  by  I E C   in  a ddit ion   to  I E E E   S td. 112  [ 12] .   F u r th e r mor e ,   na ti ona e lec tr ica manuf a c tur e r s   a s s oc iation  ( NE M A )   a uthentica ted  a nother   s tanda r index  know a s   li ne   volt a ge   unba lanc e   r a ti o   ( L VU R ) .   I t   is   de f ined  a s   t he   r a ti be twe e n   the  maximum   de viation  f r om   the  a ve r a ge   of   li ne   volt a ge s   a nd  thi s   a ve r a ge   [ 13] .   All   thes e   indi c e s   r e ly  on  the  c a lcula ti on  of   the   R M S   volt a ge s   ther e f or e   20  ms   is   r e quir e d   a lea s to   c a lcula te  them.   M or e ove r ,   s e ve r a l   publi c a ti ons   int r oduc e other   f a c tor s   to   e va luate   or   a s s e s s   the  e f f e c o f   volt a ge   unba lanc e   on  the  s ys tem.   T hr e e   indi c e s ,   na mely ,   maximum   c ur r e nt  de viation  ( M C D) ,   c ombi ne d   c ur r e nt  de viatio ( C M C D) ,   a nd   e f f e c ti ve   c ur r e nt   de viatio ( E C D) ,   we r e   pr opos e d   in   [ 14] .   He nr iques   a nd   C or mane i [ 15] ,   volt a g e   unba lanc e   wa s   e va luate in  the  ti me  domain,   a nd  volt a ge   unba lanc e   leve ( VU L )   pe r f or manc e   index  wa s   pr opos e d.   T his   index  r e quir e s   many  s teps   f or   c a lcula ti on  ba s e on  the  s e c ond - or de r   volt a ge   tens or   theor y.     T he   s ubs e que nt  s tep  whe unba lanc e   e xc e e d s   the  a ll owa ble  li mi whic is   3 %   a c c or ding  to   Ame r ica Na ti ona S tanda r ds   I ns ti tut e   ( AN S I )   s tanda r is   volt a ge   unba lanc e   mi t igation  [ 16 ] .   M a ny   tec hniques   we r e   pr opos e in  the  li ter a tur e   f or   th is   pur pos e ,   in  [ 17 ]   dyna mi c   r e c onf igur a ti on  wa s   us e to   ba lanc e   the  d is tr ibut ion   s ys tem  by   c ha nging  the   di s tr ibut ion  ne twor k   s tr uc tur e .   Othe r   tec hniques   that   e mpl oy   dyna mi c   volt a ge   r e s tor e r   or   a   un if ied   powe r   c ondit ioner   to   r e s tor e   volt a ge   we r e   pr opos e in   [ 18 ]   a nd  [ 19 ] .   Anothe r   e f f icie nt  tec hnique  is   the  us e   of   f lexi ble   AC   tr a ns mi s s ion  s y s tem  ( F AC T S )   de vice s .   T he s e   de vice s   include   s ta ti c   VA R   c om pe ns a tor s   ( S VC )   a nd  s tatic  s ync hr onous   c ompens a tor s   ( S T AT C OM ) ,   w hich  a r e   wide ly  us e in   volt a ge   ba lanc ing   [ 20 ] [ 22 ] .   E s f a ha ni  a nd   Va hidi   i n   [ 23] ,   a   c ombi na ti on   of   t hyr is tor - c ontr oll e r e a c tor   ( T C R )   a nd   S T A T C OM   wa s   im pleme nted  to  r e s tor e   volt a ge   ba lanc ing  a nd  r e duc e   c ur r e nt   ha r moni c s .     S e ve r a c ontr ol  a lgor it hms   we r e   p r opos e f or   S VC   c ontr ol   [ 24] .   T he   us e   of   a   P I   c ont r oll e r   with   S VC   f or   volt a ge   r e gulation   pur pos e s   wa s   dis c us s e in   [ 25] .   H ybr id  a lgo r it hms   that  us e   ne ur a ne twor k s   ( NN s )   dur ing  onli ne   mode  f o r   volt a ge   ba lanc ing  a nd  other   a lgor it hms   to  ge ne r a te  the  f i r ing  a ngles   of   t he   T C R   c ompens a tor   dur ing  of f li ne   mode   we r e   c ons ider e d   [ 26] [ 28] .   f uz z r a nking  s ys tem  wa s   us e i [ 26]   to  pr ovide  the   opti mum   s e of   f ir ing   a ngles   ba s e on  ha r moni c   mi nim iza ti on .   R uba iey  a nd   R uba yi   [ 27] ,   a   gr a vit a ti ona s e a r c a lgor it hm  ( GSA)   r e plac e the  f uz z logi c   with  the  s a me  objec ti ve s   of   r e duc ing  ha r moni c s   a nd   r e s tor ing  vo lt a ge   ba lanc ing.   P a r ti c l e   s wa r opti mi z a ti on  ( PSO )   a lgo r it hm   with   the   o bjec ti ve   f unc ti on  o f   r e duc ing   VU F   wa s   pr opos e d   in   [ 28] .   R a ga e t   al [ 29 ] ,   p r opos e the   NN   wa s   im pleme nte dur ing   the  onli ne   mode  to   r e t r ieve   volt a ge   ba lanc e ,   whi le  da ta  r e qui r e f or   NN   t r a ini ng  we r e   obtaine d   us ing  a e xpe r im e ntally.   R a dial  ba s is   f unc ti ons   ne twor ks   ( R B F N s )   we r e   us e in  [ 30]   a nd  [ 31]   f or   S VC   c ontr ol,   to  im pr ove   the  s tabili ty  of   the  e lec tr ica powe r   s ys tem.   Guo   e al .   [ 32] ,   us e a   model  ba s e on  R B F NN s   a nd  pr incipa c omponent  a na lys is   ( P C A)   method  wa s   p r opos e t moni tor   the   powe r   s ys tem.   T he   R R B F NN   wa s   s ugge s ted   to  de a l   with  non li ne a r   da ta  then   the   P C wa s   e mpl oye to   pe r f or is landing  de tec ti on.   B oth   NN s   a nd  R B F Ns   a r e   good  c a ndi da tes   to   model   c ompl e x   e nginee r ing  s ys tems .   T he   c ontr ibu ti on  to  knowle d ge   in   thi s   wor c a be   s umm a r ize i be ing   a s :     P r opos ing  a   nove l   index  f o r   volt a ge - unba lanc e   e va luation.   T h is   index  de pe nds   on  the   S magnit ude   to   c a lcula te  volt a ge   unba lanc e   pe r c e ntage ,   r e duc ing  t he   ti me  r e qui r e f o r   unba lanc e   e va luation  by   ha lf .     P r opos ing  s e ve r a l   models   to   ge ne r a te   the   r e quir e f i r ing   a ngles   of   T C R   to   r e s tor e   volt a ge   ba la nc e .   M ode ls   ba s e on  R B F Ns ,   hybr id - R B F N s   ( H - R B F Ns ) polynom ials   ( P Ns ) ,   a nd   NN   a r e   p r opos e wit the   unba lanc e thr e e   load  vo lt a ge s   only  a s   input   da ta   a nd  the  th r e e   f i r ing   a ngles   of   T C R   a s   output   da ta.   T he   s ugge s ted  NN   ha s   a   ve r s im ple  s tr uc tur e   c ons is ti ng  of   one   hidden   laye r   with   ten  ne ur ons .   Als o,   the   pr opos e R B F Ns   a nd  NN   s hows   a   high  pe r f or manc e   in  pr e diction   c a pa bil it ies .     E nha nc ing  the  r e s pons e   ti me  r e qui r e f or   volt a ge   unba lanc e   mi ti ga ti on  thr ough   im pr ove ments   in  bo t the  e va luation  a nd  c ontr ol  p r oc e s s .   T h e   pa pe r   is   o r ga ni z e d   is   be in a s :   th e   un ba lan c e th r e e   p ha s e   pow e r   s ys t e m   is   in t r o du c e in   s ec t io n   2 .   T h e n   s pa c e   ve c t o r   un ba la nc e   f a c t o r   ( S V UF )   is   p r opo s e d   f or   vo l tag e   u nba la nc e   e va lu a t io n   i n   s e c t io n   3 .   A f te r   t ha s e c t io n   4   d is c us s e s   t he   s ug ge s te d   m od e ls   f o r   vol t a ge   u nba la nc e   c o n tr o l .   I n   s e c ti on   5   th e   c on t r i bu t io n   to  k n ow led ge   in   th is   w o r k   is   e la bo r a te d .   F in a l l y ,   t he   c on c l us io n   is   gi ve n   i n   s e c t io n   6 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8694   I nt  J   P ow   E lec   &   Dr i   S ys t Vol.   13 ,   No.   1 M a r c h   20 22 :   594 - 605   596   2.   UN B AL AN C E T HRE E   P HAS E   P OWE S Y S T E M   T hr e e - pha s e   powe r   s ys tems   ope r a te  e f f icie ntl unde r   ba lanc e c ondit ions .   How e ve r ,   volt a ge - unba lanc e   a r is e s   in  s e ve r a s it ua ti ons   a nd  de gr a de s   s ys tem  pe r f or manc e .   I thi s   wor k ,   Aqa ba   Qa tr a na   S outh  Amman  ( AQ S A)   e lec tr ica l   powe r   s ys tem  is   mo de led  a nd  s im ulate in   M AT L AB /S im uli nk,   a s   s hown  in  F igur e   1.   T he   s ys tem's   tot a length  is   328  km ,   s tar t ing  a Aqa ba   s tation,   whic ope r a tes   a 14  kV .   T hi s   volt a ge   is   s teppe up  to  400  kV   a nd  c onne c ted  to  the   p owe r   s ys tem  li ne .   T wo  s ubs tations   s pli the  li ne ;   Qa tr a na   s ubs ta ti on  ( bus   2)   a 245   km   a nd  Amman   S out s ubs tation  ( bus   3 )   a t   328   km,   r e s pe c ti ve ly.   I n   or de r   to   r e pr e s e nt  thes e   tr a ns mi s s ion  li ne s ,   thr e e   pi - s e c ti on s   a r e   us e d;  e a c c ons is t s   of   two  s hunt  c a pa c it or s   a nd  s e r ies   inductor   a nd  r e s is tor   [ 29] .     At  S outh  Amman   s ubs tation,   the  volt a ge   is   s teppe down  to  132 ,   33 ,   11 ,   a nd   0. 38   kV  a whic h   the  thr e e - pha s e   loads   a r e   c onne c ted.   As   the   powe r   c ons umpt ion  by   the   loads   is   a s ymm e tr ica ove r   t he   thr e e   pha s e s ,   volt a ge   unba lanc e   a r is e s .   I thi s   c a s e ,   the   c ur r e nts   dr a wn  by  the  loa ds   a r e   not  identica l,   pr oduc ing  a s ymm e tr ica volt a ge   dr op   a c r os s   the   tr a ns mi s s ion  li ne   a nd  c ons e que nti a ll unba lanc e load   vol tage s .   I n   or de r   to  r e s tor e   volt a ge   ba lanc e ,   a   T C R   c ompe ns a tor   is   ins talled  a bus   3.   T his   type  o f   r e a c ti ve   powe r   c ompens a tor   pr ovi de s   a   good  c a pa bil it f or   ind ivi dua pha s e   c ontr ol  a nd  f a s r e s pons e .   B va r ying  t he   f ir ing   a ngles   be twe e 90°  a nd  180°,   the  a bs or be r e a c ti ve   powe r   va r ies   a c c or dingl y.   I n   the  c a s e   of   volt a ge   unba lanc e ,   the  p r ovided  lagging   VA R s   dif f e r   a c c or ding  to   e a c ph a s e   r e quir e ments ,   a nd   thus   th e   c ontr ol   a c ti on  c a be   c a r r ied  out  by  f ir ing   e a c pa ir   of   th yr is tor s   with  pr ope r   f ir ing  a ngles   [ 20] .   T he   r e quir e f ir ing   a ngles   a r e   de ter mi ne us ing  s e ve r a a lgor it hms ,   a s   dis c us s e in  s e c ti on  4.           F igur e   1.   AQ S powe r   s ys tem  S im uli nk   model       3.   VOL T AGE   UN B A L AN CE   E VA L UA T I ON  USI NG  S VU F   I th is   s e c ti on  s tanda r d   indi c e s   us e d   f or   volt a ge   unba lanc e   e va luation  a r e   int r oduc e d,   a nd  the   ne w   S VU F   index  is   p r opos e a nd  c ompar e to   thes e   in dice s .     3. 1 .     Volt age   u n b ala n c e   f a c t or     T he   s ymm e tr ica c omponents   theor c a be   us e to  a na lyze   a nd  s tudy  the  powe r   s ys tem  unde r   unba lanc e c ondit ions   [ 33] .   I n   the   c ontext   of   thi s   wor k,   it   is   us e a s   a   pa r t   of   VU F   c a lcula ti on.   Ac c or ding  to   thi s   theor y,   the  thr e e - pha s e   unba lanc e c omponent s   c a be   e xpr e s s e a s   a   s e of   ba lanc e ( i . e . ,   s ym metr ica l)   one s .   T he s e   s ymm e tr ica c omponents   a r e   known  a s   pos it ive,   ne ga ti ve ,   a nd   z e r s e que nc e   c omponents .   B oth   the  pos it ive  a nd  ne ga ti ve   s e que nc e   volt a ge s   ha ve   e qua magnitudes   a nd  a   pha s e   s hif t   of   120°.   B ut  the  ne ga ti ve   s e que nc e   volt a ge s   r otate   in  the  oppos it e   dir e c ti on  of   pos it ive  s e que nc e   volt a ge s .   T he   z e r o - s e que nc e   volt a ge s   ha ve   e qua magnitude s ,   z e r pha s e   s hif t,   a nd  f ixed  ( i. e . ,   do  not  r otate ) .   T he   s ymm e tr ica c o mponents   c a be   r e pr e s e nted  in  ter ms   o f   the   thr e e - pha s e   volt a ge s   is   be ing  a s   [ 33] :     0   =     (   +     +   )   ( 1)     1   =     (   +      +   2 )   ( 2)     2 =     (   +   2   +   )   ( 3)     W he r e :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   P ow   E lec   &   Dr i   S ys t     I S S N:   2088 - 8694       I mple me ntat ion  of  r e ac ti v e   c ompe ns ator   for   v olt age   balancing  us ing     ( Dana   M .   R agab )   597     ,     T hr e e - pha s e   unba lanc e volt a ge s .   0   , 1     2   Z e r o,   pos it ive,   a nd   ne ga ti ve   s e que nc e   c omponents   of   the  th r e e - pha s e   volt a ge s ,   r e s pe c ti ve ly.   T he   VU F ,   whic r e p r e s e nts   the  tr ue   de f ini ti on,   c a be   c a lcula ted  a c c or ding  to   the  f o ll owing  e qua ti on:     V U F =   V 2   V 1     x1 0 0   %   ( 4)     3. 2 .     P h as e   volt age   u n b alan c e   r at e     I te r ms   of   I E E E   s tanda r ds ,   the  P VU R s   a r e   give by   ( 5 )   a nd   ( 6 )   with   s ubs c r ipt s   r e f e r r ing   to   the   s tanda r d’ s   na me  [ 11 ] [ 12] .   T he   P VU R   is   de f ined  by  I E E E -   S td. 112  a s   the  maximum   de viation  f r om  the  a ve r a ge   of   th r e e - pha s e   volt a ge s   to  the  a ve r a ge   o f   t hr e e - pha s e   volt a ge s .   T he   I E E E -   S td. 936   de f ined   P VU R   a s   the  dif f e r e nc e   be twe e the  highes a nd  lowe s vol tage   to  the  a ve r a ge   of   th r e e - pha s e   volt a ge s .   I ts   c a lcula ti on  de pe nds   on  the  R M S   of   the   volt a ge s ,   whic r e quir e s   20  ms   of   t im e .       112 =                           100   %     ( 5)      936 =                              1 00   %   ( 6)     3. 3 .     L in e   vol t age   u n b alan c e   r at io     In   ( 7 )   r e pr e s e nts   the  NE M de f ini ti on  f o r   L VU R   [ 13] .   I ts   c a lcula ti on  de pe nds   on  the  R M S   of   the  volt a ge s ,   whic r e quir e s   20   ms   of   ti me.       =                          100   %   ( 7)     3. 4 .     S p ac e   ve c t or   u n b ala n c e   f ac t or     I thi s   wor k ,   a a dva nc e index  to   e va luate   vol tage   unba lanc e   ba s e on  S s ignal  is   pr opos e d.   S pa c e   ve c tor   unba lanc e   f a c tor   ( S VU F )   is   the  s ugg e s ted  na me  f or   the  pr opos e index.   I ge ne r a l ,   the   S is   a   c ompl e va r iable   us e to  r e pr e s e nt  the  tot a e f f e c of   s ys tem  volt a ge s ,   a s   s hown  by  ( 8 )   [ 29] .   W he the    thr e e - pha s e   powe r   s ys tem  is   ba lanc e d,   the   S V   ma gnit ude   is   c ons tant  a nd   c a be   c ons ider e a s   a   DC   s ignal.   W he r e a s ,   whe the  th r e e - pha s e   volt a ge s   a r e   unba lanc e d,   the  ins tanta ne ous   va lues   of   the  S V   magnit ude   va r y   c onti nuous ly  pr oduc ing  a   s inus oidal  s ignal.   T h e   f r e que nc of   thi s   s ignal  is   twice   the  s ys tem  volt a ge s   f r e que nc [ 29] .     ̅ =   + 1 3 ( )     ( 8)       T he   magnitude  o f   S V   | ̅ |   c a be   c a lcula ted  by  ( 9)   [ 34] .     | ̅ | = 2 + 1 3 ( ) 2   ( 9)       W he r e :   v a v b ,   a nd  v c T he   th r e e - pha s e   load  volt a ge s .     T he   pr opos e S VU F   is   de f ined  a s   the  r a ti be twe e the  a mpl it ude s   of   the  S AC   s ignal  a nd  the  S DC   s ignal.   Or   " T he   r a ti o   be twe e the  S a mpl it ude s   unde r   unba lanc e a nd  ba lanc e c on dit ions " Ac c or dingl y,   S VU F   c a be   c a lcula ted  f r om  ( 10 ) .     %   = (  ) (  ) 100   %   ( 10)       W he r e :   (  ) S a mpl it ude   unde r   ba lanc e c ondit ion .   (  ) S a mpl it ude   unde r   unba lanc e c ondit ion .   F igur e   s hows   the  th r e e - pha s e   volt a ge s   a nd  S a mpl it ude   f or   the  c ons ider e AQ S s ys tem  unde r   ba lanc e c ondit ions .   T he   S a mpl it ude   e qua ls   3 62  V,   whic is   take n   a s   a   r e f e r e nc e   DC   va lue.   F igur e   s hows   the  S s ignal  in  c a s e   of   volt a ge   unba lanc e   in  whic the  VU F   is   4. 11% .   I thi s   c a s e ,   the  a mpl it ude   of   S is   14. 65   V,   a nd  a c c or ding  to   ( 10 ) ,   the  S VU F   c a be   c a lcula ted  is   be ing  a s :       %   = (  ) (  ) 100   % = 14 . 65 3 6 2 100% = 4 . 04% .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8694   I nt  J   P ow   E lec   &   Dr i   S ys t Vol.   13 ,   No.   1 M a r c h   20 22 :   594 - 605   598   F igur e   4   s hows   a nother   c a s e   in  whic h   the   VU F   e qua ls   1. 567% ,   a nd   the   S V   a mpl it ude   is   5. 634   V ,   a nd  a c c or dingl y,   the  S VU F   is   1 . 556  % .   T he   a bs olut e   e r r or   be twe e the   obtaine S VU F   a nd  the   r e a l   VU F   is   only  0. 07   %   a nd   0. 011 % ,   r e s pe c ti ve ly.   T his   c on f ir ms   the  a c c ur a c o f   the   pr opos e S VU F   f or   the  c a l c ulation  of   the  unba lanc e   f a c to r   in   unba lanc e thr e e   pha s e   powe r   s ys tem.           F igur e   2.   S V   s ignal  a nd  ba lanc e thr e e - pha s e   volt a ge s           F igur e   3.   S V   s ignal  a nd  unba lanc e thr e e - pha s e   volt a ge s   with  % S VU F   o f   4 . 04%   a nd  % VU F   of   4. 11 %           F igur e   4.   S V   s ignal  with  % S VU F   o f   1 . 567%   a nd   % VU F   of   1. 566 %       T a ble  1   s hows   the  S VU F   a nd   the   other   s tanda r indi c e s   ( L VU F ,   P VU F 112 ,   a nd   P VU F 936 )   in   c ompar is on  with  the  t r ue   va lue  whic is   r e pr e s e nted  by  VU F .   I t   c a be   s e e that  the   va lues   obtaine u s ing  the  pr opos e S VU F   pr ovide   a de qua te  r e pr e s e ntation  f o r   volt a ge   unba lanc e   pe r c e ntage   in   the   s ys tem.   F ur ther mor e ,   the  a ve r a ge   of   a bs olut e   e r r or s   f o r   e a c pe r f or manc e   index  is   c a lcula ted,   a s s umi ng   t ha the  % VU F   r e pr e s e nts   the  tr ue   va lue.   I t   is   noti c e a ble  that  the  pr opos e pe r f o r manc e   index  S VU F   p r ov ides   the   lea s a ve r a ge   a bs olut e   e r r or ,   whic e qua ls   to  0 . 48  % .     T he   pr opos e index  pr ovides   good  a c c ur a c wh il e   s ur pa s s e s   other   indi c e s   in  s e ve r a a s pe c ts .   I e li mi na tes   the  ne e to  e xpr e s s   the  s y s tem  volt a ge s   in  ter ms   of   the  s ymm e tr ica c omponents   r e quir e f or   the   VU F   c a lcula ti on.   M or e ove r ,   the   S V   s ignal  ha s   tw ice   the  f r e que nc of   the  s ys tem  volt a ge s   s ignal,   h e nc e   thi s   s ignal's   a mpl it ude   c a n   be   p r ovided   wi thi n   ha lf   of   the  s ys tem  c yc le  ( i. e . ,   10   ms   f or   50   Hz   s ignal   f r e que nc y) .   W hil e   the  R M S   va lues   of   s ys tem  volt a ge s   r e quir e   20  ms   a lea s whe n   unba lanc e   c ondit ions   a r e   p r e s e nted  in   s ys tem.   C ons e que ntl y,   the  p r opos e index  outdoe s   the  tr a dit ional  pe r f or manc e   i nd ice s   by  r e duc ing   the  ti me   ne c e s s a r to  de tec a nd  e va luate   volt a ge   unba lanc e   to  ha lf .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   P ow   E lec   &   Dr i   S ys t     I S S N:   2088 - 8694       I mple me ntat ion  of  r e ac ti v e   c ompe ns ator   for   v olt age   balancing  us ing     ( Dana   M .   R agab )   599   T a ble  1.   P r opos e S VU F   a nd  s tanda r indi c e s   in   c ompar is on  with  VU F   S V  a mpl it ude     %      %    %        %  112   %  9 3 6   11.9   3.4   3.29   3.31   3.24   5.59   8.405   2.38   2.32   2.36   2.35   3.88   21.76   6.35   6.01   5.59   5.47   10.9   20.05   5.83   5.54   5.19   5.85   9.93   23.71   6.93   6.55   6.18   6.29   11.9   39.17   12   10.8   10.5   10.5   20.6   34.82   10.5   9.62   9.48   9.13   18.1   32.19   9.68   8.89   8.73   8.44   16.6   30.25   9.01   8.36   7.8   8.05   15.6   28.3   8.37   7.82   7.45   7.68   14.4   14.62   4.11   4.04   4.06   4.16   6.48   A ve r a ge  a bs ol ut e  e r r or   0%   0.48%   0.72%   0.69%   5.04%       4.   VOL T AGE   UN B A L AN CE   M I T I GA T I ON   I thi s   wor k,   a   T C R   r e a c ti ve   powe r   c ompens a tor   a the  load  s ide  is   a ppli e to  r e s tor e   the  volt a ge   ba lanc e   f or   the   328  km   AQ S A   powe r   s ys tem.   B y   de ter mi ning   the   f i r ing   a ngles   of   the   T C R ,   the   a mount   of   r e a c ti ve   powe r   c a n   be   c ont r oll e d   a nd  ba lanc e c ondit ions   c a be   a c hieve d.   I thi s   s e c ti on  f our   i ntelli ge nt  models R B F Ns ,   H - R B F Ns ,   P Ns ,   a nd   NN s   a r e   pr o pos e to  ge ne r a te   the   r e qui r e T C R   f ir ing   a ngles .   T he the   be s models   a r e   va li da ted  thr ough  the  e mpl oyment  on  the  AQ S powe r   s ys tem  c ons ider ing  the  VU F   a s   the  c r it e r ion  f or   a s s e s s ment.   F inally,   the  two  s teps   of   volt a ge   unba lanc e   e va luation  a nd  m it igation  us in S VU F   a nd  int e ll igent  models   a r e   pe r f or med,   r e s pe c ti ve ly.     All  the   pr opos e d   int e ll igent   models   uti li z e   the   th r e e   pha s e   volt a ge s   a s   input s   to   pr e dict   the   r e qui r e thr e e   f ir ing  a ngles   f or   volt a ge   ba lanc ing.   M AT L AB /S im uli nk  model  of   AQ S is   us e to  ge ne r a t e   the  da ta  s e that  a r e   us e to  tr a in  the  p r opos e int e ll igent  models   e mpi r ica ll y.   T h is   pr oc e dur e   wa s   f oll owe to  r e duc e   the  number   o f   pa r a mete r s   us e d   a s   the   input   da ta.   B e c a us e   e qua ti ons   r e quir e d   to   c a lcula te   the   f ir in a ngles   de pe nd  on  a lea s s ix  pa r a m e ter s ,   including  thr e e   load  volt a ge s ,   c ur r e nts ,   r e a powe r s ,   a nd  r e a c ti ve   powe r s ,   ther e f or e   us ing  thes e   e qua ti ons   to  ge ne r a te  the   da ta  dur ing  o f f li ne   mode  then   e xc ludi ng  pa r of   them  a s     in  [ 27 ]   a nd  [ 28]   a f f e c ts   the   qua li ty   of   da ta.   C ons e que nti a ll y,   NN 's   w it h   c ompl e x   s tr uc tur e s   we r e   ne c e s s a r to  pe r f or m   the  r e gr e s s ion  with   r e s ult s   s howing  mode r a te  pe r f o r manc e   dur ing  the   tes ti ng  pha s e .   230   s a mpl e s   of   da ta  s e a r e   ge ne r a ted  to  tr a in  int e ll igent  models ,   80%   of   thes e   s a mpl e s   a r e   us e f or   r e g r e s s ion,   a nd  20%   f o r   va li da ti on  ( i . e . ,   tes ti ng) .   Dif f e r e nt  models   a r e   c om pa r e a c c or ding  to  s e ve r a f a c tor s   is   be ing  a s :     T he   number   of   pa r a mete r s   c ons ti tut e s   the  model.     T he   c oe f f icie nt   of   de ter mi na ti on   ( R 2 ) ,   whic r e f le c ts   the  model's   a bil it y   to  p r oduc e   the   e xpe c ted  ou tput ,   a nd  the  opti mal  va lue   f or   thi s   f a c to r   is   1 .       T he   pr e dicte e r r o r   s um  of   s qua r e s   R 2   ( P R E S S   R 2 ) ,   whic r e f lec ts   the  model  c a pa bil it in   pr e diction ,   a nd   the  opti mal  va lue  f or   thi s   f a c tor   is   1.     T he   r oot   mea s qua r e   e r r or   ( R M S E ) ,   whic h   indi c a tes   the  mod e l's   a bil it to  c ha s e   the  da ta  po int s ,   a n the   opti mal  va lue  f o r   thi s   f a c tor   is   z e r o .     P r e dicte e r r or   s um  of   s qua r e s   R M S S   ( P R E S S   R M S E ) ,   whic he lps   in  a voidi ng  ove r f it ti ng  dur ing  model  ge ne r a ti on.   As   thi s   f a c tor   de c r e a s e   the   model  wi ll   ha ve   a   be tt e r   pr e de c ti vit y.   R e duc ing  the   R M S E   va lue   doe s   not  gua r a ntee   that  model   will   p r oduc e   good   r e s ult s   whe ne da ta  a r e   p r e s e nted.   T he r e f or e ,   it   is   us e f ul  to  c ons ider   mi nim izing  both   the  R M S E   a nd   P R E S S   R M S E .       4. 1 .     Radi al   b as is   f u n c t ion   n e t wor k s   S e ve r a types   of   R B F Ns   a r e   c ons ider e to  pr e dict  the  f ir ing   a ngles .   I ge ne r a l ,   the  r a dial   ba s is   f unc ti on  c a be   r e pr e s e nted  by  ( 11 )   [ 35 ] .       ( ) = ( )   ( 11)     W he r e     r e pr e s e nts   the  input   ve c tor   a nd    is   the  c e nter   of   the  r a dial  ba s e s   f unc ti on.   I te r ms   of   ,   it   i s   a   univa r iate   f unc ti on  that  c ha r a c ter ize s   R B F Ns va r ious   f unc ti ons ,   whic a r e   known  a s   ke r ne l   f unc ti on s .     E a c model  obtaine us ing  R B F Ns   c ons i s ts   of   li ne a r ly  c ombi ne N   of   R B F s   that  ha ve   dis ti nc t   c e nter s .   T he   output   of   the  model   buil t   is   given  by   ( 12 )     ̂ ( ) = ( ) = 1   ( 12)     W he r e   ̂ ( )   is   the  a ppr ox im a ted  output   of   a   tar ge s e a nd    is   the   we ight   of   the  j th   R B F .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8694   I nt  J   P ow   E lec   &   Dr i   S ys t Vol.   13 ,   No.   1 M a r c h   20 22 :   594 - 605   600   I thi s   wor the  ke r ne f unc ti ons   c ons ider e a r e mul ti qu a dr ics   ( M Q) ,   thi n - plate   s pli ne   ( T P S ) ,   a nd   logi s ti c   ba s is   f unc ti on  ( L B F ) .   T he s e   k e r ne f unc ti ons   a r e   given  by  ( 13 ) - ( 15 )   r e s pe c ti ve ly.   All   thes e   f unc ti ons   ha ve   a   width  pa r a mete r     r e late to  the   f unc ti on   s pr e a a r ound  it s   c e nter .     ( ) = ( ) 2 log   ( )   ( 13)     ( ) = 1 1 + e x p ( )   ( 14)     ( ) = 2 + 2   ( 15)     T a ble  s hows   that  a ll   Ke r ne f unc ti ons   r e s ult e d   in  a n   outs tanding  pe r f o r manc e   in  te r ms   of   R 2 whic ha s   a   va lue  of   1.   W hich  pr ove s   the  models   a bil it to  pr oduc e   the  e xpe c ted  output .   Als o,   it   c a be   s e e n   that  P R E S S   R 2   is   ve r y   high ,   a lm os t   f or   a ll   models ,   whic mani f e s ts   high  pe r f o r ma nc e   in   t e r ms   of   pr e dicta bil it y.   M or e ove r ,   the  lea s R M S E s   a r e   p r o vided  by  M Q,   L B F ,   a nd  L B F .   T he r e f o r e ,   a   c ombi na ti on  of   thes e   f unc ti ons   is   a ppli e in  the   S im uli nk   model  to   pe r f or m   volt a ge   unba lanc e   mi t igation.       T a ble   2.   R B F Ns   models   r e s ult s   T C R  f ir in g a ng le s   K e r ne F unc ti on   P a r a me te r s   R 2   P R E S S  R 2   R M S E   P R E S S  R M S E   α1   MQ   62   63   60   1   1   1   0.999   0.999   0.998   1.19   1.38   1.26   3.25   3.75   4.29   T P S   L B F   α2     MQ   63   63   63   1   1   1   0.999   0.996   0.999   1.91   1.92   1.85   4.36   7.39    3.97   T P S   L B F   α3   MQ   63   63   63   1   1   1   0.999   0.999   0.999   1.78   1.57   1.53   3.5   3.49   3.7   T P S   L B F       4. 2 .     Hyb r id   r ad ial   b as is   f u n c t ion   n e t wor k s   T he s e   f unc ti ons   a r e   a   c ombi na ti on  of   R B F Ns   a nd  li ne a r   models .   T he   H - R B F Ns   c on s ider e a r e   hybr id - L B F   ( HL B F ) ,   hyb r id - M ( HM Q) ,   a nd  hybr id - li ne r   R B F   ( HL R B F )   with  P Ns .   T a ble  s ho ws   that  a   high  va lue  o f   R 2   f o r   the   th r e e   f i r ing   a ngles   of   mor e   than  o r   e qua to   0 . 99   is   r e a c he f o r   a ll   models .   I s hows   the  models   a bil it to  pr oduc e   the  e xpe c ted  output .   F ur ther mor e ,   P R E S S   R 2   is   a c c e ptable   a nd  s ho ws   good   pr e diction  c a pa bil it ies .   I ter ms   of   lea s R M S E ,   i is   a c c ompl is he by  the  L B F P   model;  he nc e   it   is   us e in   s e c ti on   4. f o r   volt a ge   unba lanc e   mi ti ga ti on.         T a ble   3.   H - R B F Ns   models   r e s ult s   T C R  f ir in g a ngl e s   H - R B F     P a r a me te r s   R 2   P R E S S  R 2   R M S E   P R E S S  R M S E   α1   H L B F   67   67   67   0.997   0.997   0.997   0.929   0.941   0.945   1.00   1.00   1.10   4.6   4.06   4.18   H M Q   H L R B F   α2   H L B F   67   67   67   0.99   0.99   0.99   0.971   0.977   0.972   1.59   1.65   1.68   3.54   4.98   3.14   H M Q   H L R B F   α3   H L B F   67   67   67   0.994   0.993   0.994   0.971   0.97   0.96   1.37   1.44   1.49   3.18   3.76   3.28   H M Q   H L R B F       4. 3 .     P o lyn om ial s   L inea r   r e gr e s s ion  pr ovides   s im pler   models   c ompa r e to  other   r e gr e s s ion  types .   Ne ve r thele s s ,   whe de a li ng  with  P Ns   models ,   a tt e nti on   mus be   given   to  the  numbe r   of   ter ms .   T his   number   mus be   s e l e c ted  s o   that  a   c ompr o mi s a ti on  be twe e r e duc ing   the  e r r or   a nd  a voidi ng   ove r f it ti n g   is   a c hieve [ 35 ] .   R e ga r ding  that,   a s   the  number   of   ter ms   incr e a s e s ,   the  e r r or   de c r e a s e s .   T pr ovide  a   be tt e r   ge ne r a li z a ti on  ( i. e . ,   model  pr e dicta bil it y) ,   s tepw is e   r e gr e s s ion  is   us e to  s e lec model  ter ms   s that  the   P R E S S   R M S E   is   mi n im i z e d.     S e ve r a polynom ial  models   a r e   e xa mi ne to   pr e dic the  f i r ing  a ngles .   th ir d,   f our th,   a nd   f if th - or de r   polynom ials   a r e   inves ti ga ted,   a s   s hown  in   T a ble  4.   I t   c a n   be   noti c e d   that   a s   the  o r de r   of   the  po lynom ial   incr e a s e s   a nd  c ons e que nti a ll y,   the  number   o f   te r ms   incr e a s e s ,   the  R M S E   de c r e a s e s li ghtl y.   How e ve r ,   the   P R E S S   R M S E   incr e a s e numer ous ly  a nd  P R E S S   R de c r e a s e d,   r e f lec ti ng  a   r e duc ti on  in  the  pr e diction  c a pa bil it of   the  higher - or de r   models   a nd  ove r f it ti ng.   As   a   r e s ult ,   the  thi r d - or de r   po lynom ial   will   be   c ons ider e f or   volt a ge   unba lanc e   c ont r ol.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   P ow   E lec   &   Dr i   S ys t     I S S N:   2088 - 8694       I mple me ntat ion  of  r e ac ti v e   c ompe ns ator   for   v olt age   balancing  us ing     ( Dana   M .   R agab )   601   T a ble  4.   P olynom ials   models   r e s ult s   T C R  f ir in g a ngl e s   P ol ynomi a O r de r     P a r a me te r s   R 2   P R E S S  R 2   R M S E   P R E S S  R M S E   α1   3 rd   15   35   38   0.964   0.966   0.968   0.931   0.215   - 10.695   4.32   3.5   3.46   4.51   15.27   58.94   4 th   5 th   α2   3 rd   14   35   38   0.939   0.972   0.973   0.926   0.623   - 13.155   5.3   3.86   3.77   5.61   10.81   77.81   4 th   5 th   α3   3 rd   14   23   33   0.96   0.96   0.97   0.951   - 0.094   0.945   3.9   3.82   3.47   4.16   19.63   4.41   4 th   5 th       4. 4 .     Ne u r al  n e t wor k s   M a ny  publi c a ti ons   in  the  li ter a tu r e   dis c us s e the  us e   of   NN   f o r   f i r ing  a ngles   ge ne r a ti on .   T ypica ll y,   NN 's   us e   is   wide s pr e a dur ing  onli ne   ope r a ti on  due   to  it s   f a s r e s pons e   c ompar e to  other   a lgor it hms   s uc a s   gr a vit a ti ona s e a r c h,   pa r t icle   s wa r m,   a nd   ge ne ti c   a lgor it hm  that   a r e   us ua ll us e to   ge ne r a te  the   f ir in a ngles   dur ing  o f f li ne   mode   [ 28 ] .   T wo   s tr uc tu r e s   of   NN   a r e   s ugge s ted.   F ir s t,   th r e e   NN s   a r e   us e d   with   the  th r e e   load  volt a ge s   a s   input   a nd  one   of   the  f ir ing   a ngles   a s   e a c ne twor k's   output .   E a c NN   c ons is ts   of   one   hidd e laye r   with  ten  ne ur ons   a nd  a n   output   laye r   with  one   ne ur on;  the  tans igm oid  tr a ns f e r   f unc ti on  is   c ons ider e d   in  both   l a ye r s .   T a ble   s hows   the   da ta  r e late d   to   NN s   tr a i ning.   I c a n   be   s e e that   in   a ll   c a s e s ,   R is   ve r y   hig a lm os one ,   whic mea ns   that  the  NN s   ha ve   a e xc e ll e nt  p e r f or manc e   dur ing   the  t r a ini ng  pha s e .     I ter ms   of   the  s e c ond  s tr uc tur e ,   one   NN   with  th e   thr e e   load  volt a ge s   a s   input   a nd  the  th r e e   f i r ing   a ngles   a s   output   is   s ugge s ted.   T he   NN   c ons is ts   of   one   hidden   laye r   with   ten  ne u r ons ,   whic h   r e duc e s   c a lcula ti ons   s igni f ica ntl y.   R e pe a tedly,   the   tans ig moi t r a ns f e r   f unc ti on   is   us e d   f or   both   the   hidde a nd   the  outp ut  laye r s .   F igur e   s hows   the  pe r f or manc e   of   t he   pr opos e NN   dur ing  the  tr a ini ng,   va li da ti on,   a nd  tes ti ng  pha s e s .   Outs tanding  pe r f or manc e   is   a c hieve wh e r e   R is   mor e   than  0. 97   dur ing  a ll   pha s e s   while  a tt a ini ng  c ons ider a ble  s im pli f ica ti on  in  the   s tr uc tur e   c ompar e to  other   NN s   a ppli e f o r   the  s a me  p r oblem.       T a ble  5.   R e s ult s   of   NN   models   T C R  f ir in g a ngl e s   P a r a me te r s   R 2   R M S E   α1   51   0.97   3.27   α2   51   0.95   5.16   α3   51   0.979   3.01           F igur e   5.   NN   pe r f or manc e       4. 5 .     M od e ls   v ali d a t ion   T he   be s models   obtaine in   the  p r e vious   s e c ti ons   a r e   va li da ted  th r ough  33   tes c a s e s .   T he s e   c a s e s   a r e   c onduc ted  on  the  AQ S powe r   s ys tem  mo de us ing  M AT L AB /S im uli nk.   thi r d - or de r   pol ynomi a l,   R B F N,   H - R B F N,   a nd   NN   a r e   us e d   to   ge ne r a te  t he   r e quir e d   T C R   f i r ing   a ngles   f o r   vo lt a ge   ba lan c ing.   As   mentioned  e a r li e r ,   the  a c c e ptable   va lue   of   the   VU F   is   les s   than  3% .   Ac c or ding   to   thi s   c r i ter ion,   the   pr opos e models   a r e   e va luate d.   T a ble   s hows   the  unba lanc e volt a ge s   a nd  the  VU F   be f o r e   a nd  a f ter   c or r e c ti on  us ing  dif f e r e nt  models ,   f o r   di f f e r e nt  load  c ha nge s   a AQ S A.   All  models   pr ovide  a c c e ptable   pe r f or manc e   a nd  a c hieve   the  goa o f   r e duc ing  VU F   to   les s   than  3%   e xc e pt  f o r   polyno mi a ls ,   whic h   s c r e we in   s ome  c a s e s   a nd   ge ne r a ll maintaine higher   VU F .   Als o,   it   c a be   s e e that  the  R B F pr o v ides   the  be s pe r f or manc e ,   with   a a ve r a ge   VU F   o f   0. 76 % .   T his   r e s ult   c a n   be   e lucida t e by   R B F models '   high   pe r f or manc e   in   ter ms   of   P R E S S   R 2   a nd  R 2 ,   indi c a ti ng  thes e   models a bil it ies   to   pr e dict  a nd  f it   da ta.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8694   I nt  J   P ow   E lec   &   Dr i   S ys t Vol.   13 ,   No.   1 M a r c h   20 22 :   594 - 605   602   T a ble   6.   VU F   us ing  di f f e r e nt   models   B e f or e  vo lt a ge  unba la nc e  mi ti ga ti on   A f te r  vol ta ge  unba la nc e  mi ti ga ti on   VUF   V ab   V bc   V ca   V U F  ( P ol ynomi a l)   VUF   (H - R B F N )   VUF   ( R B F N )   VUF   ( N N )   3.68   225   234   219   0.36   0.33   0.49   1.01   6.68   220   230   205   1.93   0.67   0.67   0.9   4   225   233   217   0.15   0.26   0.33   1.07   6.48   218   235   210   2.8   0.6   0.6   0.85   4.5   219   230   213   0.88   0.4   0.36   0.4   6.3   219   232   208   0.96   0.49   0.47   0.521   6   216   232   210   1.23   0.96   0.7   0.37   5.9   214   232   215   0.48   0.75   0.72   0.22   5   222   236   217   0.4   0.66   0.64   0.78   7.5   221   229   202   2.97   1.93   1.65   1.68   3.37   227   238   224   0.55   0.45   0.34   1.5   3.7   228   225   240   1.94   1.71   0.86   1.26   3.9   229   222   238   1.65   0.774   1.06   1.07   4.84   223   220   238   1.32   0.58   1.31   1.17   6   223   218   240   2.8   0.36   0.92   0.85   5.37   223   220   239   2   0.26   0.4   0.37   7.11   222   216   242   3.89   1.06   1.71   1.65   3.48   218   222   232   0.84   0.74   0.52   1.02   3.47   216   214   226   1.16   0.25   0.17   0.7   4.77   205   213   223   0.64   0.32   0.35   0.27   6.3   200   210   223   1.4   1.5   1.13   1.1   5.25   202   213   221   0.77   0.58   0.59   0.23   4.29   202   209   218   0.95   0.55   0.47   0.8   3.28   231   231   220   1.09   0.34   0.37   1.4   5.05   226   232   214   0.21   0.14   0.23   0.29   4.1   229   231   217   0.69   0.56   0.72   0.91   6   227   230   208   1.66   1.39   1.06   0.08   7.17   224   231   205   2.82   2.41   1.29   1.12   6.9   224   227   203   1.9   1.845   0.91   0.67   4.79   219   221   205   0.35   0.64   0.67   0.55   5.94   221   221   204   1.11   0.85   0.71   0.49   7.9   226   224   199   2.43   3.5   2.04   1.27   3.99   229   227   215   0.6   0.3   0.52   0.19   A ve r a ge   VUF   5.24           1.36   0.85   0.76   0.81       F igur e   6   s hows   the  r e s pons e   of   the  thr e e - load  volt a ge s   a AQ S with   5. 2 %   volt a ge   unba lanc e   oc c ur s   a 0. 08  s e c .   T he a t   0. 13   s e c ,   R B F is   us e to  ge ne r a te  the  r e quir e T C R   f ir ing  a ngles   ( 99 ° ,   96 ° ,   130 ° )   a nd   the  volt a ge   unba lanc e   is   mi ti ga ted   to  0 . 75 % . To   f ur the r   de mons tr a te  the  a dva ntage   of   the   pr opos e d   S VU F ,   two  c a s e s   f or   vol tage   unba lanc e   e va luation  a nd  mi ti ga ti on  a r e   c ons ider e d.   I n   both  c a s e s ,   a f ter   volt a ge   unba lanc e   de tec ti on,   10   ms e c   a r e   c ons ider e to   c a l c ulate   the  thr e e   load  volt a ge s   us e a s   NN   input s .   Ne xt,   the  thr e e   f i r ing   a ngles   a r e   pr oduc e by   the   NN   ins tantly.   F igur e   7   s hows   that  the  tot a l   ti me  r e quir e to   r e tr ieve   the  ba lanc e   c ondit ion  is   30   ms e c   whe VU F   is   u s e to  e va luate   the   volt a ge   unba lanc e .   On  the   oth e r   ha nd,   F igur e   8   s hows   that   thi s   ti me   is   r e duc e to   20   ms e c   whe S VU F   is   uti l ize f o r   the   e va luation.   T he r e f or e ,   the   a c tual  ti me  r e quir e d   f or   volt a ge   unba lanc e   de tec ti on  a nd  e va luation   whe n   the  VU F   us e is   20   ms e c ,   while   in   the  c a s e   of   S VU F ,   th e   ti me   is   r e duc e to   10   ms e c .   I is   wo r th  to   mention   that  in  both   c a s e s   volt a ge   un ba lanc e   oc c ur s   a 0. 1s F igu r e   9   s hows   one   of   the  li ne   vol tage s   Vc a   in  both   c a s e s .   T he   c ontr o a c ti on   take s   plac e   a 0. 12  s   in   the  c a s e   of   S VU F ,   while  in   the  c a s e   of   V UF,   it   take s   plac e   a 0 . 13  s .           F igur e   T hr e e   pha s e   load  vo lt a ge s   with  R B F Ns   to  r e tr ieve   vol tage   ba lanc ing   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   P ow   E lec   &   Dr i   S ys t     I S S N:   2088 - 8694       I mple me ntat ion  of  r e ac ti v e   c ompe ns ator   for   v olt age   balancing  us ing     ( Dana   M .   R agab )   603       F igur e   7 .   Voltage   unba lanc e   mi ti ga ti on   a nd  e va lua ti on  us ing  NN s   a nd  VU F           F igur e   8 .   Voltage   unba lanc e   mi ti ga ti on   a nd  e va lua ti on  us ing   NN s   a nd   S VU F           F igur e   9 .   Vc a   li ne   vo lt a ge   with  NN C   c ons ider ing   u nba lanc e   e va luation  us ing  VU F   a nd  S VU F       5.   CONT RI B U T I ON  T KNOWL E DGE   Voltage   unba lanc e   e va luation  wa s   e nha nc e by  us ing  the  S VU F ,   whic r e duc e s   the  ti me  r e quir e d   f or   e va luation   by   ha lf   while   maintaining  good   a c c ur a c a nd   e li mi na ti ng   the  ne e d   to   us e   s ymm e tr ica l   c omponent.   T a ble  s hows   a   c ompar is on  be twe e the  pr opos e R B F Ns   a nd  NN   models   a nd  other   NN s   us e d   in  the  li ter a tur e .   T he   to ta number   o f   pa r a mete r s   include s   the  pa r a mete r s   of   models   s uc a s   the  nu mber   of   we ight s   a nd  bias e s   us e in   the  NN s .   T he   r e s pons e   ti me  is   the   ti me   ne c e s s a r to   r e s tor e   volt a ge   ba lanc e   e xc ludi ng  the  ti me  f or   volt a ge   unba lanc e   e va luation.   I [ 26]   a nd   [ 27] ,   thr e e   NN s   with  mo r e   than  on e   hidden  laye r   we r e   us e d,   r e s ult ing  in  lar ge   numbe r s   of   pa r a mete r s   c a us ing  a e xc e s s ive  incr e a s e   in  c omput a ti ons .   s im pler   model  o f   one   NN   with  thr e e   input s   wa s   p r opos e in  [ 28 ] .   How e ve r ,   thi s   r e duc ti on   in  the   nu mber   of   ne twor ks   a n input s   wa s   c ompens a ted  by  g r a dua ll incr e a s ing  the   number   of   ne ur ons   lea ding  a ga in   to  lar ge   number s   of   pa r a mete r s   a nd  e xc e s s ive  c omput a ti ons .   Als o,   the  NN   s ugge s ted  ha s   moder a te  pe r f or manc e   dur ing  tes ti ng,   with   R 2   e qua ls   0 . 814.   T he   NN   s ugge s ted  in  [ 29]   h a s   the  s im ples s tr uc tur e   with  163  pa r a mete r s   only  a nd  a   r e s pons e   ti me  of   40   ms e c .     I thi s   wor k,   a   much  s im pler   NN   s tr uc tur e   is   c ons i de r e d,   with  a   tot a nu mber   of   pa r a mete r s   e qua to  73.   S im ul tane ous ly,   high  pe r f or manc e   is   maintain e dur ing  the  tes ti ng  ph a s e ,   with  R 2   e qua ls   0. 976 .   I ter ms   of   R B F Ns ,   a lt hough   it   ha s   a   s li ghtl y   higher   num be r   o f   pa r a mete r s ,   it   s ti ll   pr ovides   the   be s pe r f or manc e   in   ter ms   of   R 2   a nd  P R E S S   R 2   lea ding   to  h igher   a bil it in  ge ne r a ti ng   the   f ir ing   a ngles   with   the  lea s VU F .   Als o,   the   tot a r e s pons e   ti me  o f   T C R   is   r e duc e to  30   ms e c .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.