I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o w er   E ng ineering   ( I J AP E )   Vo l. 8 ,   No . 2 A u g u s t   201 9 ,   p p .   1 8 6 ~2 0 8   I SS N:  2252 - 879 2   DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ap e. v 8 . i2 . p p 1 8 6 - 208          186       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 JA P E   O pti m a inco rpo r a tion o m ulti ple  distribut ed gene r a tion units  ba sed o n a new  sy ste m   m a x i m u m  lo a da bility co m pu t a tion  a ppro a ch and v o rtex sea rching  alg o rith m       Y.   L a t re che 1 H .   R.   E .   H .   B o uche k a ra 2 M .   S.  J a v a id 3 ,   M .   M .   A m a n 4 ,   H .   M o k hli s 5 ,   F .   K er ro ur 6   1, 6 Mo d e li n g   o f   En e rg y   Re n e w a b le   De v ice s an d   Na n o - M e tri c   (M o DERNa L a b o ra to ry ,   Un iv e rsit y   o f   F re re s M e n to u r Co n sta n ti n e ,   A lg e ria   2, 3 De p a rtm e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsit y   o f   Ha f A Ba ti n ,   S a u d A ra b ia   4 De p a rtme n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   NED Un iv e r sity   o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,   P a k istan     5 De p a rtm e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Un iv e rsit y   M a la y a ,   M a la y sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   2 1 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Ma r   6 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   Ma y   1 2 ,   2 0 1 9       In   th is  p a p e r,   t h e   o p ti m a in c o r p o ra ti o n   o f   d istri b u ted   g e n e ra ti o n   (OID G )   u n it f o t h e   m a x i m iza ti o n   o f   th e   s y ste m ‟s  lo a d a b il it y   is  in v e stig a ted   (b a se d   o n   siz in g   a n d   siti n g ).   T o   th is   e n d   a   n e c o m p u tatio n a a p p ro a c h   f o c o m p u ti n g   m a x i m u m   lo a d a b il it y   o f   th e   s y st e m   is   d e v e lo p e d .   T h is  a p p ro a c h   h a b e e n   c o m p a re d   w it h   th e   c las sic a o n e   o n   d if f e re n ra d ial  tes s y ste m s   (RT S a n d   is  f o u n d   t o   b e   f a ste a n d   m o re   a c c u ra te.   T h e   OID G   p ro b lem   is   f o r m u late d   m a th e m a ti c a ll y   a a n   o p ti m iza ti o n   p r o b lem   w it h   th e   o b jec ti v e   f u n c ti o n   t o   m a x i m iz e   s y st e m ‟s   lo a d a b i li ty ,   th e   im p o se d   c o n st ra in ts  a re v o lt a g e   li m it s,  th e r m a li m it a n d   DG   p e n e tratio n   lev e l.   T h e   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   u se d   is  to   so lv e   th e   OID G   p ro b lem   is  th e   Vo rtex   se a rc h in g   a lg o rit h m   (V S ).   T h e   tes ted   ra d ial  d istri b u ti o n   sy ste m a r e   th e   sta n d a rd   3 3 - b u s   a n d   6 9 - b u s sy ste m s.  T h is  p a p e a lso   d isc u ss e s so m e   o th e in tere stin g   f in d in g a b o u t   VS  a lg o rit h m .   K ey w o r d s :   Dis tr ib u ted   g e n er atio n   Ma x i m u m   lo ad ab ilt y   P o w er   lo s s e s   Vo ltag p r o f ile   Vo r tex   Sear ch i n g   al g o r it h m   Co p y rig h ©   201 9   In s t it u te o 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 rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ho u s s e m   R af ik   E l - Ha n B o u ch ek ar a,     Dep ar t m en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Un i v er s it y   o f   Ha f r   A l B atin ,   Haf r   A l B atin ,   3 1 9 9 1 Sau d i A r ab ia.   E m ail: b o u c h ek ar a. h o u s s e m @ g m a il.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h w o r d   d is tr ib u ted   g en er ati o n   ( DG)   is   s u b j ec tiv in   n at u r an d   its   u s ag c h an g es  f r o m   r eg io n   to   an o th er .   Fo r   in s ta n ce ,   in   A n g l o - Am er ica n   co u n tr ies  th ter m   e m b ed d ed   g en er atio n   is   u s ed ,   h o w e v er   No r th   Am er ica n   co u n tr ie s   p r ef er   it  t o   ca ll  as  d is p er s ed   g en er ati o n ,   w h er ea s   E u r o p an d   p ar ts   o f   Asi u s th e   ter m i n o lo g y   o f   d ec e n tr alize d   g en er atio n   [ 1 ] .   T h d ef in itio n   o f   DG  d ep en d s   o n   t h p u r p o s li k t h s ize   ( MW ) ,   v o ltag le v el  ( k V) ,     t ec h n o lo g y ,   co g en er atio n   an d   o t h er s   [ 1 ]   d ef i n es.  A t   p r esen t,   co u n cil  o n   lar g elec tr ic   s y s te m s   ( C I G R E )   co n s id er s   DG   to   b n o ce n tr all y   p la n n ed ,   n o r   ce n tr all y   d is p atch ed   a n d   u s u al l y   co n n ec ted   to   t h d is tr ib u tio n   n et w o r k ,   s m al ler   th an   5 0 - 1 0 0   MW   [ 2 ] Var io u s   a u t h o r s   d escr ib DG  a s   p o w er   g e n er atio n   s o u r ce   i n co r p o r ated   in   th e   d is tr ib u tio n   n e t w o r k   r an g in g   f r o m   f e w   k W   to   f e w   te n s   o f   MW   [ 1 ] .   So m e x a m p le  o f   DG  ca te g o r ies  a n d   r atin g s   ar m icr o - d is tr ib u ted   g en er atio n   ( 1   W <5   k W ) ,   s m al d is tr ib u ted   g en er atio n   ( 5   k W <5   MW ) ,   m ed iu m   d is tr ib u ted   g e n er atio n   ( 5   MW <5 0   MW )   an d   lar g d is tr ib u ted   g en er atio n   5 0   MW <3 0 0   M W .   A   D ca n   b tr ad itio n al  g e n er ato r   -   b ased   o n   co m b u s tio n   o f   d iesel  r ec ip r o ca tin g   g en er ato r   an d   n atu r al   g a s - tu r b i n e an d /o r   n o n - tr ad itio n al   g e n er ato r   -   r ely in g   o n   s to r ag d ev ice s ,   f u e ce lls ,   o r   r en e w ab le   en er g y   s o u r ce   ( s u c h   as  w i n d   t u r b in a n d   p h o to v o ltaic)   [1 - 3] .   A d v a n ta g es  o f   DG  o v er   ce n t r alize d   g en er atio n   ar n u m er o u s   i n cl u d in g   [4 - 7] :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792       Op tima l in co r p o r a tio n   o f m u ltip le  d is tr ib u ted   g en era tio n   u n i ts   b a s ed   o n   a   n ew s ystem…  ( Y .   La tr ec h e )   187   a.   P o w er   lo s s   r ed u c tio n   b.   Vo ltag p r o f ile  i m p r o v e m e n t   c.   E n h a n ce d   s y s te m   s tab ili t y   d.   R ed u ce d   p o llu ta n t e m i s s io n   e.   R elie v ed   tr an s m is s io n   a n d   d is t r ib u tio n   li n es.    Ho w e v er ,   th er ar s ev er al  is s u e s   r elate d   w it h   DG  i n co r p o r atio n   ( i.e .   p lace m e n an d   s izi n g )   i n   th e   ex is t in g   n et w o r k s .   T h in co r p o r atio n   o f   DG  al ter s   t h e   n at u r o f   n et w o r k   f r o m   p ass i v o n to   t h at  o f   ac ti v e   o n e,   w h ic h   h as  s ig n i f ica n i m p ac in   n et w o r k   o p er atio n s .   No n - o p ti m ized   in co r p o r atio n   o f   DG  ca n   r esu lt  i n   d eter io r atio n   o f   th n et w o r k   p er f o r m a n ce .   T h er ef o r e,   th o p tim a in co r p o r atio n   o f   d is t r ib u ted   g en er atio n   ( OI DG)   is   o f   p ar a m o u n t i m p o r tan ce .   T h p r o b lem   o f   OI DG  h as  b ee n   s o lv ed   u s i n g   an al y tical   ap p r o ac h es.  T h in itial  w o r k   in   DG   p lace m en t   w as  ca r r ied   o u b y   [ 8 ]   b ased   o n   th f a m o u s   2 /3   r u le  o f   th u m b .   T h is   w o r k   h as  b ee n   ex ten d ed   in   [ 9 ]   f o r   th r ee   d if f er e n k i n d s   o f   lo a d s .   L ater   o n ,   o th er   an al y tica ap p r o ac h es  h av also   b ee n   p r o p o s ed   to   d eter m i n e   o p tim u m   DG  p lace m e n as  w ell  a s   DG  s ize.   I n   [ 2 ] ,   o p t i m u m   s ize  o f   DG  is   d eter m i n ed   b y   u s i n g   lo s s   s en s iti v it y   b a s ed   an al y tical  e q u atio n ,   w h er ea s ,   o p ti m u m   D lo ca tio n   is   d eter m i n ed   b y   ex ac lo s s   eq u a tio n .   R ef er e n ce   [ 1 0 ]   co v er s   t h eq u iv ale n c u r r en i n j ec tio n   b ased   ca lcu latio n   o f   lo s s   s e n s it iv i t y   f ac to r   in j ec tio n   b y   m ea n s   o f   t w o   m atr ix e s B u s - I n j ec tio n   to   B r an ch - C u r r en ( B I B C )   m atr i x   an d   B r an ch - C u r r en to   B u s - Vo lta g e   ( B C B V)   m atr i x .   A   co n v e n tio n al  iter ativ s ea r ch   al g o r ith m   i s   p r esen ted   in   [ 1 1 ]   w h ic h   d ea ls   w it h   OI DG  b ased   o n   lo s s   r ed u ctio n   a n d   co s t   o f   DG  s ize.   Alth o u g h   t h i s   m et h o d   is   s i m p le,   it   co n s u m es  a   lo o f   ti m e.   R e f er e n ce   [ 1 2 ]   n tr o d u ce s   an   i m p r o v e m e n in   an a l y t ical  m et h o d   f o r   id e n ti f icatio n   o f   o p tim a lo ca tio n   f o r   DG  in s tallatio n   alo n g   w it h   o p ti m a l p o w er   f ac t o r   to   ac h iev lo s s   r ed u ctio n   i n   d is tr ib u tio n   n et w o r k s .   A l g o r ith m s ,   b ased   o n   m u lti - o b j ec tiv es  o p ti m izatio n ,   h a v e   also   b ee n   p r o p o s ed   f o r   o p tim u m   DG   p lace m en t   an d   s izin g .   Me t h o d s   b ased   o n   Ge n etic  A l g o r ith m   ( GA )   ar p r o p o s ed   in   [ 1 3 - 14]   f o r   o p ti m izi n g   D G   p lace m e n t   an d   s izi n g ,   w it h   v ar io u s   o b j ec tiv f u n ct io n s .   R ef er e n ce   [ 1 5 ]   h as  co m b in e d   GA   w it h   P ar ticle   S w ar m   Op ti m izatio n   ( P SO)   f o r   OI DG,   s o lv in g   m u l ti - o b j ec tiv f u n c tio n s   th at  i n clu d p o w er   lo s s e s ,   v o ltag e   r eg u lat io n   a n d   v o ltag e   s tab ilit y .   G A - F u zz y   ap p r o ac h   is   u s e d   in   [ 1 6 ]   to   o p ti m ize   lo ca tio n   o f   D G.   Ob j ec tiv e   f u n ctio n   also   co v er s   r ed u ctio n   in   p o w er   s y s te m   lo s s e s   a n d   s y s te m   lo a d in g   a s   w ell  a s   th p r o f it  m a x i m izatio n   f o r   Dis tr ib u tio n   C o m p an ies.   A   d y n a m ic  p r o g r a m m i n g   ap p r o ac h   is   in tr o d u ce d   in   [ 1 7 ]   t o   ascer tain   an   o p tim ized   DG  lo ca tio n   t h at  w o u ld   en s u r m a x i m u m   p r o f it.  R e f er en ce   [ 1 8 ]   h a s   u s ed   An C o lo n y   Sear c h   ( AC S)  A l g o r ith m   f o r   r eliab il it y   b ased   OI DG   lo ca tio n   w i s e.   I n   [ 1 9 ]   P SO  alg o r ith m   i s   i m p le m e n ted   f o r   o p tim u m   p lace m en o f   DG  wh ile  m i n i m izi n g   elec tr icit y   co s f o r   co n s u m er s .   R ef er e n ce   [ 2 0 ]   h as  u s ed   c u ck o o   s ea r ch   al g o r ith m   f o r   o p ti m u m   DG  p lace m e n to   o b tain   b ett er   v o ltag p r o f ile  a n d   also   to   d ec r ea s th p o w e r   lo s s es o f   t h e   s y s te m .   Var io u s   o t h er   r esear ch er s   h a v also   co n s id er ed   OI DG  a s   m u lti - o b j ec tiv f u n ctio n   o p ti m izat io n   p r o b lem .   T h eir   f it n ess   f u n c ti o n s   m a y   i n cl u d i m p r o v ed   v o ltag r eg u latio n ,   r ed u ct io n   i n   p o w er   lo s s e s ,   an d   v o ltag s tab ilit y   [ 1 5 ] .   R ef er en ce   [ 1 3 ]   h as  co n s id er ed   co s b e n ef it  d u to   r ed u ctio n   o f   p o w er   lo s s es  in   ca s o f   DG  p lace m e n t   in   f it n ess   f u n ct io n   a n d   en s u r e   th a v o ltag e   p r o f ile  a n d   r eliab ilit y   o f   t h s y s t e m   i s   i m p r o v ed .   I t   h as  b ee n   r ep o r ted   in   [ 2 1 ]   th at   i n co r p o r atio n   o f   D Gs  g i v es  r i s to   t h lo ad ab ilit y   o f   o v er al l     d is tr ib u tio n   n et w o r k .     I n   t h is   p ap er ,   t h o p ti m al   s i m u ltan eo u s   in co r p o r atio n   o f   m u ltip le  DG s   b ased   o n   m ax i m izatio n   o f   s y s te m   lo ad ab ilit y   i s   in v e s ti g ated   w h er t h m ax i m u m   l o ad ab ilit y   i s   d eter m i n ed   u s i n g   n e w   f as an d   ac cu r ate  ap p r o ac h .   T h o p tim izatio n   al g o r ith m   u s ed   to   s o l v th OI DG  is   t h Vo r tex   S ea r ch in g   al g o r ith m   ( VS) .   T h is   r e m a in d er   o f   t h is   p ap er   is   s tr u ctu r ed   a s   f o llo w s .   Sectio n   2   p r esen ts   th e   f o r m u latio n   o f   t h OI DG   p r o b lem .   T h e   o p tim izatio n   alg o r ith m   u s ed   in   t h is   p ap er ,   VS,  is   ex p lain ed   i n   s ec tio n   3 .   Sec tio n   4   in clu d es  t h e   d is cu s s io n   o f   m ai n   r es u lts   o b t ain ed   in   t h is   p ap er .   Fin d i n g s   o f   th is   p ap er   ar co n clu d ed   in   s ec tio n   5 .       2.   F O RM UL AT I O O F   T H E   O I DG   P RO B L E M   E x p lain i n g   T h p r i m ar y   p u r p o s o f   OI DG   p r o b lem   is   to   d eter m i n t h o p ti m al   p lace m e n a n d   s ize   o f   DG  f o r   i m p r o v ed   s y s te m   p e r f o r m an ce .   T h OI DG  p r o b lem   ca n   b f o r m u la ted   as f o llo ws  [ 2 2 ] :                                          (   )                     ( 1 )                                               (   )                                                         ( 2 )                                       (   )                                                       ( 3 )                                       [                     ]               ( 4 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   I n t J   A p p l P o w er   E n g ,   Vo l.   8 ,   No .   2 A u g u s t 2 0 1 9 :   1 8 6     2 0 8   188   w h er e:     (   )   is   th o b j ec tiv f u n ct io n .   x   is   t h v ec to r   o f   d esi g n   v ar iab les,        is   t h it h   d esi g n   v ar i ab le  an d       r ep r esen ts   t h n u m b er   o f   d esig n   v ar iab les.      (   )   d en o tes th s et  o f   eq u alit y   co n s tr ai n ts   a n d       is   th n u m b er   o f   eq u alit y   co n s tr ai n ts .     (   )   is   th s et  o f   in eq u alit y   co n s tr ain ts   a n d       is   th n u m b er   o f   i n eq u alit y   co n s tr ain t s .     Desig n v a ria bles   As  p r ev io u s l y   m e n tio n ed ,   th i s   p ap er   ai m s   to   ascer tai n   t h o p tim a s ize  a n d   lo ca tio n   o f   DGs  to   b in s er ted   in   t h s y s te m .   T h er ef o r e,   th f o llo w i n g   d esi g n   v ar ia b les ar co n s id er ed .     Size   T h s ize  o f   DG  m ea n s   t h am o u n o f   p o w er   g en er ated   b y   th DG  u n it.  I n   f o llo w in g   s e ctio n s ,   th e   ac tiv p o w er   o f   DG,   d en o ted   b y        ,   is   co n s id er ed   as a   d esig n   v ar iab le  an d   t h r ea ctiv p o w e r   o f   DG,        ,   is   ca lcu lated   u s i n g   t h f o llo w i n g   ex p r ess io n :                          (          (    ) )               ( 5 )     T h s ize  o f   DG  h as to   r esp ec th f o llo w i n g   co n s tr ai n t:                                                        ( 6 )     w h er e:  P F st an d s   f o r   p o w er   f a cto r .     L o ca t io   L o ca tio n   o f   DG  m ea n s   th o p ti m al  b u s   to   in s er th DG  u n i t.  T h lo ca tio n   o r   p o s itio n   o f   DG  h as  to   r esp ec t th f o llo w i n g   co n s tr ai n t:                                               ( 7 )     w h er e:       is   th n u m b er   o f   b u s es .   Fu r t h er m o r e,   if   t h er ar m o r t h an   o n o f   DG  u n i t,  th f o llo w i n g   co n s tr ai n h as  to   b   r esp ec ted   also                                                                                         ( 8 )     P o w er   f a ct o r   I n   s o m o f   t h i n v e s ti g ated   c ases   o f   t h is   p ap er ,   th P o f   th D u n i is   i m p o s ed   an d   i n   s o m o f   th e m   th P F is   co n s id er ed   as a   d esig n   v ar iab le  an d   it h a s   to   b d eter m i n ed .       O bje ct iv f un ct io n   Her e,   th m ai n   o b j ec tiv f u n ct io n   is   s y s te m   m a x i m u m   lo ad ab ilit y .       M a x i m u m   lo a da bil it y   Dif f er en t   d ef i n itio n s   an d   d i f f e r en ter m i n o lo g ies   o f   lo ad ab ilit y   a n d   m a x i m u m   lo ad ab ilit y   h av e   b ee n   r ep o r ted   in   [ 2 3 - 28] .   T h ese  d ef in itio n s   v ar y   i n   ter m s   o f   co n s t r ain ts ,   s tab ilit y   o f   s y s te m   an d   th e   r ep r esen tatio n   o f   lo ad ab ilit y .   Ma x i m u m   lo ad ab ilit y   o r   m ax i m u m   lo ad i n g   m ar g i n   i s   u s ed   to   r ef er   m ax i m u m   p o w er   lo ad   th at  co u l d   lo ad   th s y s te m   to   t h p o i n o f   i n s tab ilit y   f r o m   t h b a s lo a d .   Ma x i m u m   lo ad ab ilit y   o f   t h s y s te m   i n d icate s   h o w   m u c h   t h s y s te m   m u s t   b s tr ess ed   in   o r d er   to   r ea ch   t h i n s tab ili t y .   V o lta g in s ta b ilit y   is   co n s id er ed   cr u cial  p ar am e ter   th r o u g h o u th is   p ap er ,   th u s   t h m a x i m u m   lo ad ab ilit y   o f   th s y s te m   ca n   b d ef in ed   as  th e   m ax i m u m   in cr ea s e   i n   p o w er   s y s te m   lo ad   f r o m   t h b ase   lo ad   till   th e   p o in t   w h er e   v o lta g c o llap s es.  Ma x i m u m   lo ad ab ilit y   o f   th e   s y s te m   r ep r esen t s   t h lo ad in g   f ac to r   i n   m u ltip le  o f   b ase  ca s lo ad   till   t h p o in t   o f   v o lta g co llap s an d   r ep r esen ted   w i th   th v ar iab le  λ m ax .   T h m ax i m u m   lo ad ab ilit y   o f   t h s y s te m   ca n   also   b r ef er r ed   as o r   Vo ltag Stab ilit y   Ma r g i n   ( VSM)   o r   Vo ltag Stab ilit y   L i m it ( VS L ) .     P ro po s ed  a pp ro a ch   I n   t h is   p ap er ,   n e w   ap p r o ac h   f o r   ca lc u lati n g            is   p r o p o s ed .   T h is   ap p r o ac h   is   m u c h   f a s ter   th a n   th cla s s ica o n e   p r o p o s ed   an d   i m p le m en ted   i n   [ 2 1 ] .   T h f lo w ch ar t   o f   th e   p r o p o s ed   ap p r o ac h   is   g i v en   i n   Fig u r 1 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792       Op tima l in co r p o r a tio n   o f m u ltip le  d is tr ib u ted   g en era tio n   u n i ts   b a s ed   o n   a   n ew s ystem…  ( Y .   La tr ec h e )   189       Fig u r e   1 .   Flo w c h ar t f o r   th ca l cu latio n   o f          .       T o   f in d   th m a x i m u m   lo ad ab ilit y   i.e .          ,   o n   ea ch   b u s ,   b o th   ac tiv an d   r ea ctiv p o w e r   ar e   in cr ea s ed   u s in g   t h f o llo w i n g :                                       ( 9 )                                     ( 1 0 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   I n t J   A p p l P o w er   E n g ,   Vo l.   8 ,   No .   2 A u g u s t 2 0 1 9 :   1 8 6     2 0 8   190   w h er e:        an d         ar th in itial  ac tiv an d   r ea c tiv p o w er s   o f   co m b in ed   lo ad s ,   r esp ec tiv el y .   Si m ilar l y ,       an d       r ep r esen t th n e w   ac tiv a n d   r ea ctiv p o w er s   ( lo ad s ) ,   r esp ec tiv el y   an d       is   th lo ad in g   f ac to r .     Ho w e v er ,   in s tead   o f   k ee p   in c r ea s in g       u s i n g   s m al  s tep   as  in   th clas s ical  ap p r o ac h   [ 2 1 ] ,   h er w e   s tar f r o m   a n   in itia in ter v al  [ a,   b ] ,   th en       is   ca lcu latd   as  th m id p o in o f   t h is   i n ter v al.   Af te r   th at,   P   an d   ar e   in cr ea s ed   u s i n g   eq u at io n s   ( 9 )   an d   ( 1 0 ) .   T h p o w er   f lo w   e q u atio n s   ar s o l v ed ,   i f   it   is   s u cc es s f u th e   n e in ter v a w ill  b [ a,     ]   o th er w i s th n e w   in ter v al  w ill  b [   ,   b ] .   T h is   p r o ce s s   is   co n tin u ed   u n t il  th in ter v al  [ a,   b ]   b ec o m es s m alle r   t h an   p r ed ef in ed   to ler an ce   (   ).     Co m pa ra t iv s t ud y   I n   o r d er   to   s h o w   th e   s p ee d   an d   ef f icien c y   o f   t h p r o p o s ed   ap p r o ac h   co m p ar ed   to   t h o n e   p r o p o s ed   in   [ 2 1 ] ,   s ev er al  test s   h av b ee n   ac h iev ed   as  s h o w n   in   T ab le  1 .   I n   th is   tab le,   th          an d   th ti m tak e n   to   co m p u te  t h          ar r ep o r ted .     I ca n   b n o ticed   f r o m   T ab le  1   th at,   th          is   th s a m u s in g   b o th   ap p r o ac h es  f o r   all  ca s es,  h o w ev er ,   t h er i s   h u g e   ti m d if f er e n ce   b et w ee n   b o th   ap p r o ac h es.  Fo r   i n s ta n ce   f o r   t h 1 0 - b u s   r ad ial  s y s te m   th ti m h as  b ee n   r ed u ce d   b y   9 4 . 6 4 %,   f o r   th 6 9 - b u s   r ad ial  s y s te m   t h ti m h as  b ee n   r ed u ce d   b y   9 9 . 1 4 an d   f o r   th e   1 18 - b u s   r ad ial  s y s te m   t h ti m e   h a s   b ee n   r ed u ce d   b y   9 9 . 0 7 % u s i n g   t h p r o p o s ed   ap p r o ac h   co m p ar ed   to   th o n p r o p o s ed   in   [ 2 1 ]   Mo r eo v er ,   it  is   w o r th   m e n tio n in g   th a t,  th is   t i m h a s   b ee n   co m p u ted   f o r   o n s i m u lat io n ,   t h er ef o r e,   if   th is   s i m u latio n   i s   r ep ea ted   t h o u s a n d   t i m e s   a s   w h e n   s o l v i n g   t h OI DG   p r o b lem   t h g ai n   i n   ti m e   b ec o m e s   ex tr e m e l y   i m p o r tan t.        T ab le  1 .   C o m p ar is o n   o f   th P r o p o s ed   A p p r o ac h   w it h   th C la s s ical  O n e   T e st   s y st e m   C l a ssi c a l   a p p r o a c h   P r o p o se d   a p p r o a c h             T i me   ( s)             T i me   ( s)   10 - b u s ra d i a l   sy st e [ 2 9 ]   2 . 0 6 4   1 . 6 9 8   2 . 0 6 3   0 . 0 9 1   16 - b u s ra d i a l   sy st e [ 2 1 ]   7 . 5 5 0   7 . 8 5 2   7 . 5 4 9   0 . 1 1 0   33 - b u s ra d i a l   sy st e [ 3 0 ]   3 . 4 0 7   9 . 6 4 8   3 . 4 0 6   0 . 1 2 5   69 - b u s ra d i a l   sy st e [ 3 1 ]   3 . 2 1 0   2 8 . 8 1 3   3 . 2 1 0   0 . 2 4 5   85 - b u s ra d i a l   sy st e [ 3 2 ]   2 . 5 9 9   3 1 . 9 5 8   2 . 5 9 9   0 . 3 2 6   1 1 8 - b u s   r a d i a l   sy st e [ 3 3 ]   2 . 4 6 5   4 6 . 9 3 3   2 . 4 6 4   0 . 4 3 8       Co ns t ra ints   Fo r   OI DG,   b o th   eq u alit y   a n d   in eq u alit y   co n s tr ain ts   ar p r esen t   in   p r o b le m   f o r m u latio n .     E qu a lity   co ns t ra ints                                             (                  )             ( 1 1 )                                             (                  )             ( 1 2 )     w h er e;                                          is   g e n er ato r   ac tiv p o w er   o u tp u t a t b u s            is   g e n er ato r   r ea ctiv p o w er   o u tp u t a t b u s            is   ac tiv p o w er   d e m an d   at  b u s              is   r ea ctiv p o w er   d e m a n d   at  b u s               is   v o lta g o f   b u s        ;         is   p h ase  v o ltag an g le  at  b u s                                 is   to tal  n u m b er   o f   b r an c h es i n   th g i v e n   r ad ial  d is tr ib u tio n   s y s te m .   r ep r esen ts   to tal  n u m b er   o f   b u s e s   in   g i v en   r ad ial  d is tr ib u t io n   s y s te m     I nequ a lity   co ns t ra ints   Vo lt a g li m it s   T h n o d al  v o lta g es  m u s b co n s tr ain ed   b et w ee n   t h eir   m i n i m u m   a n d   m a x i m u m   li m its .   T h er ef o r e,   v o ltag li m i ts   co n s tr ain t c a n   b f o r m u lated   as f o llo w s :                                            ( 1 3 )     T her m a l li m it   P o w er   f lo w   t h r o u g h   a n y   d is t r ib u tio n   f ee d er   m u s co m p l y   w it h   th t h er m al  ca p ac it y   o f   th li n e.   T h er ef o r e,   th th er m al  li m i t c o n s tr ain ts   ca n   b f o r m u lated   as f o llo w s :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792       Op tima l in co r p o r a tio n   o f m u ltip le  d is tr ib u ted   g en era tio n   u n i ts   b a s ed   o n   a   n ew s ystem…  ( Y .   La tr ec h e )   191   |     |   |          |                                 ( 1 4 )     w h er e:        is   th ap p ar en t p o w er   at  b r an ch       an d           is   th m a x i m u m   ap p ar en t p o w er   at  b r an ch     .     M a x i m u m   ca pa cit y   T h m a x i m u m   ca p ac it y   o f   D Gs  th at  ca n   b in s talled   in   th e   n et w o r k   is   r estricte d   b y   DG  p en etr atio n   lev el  (        ) .   T h er ef o r e,   th er is   a   ca p ac it y   co n s tr ain at  u n it y   p o w er   f ac to r   o f   D g e n er ati n g   p o w er   t h at  is   g iv e n   b y   f o llo w i n g   e x p r e s s io n :               (                   )                      ( 1 5 )     I f   b o th   ac ti v an d   r ea cti v p o w er s   ar b ei n g   g e n er ated   b y   DG,   th e n   t h p r ec ed en eq u at io n   ca n   b e   m o d i f ied   as:               (                   )                      ( 1 6 )     w h er        is   th to tal  n u m b er   o f   DG  u n its   i n co r p o r ated   in   th p o w er   s y s te m          r ep r esen ts   m ax i m u m   p en etr atio n   lev el  as  p er ce n t ag o f   p ea k   lo ad   o f   th s y s te m            an d              ar d en o tin g   to tal  ac t iv p o w er   lo ad   an d   to tal  ap p ar en t p o w er   lo ad   o f   th s y s te m ,   r esp ec tiv el y .     Co ns t ra ints ha nd l ing   pro ce d ure    I is   w o r th   to   m e n tio n   t h at  th i n eq u ali t y   co n s tr ai n t s   ar e   tak e n   i n to   ac co u n u s i n g   t h p en alt y   m et h o d .   I n   t h i s   m et h o d   p en alt y   ter m   i s   ad d ed   to   t h e   p r i m ar y   o b j ec tiv f u n ctio n   w h ic h   co n s i s ts   o f   m u ltip l y in g   a   p en alt y   p ar a m e ter   b y   p e n alt y   f ac to r .   T h p en alt y   p ar a m eter   is   a   m ea s u r o f   h o w   m u c h   th e   co n s tr ain ts   ar v io lated ,   if   th er is   n o   v io latio n   th is   p ar a m ete r   is   n u ll.  T h is   m et h o d   h a s   b ee n   i m p le m e n ted   a n d   u s ed   b y   t h VS a l g o r it h m   to   h an d le  in eq u a lit y   co n s tr ai n ts .       E v a lua t io n ind ices   T h ev alu atio n   o f   t h OI DG  o n   s y s te m   p er f o r m a n ce   i s   p er f o r m ed   u s i n g   t h f o llo w i n g   in d i ce s   w h er e   th s u b s cr ip ( 0 )   r e p r esen ts   v a lu es  b ef o r th i n co r p o r atio n   o f   DG  an d   th s u b s cr ip DG  r ep r esen ts   t h e   v al u es   ca lcu lated   af ter   t h i n co r p o r ati o n   o f   DG  [ 2 1 ] .     Act iv lo s s es r educt io n in de x   T h A cti v L o s s es  R ed u ct io n   ( AL R )   i n d ex   i s   b g iv e n   b y :                                                                                ( 1 7 )     w h er e:   T h ac tiv p o w er   lo s s e s   ar s et  as f o llo w s                         |       |                         ( 1 8 )     w h er e:        is   th r esis ta n ce   o f   b r an ch   k ,           r ep r esen ts   th cu r r e n p ass in g   th r o u g h   b r an ch       an d       d en o tes  t h e   to tal  n u m b er   o f   b r an ch e s .     Rea ct iv lo s s es r educt io n in dex   T h R ea ctiv L o s s e s   R ed u c tio n   ( R L R )   i n d ex   i s   g i v en   b y :                                                                              ( 1 9 )     Sy s t e m   lo a da bil it y   i m pro v em e nt  ind e x   T h s y s te m   lo ad ab ilit y   i m p r o v e m en t ( SL I )   i n d ex   is   g i v en   b y :                                                            ( 2 0 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   I n t J   A p p l P o w er   E n g ,   Vo l.   8 ,   No .   2 A u g u s t 2 0 1 9 :   1 8 6     2 0 8   192   Vo lt a g pro f ile  im pro v e m e n t   ind ex   T h v o ltag p r o f ile  i m p r o v e m en t ( VP I )   in d ex   is   g iv e n   b y :                                               ( 2 1 )     W h er th v o lta g p r o f ile  is   d ef i n ed   as f o llo w s :          (                 )                             ( 2 2 )     W h er             is   th r ated   v o lta g ( tak en   a s   1   p . u .   in   th i s   p ap er ) .     Vo lt a g s t a bil it y   enha nce m e nt  ind ex   T h v o ltag s tab ilit y   e n h a n ce m en t in d e x   ( VSI M)   is   as  f o llo w s :                                                          ( 2 3 )     an d   v o ltag s tab ilit y   in d e x   ( V SI)   w ill b ex p r es s ed   as  [ 3 4 ] :               (      (     ) )                                          ( 2 4 )     w h er SI  o f   n o d       is   g iv e n   b y :        (     )   |      |       [      (     )             (     )      ] |      |       [      (     )             (     )      ]     ( 2 5 )     w h er        is   th v o ltag o f   b u s   m i,       (     )   is   to tal  r ea p o w er   lo ad   f ed   th r o u g h   b u s   n i,       (     )   is   to tal  r ea ctiv p o w er   lo ad   f ed   th r o u g h   b u s   n i,         is   th r esi s ta n c o f   b r an ch   I ,          is   th r ea cta n ce   o f   b r an ch   i.     Nu m ber  o f   bu s es v io la t ing   v o lt a g lim it   Nu m b er   o f   b u s es  v io lati n g   v o ltag l i m i ( NB VV) ,   as  i n d ica ted   b y   its   n a m e,   co u n t s   t h n u m b er s   o f   b u s s e s   w h er v o ltag li m it s   ( u p p er   o f   lo w er   li m it s )   ar n o t r esp ec ted .           3.   O P T I M I Z AT I O AL G O R I T H M   T h e   VS  alg o r ith m   is   s in g le - s o l u tio n   b ased   m eta h eu r i s t ic  th at  e v o lv es  to   o p ti m alit y   u s i n g   a   g en er atio n   a n d   r ep lace m en p r o ce d u r e.   I n   th e   g e n er atio n   p h ase   ca n d id ate  s o l u tio n s   ar e   g e n er ated   i n s id a   r ad iu s   ar o u n d   t h b est  s o l u tio n   u s i n g   s p ec i f ied   p r o c ed u r an d ,   in   t h r ep lace m e n t,  p h ase   s o lu tio n   r ep lace s   th cu r r en b est  s o lu tio n .   T h i s   p r o ce s s   is   r ep ea ted   u n til  t er m in a tio n   cr iter io n   i s   m et.   I t   is   r ep o r ted   in   [ 3 5 ]   th at  t h VS  h as  e x ce lle n p er f o r m a n ce   f o r   th o p ti m iza tio n   o f   m at h e m atica f u n ct io n s .   I n   th is   p ap er   is   u s ed   as   th o p ti m izat io n   al g o r ith m   f o r   s o l v i n g   t h OI DG  p r o b le m .       Alg o rit h m   des cr iptio n   T h f lo w c h ar o f   t h VS  a lg o r ith m   is   s k etch ed   i n   F ig u r 1 .   T h m ai n   s tep s   o f   t h V al g o r ith m   ar e   ex p lain ed   b elo w :   Ste p 1 :   in   t h i n itiali s atio n   p h ase,   f ir s t th ce n tr o f   th s ea r ch   s p ac is   s elec ted   as  th f ir s t   g en er ated   s o lu tio n .   T h en ,   th i n itial r ad i u s   i s   co m p u ted   u s i n g   t h f o llo w i n g   ex p r ess io n :                                     (         )               ( 26 )     w h er e:                      is   th in v er s in co m p lete  g a m m f u n ctio n   an d         is   th i n itial   s tan d ar d   d is tr ib u tio n   ca lc u lated   as  f o llo w s :                (    )         (    )                   ( 1 7 )     w h er e:       is   th u p p er   b o u n d   o f   d esig n   v ar iab les,       is   th lo w er   b o u n d   o f   th d esig n   v ar iab les ,       is   r an d o m   v ar iab le  a n d         is   th s h ap p ar a m eter   s elec ted   as  1 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792       Op tima l in co r p o r a tio n   o f m u ltip le  d is tr ib u ted   g en era tio n   u n i ts   b a s ed   o n   a   n ew s ystem…  ( Y .   La tr ec h e )   193   Af ter   th a t,  th b est  s o l u tio n   a n d   f it n es s   o b tain ed   s o   f ar   r ef e r r ed   to   as  g best   an d   S best ,   r esp ec tiv el y   ar in itial ized   w i th   t h f ir s t so l u ti o n   g e n er ated .   Ste 2 :   in   th i s   s tep   ca n d id ate  s o lu tio n s   ( w it h   th s ize  o f   s o l u tio n s )   ar g en er a ted   in   th e   n eig h b o r h o o d   o f   g best   u s i n g   Gau s s ian   d is tr ib u tio n   w h er th is   n ei g h b o r h o o d   is   ch ar ac ter ized   w it h   th e   f o llo w in g   r ad iu s :                                   (         )               ( 28 )     w h er th s h ap p ar a m eter         is   d ec r ea s ed   u s in g   t h f o llo w i n g   ex p r ess io n :                                                ( 29 )     w h er     is   iter atio n   n u m b er   an d               is   th m ax i m u m   n u m b er   o f   i t er atio n s .     I t is  w o r t h   to   m e n tio n   h er t h a t; t h is   r ad iu s   is   o f   p ar a m o u n i m p o r ta n ce   i n   th e   co n v er g e n ce   o f   t h e   VS  alg o r ith m .   Fo r   g i v en   o p ti m i za tio n   p r o b lem ,   t h is   r ad iu s   is   i n itialized   w it h   h ig h   v alu ( a s   in   eq u at io n   ( 1 ) )   in   o r d er   to   p r o m o te  t h e x p lo r atio n   p h a s i n   th e   f ir s iter atio n s   an d   t h en   it   is   d ec r ea s ed   alo n g   w it h   th e   n u m b er   o f   iter atio n s   i n cr ea s es  i n   o r d er   to   p r o m o te  th ex p lo itatio n   p h ase.   I is   r ep o r ted   in   [ 3 5 ]   th at  u n til  ce r tai n   n u m b er   o f   iter atio n s   is   r ea ch e d ,   th r ad iu s   v ar ies  ap p r o x im atel y   lin ea r l y   an d   th e n   it  d ec r ea s es  s i g n i f ica n tl y .   T h is   b eh av io r   allo w s   to   h a v a   g o o d   b alan ce   b et w ee n   e x p lo r atio n   an d   ex p lo itatio n   p h ase s .   Ste 3 :   in   th p r ev io u s   s tep   s o m o f   t h g e n er ated   s o lu t io n s   m a y   la y   o u t s id th s ea r ch   s p ac e,   th er ef o r th e y   h av to   b b r o u g h t b ac k   in s id th s ea r c h   s p a ce   u s i n g   t h f o ll o w in g   ex p r es s io n :             {                 (               )                                                                                                                                                                                                                                         (               )                                                                              ( 30 )     Ste 4 :   in   th is   s tep   t h g en er a ted   s o lu tio n s   ar e v al u ated   i n   o r d er   to   ca lcu late  th e ir   f itn e s s s ,   t h b e s t   s o lu tio n   a m o n g   th e m   i s   id en ti f ied   an d   n o ted   as  g best_New  a n d   S best_New .   T h en ,   i f   S best_New   i s   f o u n d   to   b b etter   th an   S best ,   th er e f o r g best   a n d   S best  ar u p d ated .     Ste p 5 :   in   th i s   s tep   th r ad iu s   i s   u p d ated   u s i n g   eq u atio n   ( 28 ) .   Ste 6 :   f i n all y ,   if   t h n u m b er   o f   iter atio n s   ex ce ed s               th p r o ce s s   is   s to p p ed   an d   g best   a n d   S b est   ar d is p lay ed   o th er w i s th p r o ce s s   is   r ep ea ted   f r o m   Ste p 2 .   T h VS  alg o r ith m   as  it  is   p r o p o s ed   in   is   [ 3 5 ]   d o es  n o h an d le  d is cr ete  o r   in teg er   d esig n   v ar iab les.   T h er ef o r e,   f o r   th p u r p o s o f   th OI DG  p r o b le m   w e   h a v a d d ed   s o m m o d if ica tio n s   o n   t h i n itial  v er s io n   o f   th VS a l g o r ith m   to   c o p w it h   th is   i s s u e.         4.   RE SU L T   AND  DI SCUS SI O N   P r o v id I n   th is   p ap er ,   6 2   ca s s tu d ie s   h a v b ee n   i n v esti g a ted   u s i n g   2   te s s y s te m s .   Mo r d etails  ab o u t te s t s y s te m s   a n d   in v es ti g ated   ca s es a r g i v e n   in   t h f o llo w i n g   t w o   s u b s ec tio n s .     T est  s y s t e m s   I n   th i s   p ap er ,   tw o   test   s y s te m s   ar co n s id er ed 3 3 - b u s   an d   6 9 - b u s   R T S .   T h m ai n   ch ar ac ter is tics   o f   th ese  s y s te m s   ar g i v en   i n   T ab le  2 .   Mo r eo v er ,   th s in g le  li n d iag r a m s   o f   f ir s a n d   s ec o n d   test   s y s te m s   ar e   s h o w n   in   F ig u r 3   an d   Fig u r 4 ,   r esp ec tiv el y .       T ab le   2 .   T h M ain   C h ar ac ter i s tics   o f   t h I n v esti g ated   T est Sy s te m s   S y st e m   33 - b u s R T S   69 - b u s R T S   S y st e m C h a r a c t e r i st i c s   D a t a   i s g i v e n   i n   [ 3 0 ]   D a t a   i s g i v e n   i n   [ 3 1 ]   B u se s   33   69   B r a n c h e s   32   68   T o t a l   a c t i v e   l o a d   ( M W )   3 . 7 1 5 0   3 . 8 0 2 1   T o t a l   r e a c t i v e   l o a d   ( M v a r )   2 . 3 0 0 0   2 . 6 9 4 5   P l o ss (M W )   0 . 2 1 1 0   0 . 2 2 5 0   Q l o ss (M v a r )   0 . 1 4 3 0   0 . 1 0 2 1             3 . 4 0 6 5   3 . 2 1 0 2   V S I   1   1   VP   0 . 1 3 3 8   0 . 0 9 9 3   V max   1 . 1   1 . 1   V m i n   0 . 9 5   0 . 9 5   S max   ( M V A )   5   5   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   I n t J   A p p l P o w er   E n g ,   Vo l.   8 ,   No .   2 A u g u s t 2 0 1 9 :   1 8 6     2 0 8   194       Fig u r 2 .   Flo w c h ar t o f   t h v s   alg o r ith m       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792       Op tima l in co r p o r a tio n   o f m u ltip le  d is tr ib u ted   g en era tio n   u n i ts   b a s ed   o n   a   n ew s ystem…  ( Y .   La tr ec h e )   195       Fig u r 3 .   Sin g le  li n d iag r a m   o f   th 3 3 - b u s   R T S           Fig u r 4 .   Sin g le  li n d iag r a m   o f   th 6 9 - b u s   R T S       DG   t y pe s   Ma in l y ,   th er ar f o u r   d i f f er e n t c ateg o r ies o f   DG s   co n s id er e d   in   liter atu r as r ep o r ted   in   [ 2 4 ]   C ateg o r y   1 : D s u p p lies   ac ti v p o w er   o n l y ,   e. g .   s o lar   s y s te m .   C at eg o r y   2 : D s u p p lies   r ea ct iv p o w er   o n l y ,   e. g .   s y n ch r o n o u s   co m p en s ato r s .   C ateg o r y   3 : D s u p p lies   ac ti v p o w er   b u t c o n s u m es r ea ctiv p o w er ,   e. g .   i n d u ctio n   g e n er a to r .   C ateg o r y   4 : D s u p p lies   b o th   ac tiv an d   r ea cti v p o w er   e. g .   s y n ch r o n o u s   g en er ato r .       I n   th i s   w o r k ,   w h er th P is   co n s id er ed   as  u n it y   th D u n i ts   ar co n s id er ed   f r o m   T y p 1   w h ils t   w h e n   th P is   co n s id er ed   as  d esig n   v ar iab le  t h DG  u n it s     ar co n s id er ed   as  ac tiv e - r ea ctiv p o w er   s o u r ce s   ( i.e .   T y p 4 ) .     I nv estig a t ed  ca s es   As p r ev io u s l y   m e n tio n ed ,   in   t h is   p ap er ,   6 2   ca s s tu d ies ar in v e s ti g ated   as s h o w n   i n   T ab le   3   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.