I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   2 ,  A p r il   201 7 ,   p p .   748 ~ 7 5 3   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 2 . p p 7 4 8 - 7 5 3     748       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   O pti m a l  Allo ca tio n of Capa citor  Ba nk in R a dia l  Dist ribution  Sy ste m  using  Ana ly tical Appro a ch       Sa rf a ra z   Na w a z 1 ,   M . P .   Sh a rm a 2 ,   Ab his he k   G up t a 3   1 P o o r n im a   Un iv e rsit y ,   Ja ip u r,   In d ia   2 RVP NL   Ja ip u r,   In d ia   3 S w a m i  K e sh v a n a n d   In stit u te o f   T e c h n o lo g y   M a n a g e m e n t  &   G ra m o th a n ,   Ja ip u r ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l 1 3 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Mar   1 2 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Ma r   2 6 ,   2 0 1 7       In   th is  p a p e r,   a   n o v e l  a n a l y ti c a l  t e c h n iq u e   is  p ro p o se d   f o r  o p ti m a l  a ll o c a ti o n   o f   sh u n t  c a p a c it o r  b a n k   in   ra d ial   d istri b u ti o n   sy ste m .   A n   o b jec ti v e   f u n c ti o n   is   f o r m u late d   to   d e term in e   th e   o p ti m a l  siz e ,   n u m b e r  a n d   lo c a ti o n   o f   c a p a c it o r   b a n k   f o r  re a l  &   re a c ti v e   p o w e r  lo ss   re d u c ti o n ,   v o lt a g e   p ro f il e   e n h a n c e m e n t  a n d   a n n u a l  c o st  sa v in g .   A  n e w   c o n sta n t ,   P o w e r  V o lt a g e   S e n siti v it y   Co n sta n t  (P V S C) ,   h a s  b e e n   p ro p o se d   h e re .   T h e   v a lu e   o f   P V S C   c o n sta n t  d e c id e s  th e   c a n d id a te  b u s  l o c a ti o n   a n d   siz e .   T h e   a c h iev a b il it y   o f   th e   p ro p o s e d   m e th o d   h a s  b e e n   d e m o n stra ted   o n   I EE E - 6 9   b u s   a n d   re a l  d istri b u t io n   s y ste m   o f  Ja m a wa ra m g a rh ,   Ja ip u r  c it y .   T h e   o b tai n e d   re su l ts  a re   c o m p a re d   w it h   late st  o p ti m iza ti o n   tec h n i q u e s  to   sh o w   th e   e ff e c ti v e n e ss   a n d   ro b u st n e ss   o f   th e   p ro p o se d   tec h n i q u e .   K ey w o r d :   An al y tical  ap p r o ac h   C ap ac ito r   ba nk   R ad ial  d is tr ib u tio n   n et w o r k   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7  In stit 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 :   Sar f ar az   Na w az ,   P o o r n i m a   U n i v er s it y ,     J aip u r ,   R aj asth an ,   I n d ia .   E m ail: e esar f ar az 1 9 8 3 @ g m ail . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   C o m p le x it y   o f   t h e  m o d er n   p o w er   s y s te m   is   i n cr ea s ed   d u e   to   s tr ess ed   co n d it io n s   in   a  d is tr ib u tio n   n et w o r k s ,   ex p o n e n tial  i n cr e m en t  i n   p o p u latio n   a n d   h i g h   o n g o in g   d e m a n d s   o n   p o w er   g r id s   ar e  m aj o r   co n ce r n   o f   th e  d esi g n   en g i n ee r s   w it h   ev er y   p ass in g   d a y .   A s   p er   I n d ian   s ce n ar io   s ig n i f ica n t  p ar t  o f   th e  s y s te m   lo s s e s   ( ar o u n d   2 1 %)  ar e  d is tr ib u tio n   lo s s es.  T h e  p o w er   lo s s e s   ca n   b e  d iv id ed   in to   t w o   p ar ts   i.e .   ac tiv e  p o w er   lo s s   an d   r ea ctiv e  p o w er   lo s s .   R ea ctiv e  p o w er   lo s s   ca n   b e  co m p en s ated   b y   in s tallatio n   o f   s h u n t   ca p ac i to r   u n its .   A llo ca tio n   o f   s h u n t  ca p ac ito r   u n i ts   at  ap p r o p r iate  lo ca tio n   a n d   o f   o p ti m al  s ize  r ed u ce s   th e   r ea l  p o w er   lo s s   a n d   i m p r o v es  t h e  v o ltag e  p r o f i le  o f   t h e  s y s te m .   T h e  r esear ch er s   s u g g e s ted   m an y   o p ti m izatio n   tech n iq u es  to   s o lv e   th e  p r o b le m   o f   o p ti m al  al lo ca tio n   o f   ca p ac ito r   u n it s   i n   r ad ial  d is tr ib u tio n   s y s te m .   I n   [ 1 ] ,   P r ak ash   et. al. u s ed   P ar ticle  S w ar m   Op ti m izatio n   alg o r ith m   to   d eter m i n e  t h e  b est  lo ca tio n   a n d   s ize  o f   ca p a cito r   u n it s   in   r ad ial   d is tr ib u tio n   s y s te m .   C ar p i n ell i et  al.   [ 2 ]   s o lv ed   th e  p r o b lem   o f    s h u n t  ca p ac ito r   p lace m en t  an d   s izi n g   b y   ap p r o x im a te  p o w er   f lo w   m e t h o d .   T h e  co s t  o f   r ea l  p o w er   l o s s es  an d   co s t  o f   ca p ac ito r s   w er e  in c lu d ed   in   t h e  o b j ec tiv e  f u n ct io n .   No n li n ea r   P r o g r am m i n g   [ 3 ] ,   Gen etic  A l g o r ith m   ( G A )   [ 4 ] ,     Sim u lated   An n ea lin g   ( S A )   [ 5 ] ,   C u c k o o   Sear ch   A lg o r it h m   [ 6 ] ,   Heu r is tic  A l g o r ith m   [ 7 ] ,   P a r ticle  S w ar m   Op ti m izatio n   ( P SO)   [ 8 - 9 ] ,   A r tif icia l   B ee   C o lo n y ( A B C )   [ 1 0 ] ,   Fire f l y   Alg o r it h m   ( F A )   [ 1 1 ] ,   T ea ch in g   L ea r n i n g   B ased   Op ti m iz atio n   ( T L B O)   [ 1 2 ] ,   P lan t  Gr o w th   Si m u latio n   Alg o r ith m   ( P GS A )   [ 1 3 ] ,   Har m o n y   Sear c h   ( HS)   [ 1 4 ]     C u ck o o   Sear ch   A l g o r ith m   ( C S A )   [ 1 5 ] ,   A n t  C o lo n y   Sea r ch   A l g o r it h m   ( AC O)   [ 1 6 ] ,   B ac ter ia  Fo r ag in g   ( B F)  [ 1 7 ] ,   Flo w er   P o llin atio n   A l g o r ith m [ 1 8 ,   2 3 ] ,   Dir ec t  Sear ch   A lg o r it h m   [ 2 1 ] ,   Differ en tia l  E vo lu tio n   a lg o r ith m   [ 2 2 ]   ar e  d ev elo p ed   t o   s o lv e  o p ti m a l  allo ca tio n   o f   c ap ac ito r   p r o b lem .   Ho w e v er ,   n o   au t h o r   test ed   t h eir   al g o r ith m   o n   r ea l  p o w er   d is tr ib u tio n   s y s te m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 1 7   :   7 4 8 – 753   749   I n   t h is   p ap er   a  n e w   an al y tical   m et h o d   h a s   b ee n   p r esen ted   t o   s o lv e  t h e  ca p ac ito r   allo ca tio n   p r o b le m   in   d i s tr i b u tio n   s y s te m .   T h e  o b j ec tiv e  f u n c tio n   w as   f o r m u la ted   to   m in i m ize   r ea l  p o w er   l o s s   to   i ts   m in i m u m   v alu e.   A   n e w   co n s ta n t,  P o w er   Vo ltag e  Se n s it iv i t y   C o n s tan t  ( P VSC ) ,   h as  b ee n   p r o p o s ed   h er e .   T h is   co n s tan t  i s   in co r p o r ated   w i th   r ea l  p o w er   lo s s   an d   v o ltag e  o f   th e  s y s te m .   I n   o th er   o p ti m izatio n   al g o r ith m   t h e  lo ca tio n   o f   s h u n t  ca p ac ito r s   ar e  d eter m i n ed   b y   lo s s   s e n s it iv it y   f ac to r   ( L S F).   B u t,  th e   p r o p o s ed   PVSC   g i v es   o p ti m al   lo ca tio n   an d   o p ti m al  s ize  o f   c ap ac ito r   b an k s   s i m u lta n eo u s l y .   T h e  ef f icac y   o f   th e   p r o p o s e d   m et h o d o lo g y   h a s   b ee n   test ed   o n   s tan d ar d   6 9   b u s   a n d   r ea l  d is tr ib u tio n   s y s te m   o f   J a m a w ar a m g ar h ,   J aip u r   cit y .   T h r ee   lo ad in g   co n d itio n s   ( L i g h t,  No m i n al  a n d   Hea v y )   ar e  also   co n s id er ed   h er e.   T h e  r esu lts   o f   p r o p o s ed   tech n iq u e  ar e   co m p ar ed   w it h   v ar io u s   alg o r it h m s   to   ch ec k   its   s u p r e m ac y .       2.   O B J E CT I V E   F UNC T I O N   T h e  o b j ec tiv e  f u n ct io n   o f   ca p ac ito r   allo ca tio n   p r o b lem   is   t o   m in i m ize  th e   to tal  co s t  d u e   to   en er g y   lo s s   an d   r ea ctiv e  p o w er   co m p en s atio n   u n d er   ce r tain   o p er atin g   co n s tr ai n ts .   Ma th e m atica ll y   t h e  p r o b lem   c an   b e  w r itte n   as:     Min .   f =  E n er g y   lo s s   co s t +   R e ac tiv e  p o w er   co m p e n s atio n   co s t   Min .   f =  K p *P loss * t+    K i   *   C B   + K C   *  ∑                             ( 1 )       w h er e  th e  co n s ta n ts   ar e  tak e n   as [ 1 9 ] .     T h e  o p e r atin g   co n s tr ain ts   ar e:   1.   T h e  v o ltag e  o f   ea ch   b u s   m u s t  b e  m ai n tai n ed   b et w ee n   s p ec if i ed   li m its .   V m in ≤ V≤ V max   2.   T h e  to tal  r ea ctiv e  p o w er   in j ec ted   is   n o t  to   ex ce ed   t h e  to tal  r ea ctiv e  p o w er   d e m an d   i n   r ad ial  d is tr ib u tio n   s y s te m .   3.   T h e  r ea ctiv e  p o w er   in j ec tio n   at  ea ch   ca n d id ate  b u s   is   g i v en   b y   i ts   m i n i m u m   a n d   m ax i m u m   co m p e n s at io n   li m it.     3.   P RO P O SE D  M E T H O DO L O G Y     An   an al y tical  ap p r o ac h   h as  b ee n   p r esen ted   f o r   ca p ac ito r   p l ac e m en t  p r o b lem .   T h e  Po w er   Vo ltag e   Sen s iti v it y   C o n s tan t   ( P VSC )   i s   p r o p o s ed   to   d eter m in e   t h e  s i ze   an d   lo ca tio n   o f   ca p ac ito r   u n its .   T h is   co n s ta n t   tak es  ac ti v e  p o w er   lo s s   an d   v o ltag e  li m i ts   o f   in d i v id u al  b u s es  in   ac co u n t  a n d   s u g g e s t  th e  o p tim a l  lo ca tio n   o f   th e  ca p ac ito r .                                                                                     ( 2 )     w h er e,   P realloss : b ase  ca s e  r ea l p o w er   l o s s .   P caploss   : a ctiv e  p o w er   lo s s   a f ter   ca p ac ito r   p lace m en t a t i th   b u s .   V m ax   i s   m ax i m u m   b u s   v o ltag e  in   p u   a f ter   ca p ac ito r   p lace m e n t a t i th   b u s .   V m in   i s   m in i m u m   b u s   v o lta g e  i n   p u   af ter   ca p ac ito r   p lace m e n t   at  i th b u s .   Fo r   o p tim al  p lace m en t o f   ca p ac ito r   b an k   th e  v al u e  o f   P VSC   s h o u ld   b e  m in i m u m .       C o m p u tatio n al  p r o ce s s   f o r   p r o p o s ed   an al y tical  tec h n iq u e  is   e x p lain ed   b elo w :   S tep   1 :   R u n   t h e  b a s e  ca s e  lo a d   flo w   p r o g r a m  a n d   c a lcu la te  r ea l p o w er lo s s   P realloss .   S tep   2 :   S et  a n y   s iz e  o f c a p a cit o r   u n it a n d   r u n   lo a d   flo w   p r o g r a m.   S tep   3 :   C a lcu l a te  th e  r ea l p o w er lo s s   o f th e  s ystem  a n d   “PV S C ” v a lu es fo r   ea ch   b u s   u s in g   eq .   2 .   S tep   4 :   N o w   va r y   th e  s iz e   o f  ca p a cito r   in   min u te  s tep   ( 1 0   kV A R )   a n d   co mp u te  r ea l  p o w er  lo s s   b y  r u n n in g   lo a d   flo w   p r o g r a m.   S tep   5 :   S to r e  th e  s iz e  o f c a p a c ito r   w h ich   g ives le a s t a mo u n t  o f rea l p o w er lo s s .   S tep   6 :   Th e   b u s ,   w h ich   h a s   lea s t “P V S C ” v a lu e,   w ill b e  th e  o p tima l lo ca tio n   o f c a p a cito r   u n it.    S tep   7 :   R ep ea t  S tep s   4   to   6   to   f in d   mo r e  lo ca tio n   o f c a p a cito r s .       4.   T E ST   R E SU L T S AN D  D I S CUSS I O N   I n   p r o p o s ed   an al y tica l  ap p r o ac h ,   ca p ac ito r   u n it s   ar e  p lac ed   to   m i n i m ize  r ea l  p o w er   l o s s   a n d   to   en h a n ce   v o ltag e   p r o f ile.   A  s tan d ar d   s y s te m   o f   6 9   b u s   an d   a  r ea l  1 3 0   b u s   d is tr ib u tio n   s y s te m   o f   J am w ar a m g ar h ,   J aip u r   ar e  e m p lo y ed   to   i m p le m e n t  t h e  p r o p o s ed   tech n iq u e.   T h i s   co m p lete  s c h e m e  i s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     Op tima l A llo ca tio n   o f Ca p a cito r   B a n k  in   R a d ia l D is tr ib u tio n   S ystem  u s in g   A n a lytica l  …   ( S a r fa r a z   N a w a z )   750   d ev elo p ed   in   M A T L A B   s o f t w ar e.     T h e  v a lu e s   o f   v ar io u s   co n s ta n t  u s ed   in   eq u atio n   ( 1 )   ar e:  C o s t   o f   en er g y   lo s s   ( Kp ) =  $ 0 . 0 6 /k w h ,   ca p ac ito r ’ s   in s tallat io n   co s t  f o r   s in g le  u n it  ( Ki) =  $ 1 0 0 0 ,   C o s t  o f   p er   k VA r   ca p ac ito r   b an k   ( Kc) =$ 3 .     Ca s e  I :   6 9   bu s   s y s t e m   T h e  s tan d ar d   s y s te m   o f   6 9   b u s   h a s   1 2 . 6 6   k V  an d   1 0 0   MV A   b ase   v al u e.   T h e  b ase  ca s e  r ea l  p o w er   lo s s   an d   m i n i m u m   b u s   v o lta g e  ar e  2 2 5   k W   an d   0 . 9 0 9 2   p u   [ 2 0 ] .   T o   ch ec k   th e  e f f ec t i v en e s s   o f   p r o p o s ed   m et h o d ,   th r ee   d i f f er en t   lo ad in g   le v els   i.e .   li g h t  l o ad   ( 5 0 %  d ec r e m en t   i n   lo ad ) ,   n o m i n al   lo ad   &   h ea v y   lo ad   ( 6 0 %  in cr e m e n t  in   lo ad )   ar e  u s ed .   T h e  f ir s t   t h r ee   ca n d id ate  b u s es   w it h   o p ti m al  s ize  h av e   b ee n   d eter m i n ed   b y   P VSC .   T h e  r esu lts   f o r   th r ee   d if f er en t lo ad in g   co n d itio n s   ar e  s h o w n   in   Ta b le  1 .   T h e  r ea l p o w er   lo s s   at  n o m in a l   lo ad   lev el  ( w it h o u t  co m p en s at io n )   is   2 2 5   k W   a n d   is   r ed u ce d   to   1 4 7   k W   af ter   i n s talla tio n   o f   ca p ac ito r   o f   to tal   s ize  1 4 7 0   k V A r .   T h e  m in i m u m   b u s   v o lta g e  i s   also   i m p r o v e d   f r o m   0 . 9 0 9   p u   to   0 . 9 3 1   p u .   T h e  r esu lt s   at  l ig h t   an d   h ea v y   lo ad in g   co n d it io n   ar e  also   g iv e n   in   T ab le   1 .         T ab le  1 .   R esu lts   f o r   6 9   b u s   s y s te m   a f ter     ca p ac ito r     in s tallat i o n     L i g h t   L o a d     ( 5 0 %)   N o mi n a l   L o a d   ( 1 0 0 %)   H e a v y   L o a d   ( 1 6 0 %)   B e f o r e   C a p a c i t o r   P l a c e me n t   P o w e r   L o ss i n   k W   5 3 . 3 1   2 2 5     6 4 3   M i n .   b u s v o l t a g e   0 . 9 5 6   0 . 9 0 9   0 . 8 4 5         A f t e r     C a p a c i t o r   P l a c e me n t     C a p a c i t o r   S i z e   i n   k V A r   a n d   l o c a t i o n     4 1 0   ( 6 1 )   8 0   ( 2 1 )   1 7 0   ( 6 4 )   7 5 0   ( 6 1 )   2 7 0   ( 2 1 )   4 0 0   ( 6 4 )     1 5 0 0   ( 6 1 )   2 4 0   ( 2 1 )   6 0 0   ( 6 4 )     T o t a l   k V A r   6 6 0   1 4 2 0   2 3 4 0   P o w e r   L o ss (k W )   36   1 4 7   4 0 8   M i n .   b u s v o l t a g e   0 . 9 6 6   0 . 9 3 1   0 . 8 8 7     %  L o ss  r e d u c t i o n   3 2 . 4   3 4 . 6 6   3 6 . 5 4       T h e  r esu lts   o f   p r o p o s ed   m et h o d   is   co m p ar ed   w it h   latest  o p ti m izat io n   tec h n iq u e  li k e  Dir e ct  Sear ch     A l g o r ith m   [ 2 1 ] ,   Differ en tia l  E vo lu tio n   a lg o r ith m   [ 2 2 ] ,   Fl o w er   P o llin atio n   A l g o r ith m [ 2 3 ] . T h e  co m p ar ativ e   an al y s is   is   s h o w n   in   T ab le  2 .   I t  is   n o ticed   f r o m   tab le  t h at  t h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   g iv e  m ax i m u m   lo s s   r ed u ctio n   o n   les s er   s ize  o f   ca p ac ito r   b an k   an d   p er ce n tag e  s av in g   in   co s t  i s   also   m ax i m u m   t h an   o t h er   tech n iq u e.           T ab le  2 .   C o m p ar is o n   o f   an n u a l lo s s   s a v in g   f o r   v ar io u s   tec h n i q u es a t n o m i n al  lo ad   f o r   6 9   b u s   s y s te m   I t e m   W i t h o u t   C a p a c i t o r   D S A   [ 2 1 ]     ( 2 0 1 2 )   D E  [ 2 2 ]     ( 2 1 0 3 )   F P A   [ 2 3 ]     ( 2 0 1 6 )   P r o p o se d   T o t a l   L o ss   2 2 5   1 4 7   1 5 1 . 3 7   1 5 2   1 4 7   %  L o ss R e d u c t i o n   -   3 4 . 6 6   3 2 . 7   3 2 . 4 4   3 4 . 6 6   M i n .   V o l t a g e   0 . 9 0 9   0 . 9 3   0 . 9 3 1   0 . 9 3   0 . 9 3 1       O p t i mal   S i z e   ( L o c a t i o n )   i n   k V A r   -   9 0 0   ( 6 1 )   4 5 0   ( 1 5 )   4 5 0   ( 6 0 )   1 5 0   ( 5 7 )   5 0   ( 5 8 )   1 0 0 0   ( 6 1 )   1 5 0   ( 6 0 )   1 0 0   ( 5 9 )     1 3 5 0   ( 6 1 )   7 5 0   ( 6 1 )   2 7 0   ( 2 1 )   4 0 0   ( 6 4 )   T o t a l   k V A r   -   1 8 0 0   1 4 5 0   1 3 5 0   1 4 2 0   A n n u a l   C o st   ( $ / y e a r )   1 1 8 2 6 0   8 5 3 2 2   8 8 9 1 0   8 4 9 4 1   8 4 5 2 3   N e t   S a v i n g   ( $ / y e a r )   -   3 2 9 3 8   2 9 3 5 0   3 3 3 1 9   3 3 7 3 7   %  S a v i n g   -   2 7 . 8 %   2 4 . 8 %   2 8 . 1 7 %   2 8 . 5 2 %       T h e  b u s   v o lta g e  p r o f ile   o f   6 9   b u s   s y s te m   is   also   i m p r o v ed   d u e  to   p r o p o s ed   ap p r o ac h .   T h e  i m p r o v ed   v o lta g e   p r o f ile  b ef o r e  an d   af ter   co m p en s atio n   is   s h o w n   in   F ig u r e  1 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 1 7   :   7 4 8 – 753   751       Fig u r e   1.   Vo ltag e  p r o f ile  b ef o r e  an d   af ter   ca p ac ito r   p lace m e n t f o r   6 9   b u s   s y s te m       C ase  I I : 1 3 0   b u s   J am w ar a m g a r h   ( J aip u r )   s y s te m   T h e  s y s te m   u n d er   co n s id er ati o n ,   as  s h o w n   i n   f i g u r e  2 ,   i s   1 1   k V,   1 3 0   b u s   r ad ial  d is tr ib u t io n   s y s te m   o f   J am w ar a m g ar h   ar ea ,   J aip u r   cit y .   T h e  s y s te m   lo ad   is   1 8 7 8   k W   an d   1 4 1 5   k VA r .   T h e  lin e   an d   lo ad   d ata  a r e  g iv e n   i n   ap p en d ix .   T h e  r ea l  p o w er   lo s s   o f   th e  s y s te m   is   3 3 5   k W   an d   m in i m u m   b u s   v o ltag e  is   0 . 8 2 5   p u   w it h o u t  co m p en s a tio n .   T h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   is   ap p lie d   to   d eter m i n e  th e  o p ti m al  l o ca tio n   an d   s ize  o f  ca p ac ito r   b an k .   A cc o r d in g   to   P VSC   v a lu e,   f ir s t   f iv e   ca n d id ate  b u s e s   ar e  s elec ted   f o r   allo ca tio n   o f   ca p ac ito r   u n i ts .   T ab le  3   s h o w s   t h e  r es u lt   o f   j am w ar a m g ar h   s y s te m   a f te r   co m p en s atio n .             Fig u r e   2.   1 3 0   b u s   R ad ial  Dis tr ib u tio n   s y s te m ,   J a m w ar a m g ar h ,   J aip ur       T ab le  3 .   R esu lts   o f   J a m w ar a m g ar h   ( J aip u r )   s y s te m   I t e m   W i t h o u t   C a p a c i t o r   W i t h   c a p a c i t o r   T o t a l   L o ss   3 3 5   2 0 8   %  L o ss R e d u c t i o n   -   3 8 %   M i n .   b u s Vo l t a g e   0 . 8 2 5   0 . 8 7 2       O p t i mal   S i z e   ( L o c a t i o n )   i n   k V A r   -     2 9 0   ( 5 3 )   1 4 0   ( 7 7 )   1 4 0   ( 1 1 4 )   1 5 0     ( 1 2 0 )   2 1 0   ( 1 2 6 )     T o t a l   k V A r   -   9 3 0   A n n u a l   C o st   ( $ / y e a r )   1 7 5 5 5 0   1 1 7 1 1 0   N e t   S a v i n g   ( $ / y e a r )   -   5 8 4 4 0   %  S a v i n g   -   3 3 . 3   %   1 13 9 12 14 15 56 16 17 18 19 57 20 21 22 26 27 23 24 25 28 29 31 32 30 33 34 36 38 42 45 48 35 37 39 40 41 44 43 46 47 13 10 11 8 4 2 3 5 6 7 51 54 58 59 60 63 62 61 64 65 67 69 70 66 68 71 72 73 78 79 77 76 74 80 75 81 83 82 84 85 86 95 89 97 112 113 93 96 94 50 53 102 105 106 107 99 98 49 100 92 90 91 87 88 101 103 104 108 109 110 111 114 115 117 116 118 121 122 119 120 123 124 126 128 129 130 125 127 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     Op tima l A llo ca tio n   o f Ca p a cito r   B a n k  in   R a d ia l D is tr ib u tio n   S ystem  u s in g   A n a lytica l  …   ( S a r fa r a z   N a w a z )   752   T h e  r ea l  p o w er   lo s s   i s   r ed u ce d   to   2 0 8   k W   af ter   in s tal latio n   o f   ca p ac ito r   o f   to tal  s ize  9 3 0   k V A r .   T h e   m i n i m u m   b u s   v o ltag e  i s   also   en h a n ce d   f r o m   0 . 8 2 5   p u   to   0 . 8 7 2   p u   af ter   co m p e n s atio n .   T h er e  w ill  b e  3 3 . 3   %   s av i n g   i n   a n n u al  co s t  a f ter   s h u n t   co m p e n s atio n .   T h e  i m p r o v ed   v o lta g e  p r o f ile   af ter   s h u n t  co m p en s atio n   is   s h o w n   in   F ig u r e   2.         Fig u r e   3 .   Vo ltag e  p r o f ile  b ef o r e  an d   af ter   ca p ac ito r   p lace m e n t f o r   J a m w ar a m g ar h ,   J aip u r       5.   CO NCLU SI O N   I n   th i s   p ap er ,   th e  o p ti m al  all o ca tio n   o f   s h u n t  ca p ac ito r   in   r ad ial  d is tr ib u tio n   s y s te m   i s   m o d eled   to   s o lv e  th e  o b j ec tiv e  o f   r ea l  p o w er   lo s s   m i n i m izatio n ,   v o ltag e  p r o f ile  im p r o v e m e n t  &   e n e r g y   co s t  s a v i n g .   A  p o w er   v o lta g e  s e n s iti v it y   co n s tan t  ( P VS C )   h as  b ee n   p r o p o s ed   to   s o lv e  th e  p r o b le m .   T h e  ef f ec tiv e n es s   o f   p r o p o s ed   ap p r o ac h   h as  b ee n   ex p er ien ce d   o n   6 9   b u s   test   s y s te m   a n d   r ea l  d is tr ib u tio n   s y s te m   o f   J am a w ar a m g ar h   v illa g e,   J aip u r   cit y .   T h e  o b tain ed   r es u lt s   o f   6 9   b u s   s y s te m   ar e  co m p ar ed   w it h   late s t   ap p r o ac h es a n d   f o u n d   s u p er io r   in   ter m s   o f   p er ce n ta g e  lo s s   r ed u ctio n ,   v o lta g e  p r o f ile  i m p r o v e m e n t a n d   a n n u al   co s t  s av i n g .   T h e  p r o p o s ed   a p p r o ac h   is   also   s u cc ess f u ll y   i m p le m en ted   o n   J m a w ar a m g ar h   d is tr ib u tio n   s y s te m .   T h e  an n u a l in s tallat io n   co s t o f   ca p ac ito r   b an k   is   $ 1 1 7 1 1 0   w h er ea s   th e  an n u al  co s t sa v i n g   d u e  to   en er g y   lo s s   is   $   5 8 4 4 0 .   T h er ef o r e,   th e  co s t o f   s h u n t c ap ac ito r   b an k   w i ll b e  r ec o v er ed   in   3 m o n t h s   o f   i n s tal latio n .           RE F E R E NC E S   [1 ]   P ra k a sh   K,  S y d u lu   M .   Pa rticle   swa rm   o p ti miza t io n   b a se d   c a p a c it o r  p la c e me n t  o n   ra d i a l  d istri b u ti o n   sy ste ms .    In :  P r o c e e d in g s o f   IEE E  p o w e r  e n g in e e rin g   so c iety   g e n e ra l  m e e ti n g ,   T a m p a ,   Ju n e   2 0 0 7 .   p .   1 – 5.   [2 ]   G .   Ca rp in e ll i,   P .   V a ril o n e ,   V .   Di  V it o ,   a n d   A .   A b u r,   “ Ca p a c it o r  p l a c e me n t  in   th re e - p h a se   d istri b u t i o n   sy ste ms   wit h   n o n li n e a r a n d   u n b a l a n c e d   lo a d s ” ,   P ro c .   In st.  El e c t.   E n g . ,   G e n . ,   T ra n sm .   Distrib . ,   v o l.   1 5 2 ,   n o .   1 ,   p p .   4 7 – 5 2 ,   2 0 0 5 .   [3 ]   S .   No jav a n ,   M .   Ja lali,   K.  Zare ,   Op ti m a l  a ll o c a ti o n   o f   c a p a c it o rs  in   ra d ial/   m e sh   d istri b u ti o n   sy ste m s  u sin g   m ix e d   in teg e r  n o n li n e a r  p ro g ra m m in g   a p p r o a c h ,   In t.   J .   E lec tric P o we r S y st.  Res .   1 0 7   ( 2 0 1 4 )   1 1 9 – 1 2 4 .   [4 ]   S w a ru p   KS.   Ge n e ti c   a lg o ri th m  f o r  o p t ima l  c a p a c it o r  a ll o c a ti o n   i n   ra d i a l  d istrib u ti o n   sy ste ms .   In :  P r o c e e d in g s  o f   th e   6 t h   W S EA S   in tern a ti o n a l  c o n f e r e n c e   o n   e v o lu t io n a ry ,   L isb o n ,   P o rtu g a l,   J u n e   1 6 – 1 8 ,   2 0 0 5 .   p .   1 5 2 – 9.   [5 ]   H.D.  Ch ian g ,   J.C.   W a n g ,   O.  Co c k in g s,  H.D.  S h in ,   Op ti m a l  c a p a c it o r  p lac e m e n ts  in   d istri b u ti o n   sy ste m s:  p a rt  1 :  a   n e w   f o r m u latio n   a n d   th e   o v e ra ll   p ro b lem ,   IEE E  T ra n s.  P o we r De li v .   5   ( 2 )  ( 1 9 9 0 )  6 3 4 – 6 4 2 .   [6 ]   Da s  P ,   Ba n e rjee   S .   P lac e m e n t  o f   c a p a c it o r  in   a   ra d ial  d istri b u ti o n   s y ste m   u sin g   lo ss   se n siti v it y   fa c to r  a n d   c u c k o o   se a rc h   a lg o rit h m .   In t  J   S c i  Res   M a n a g e ,   2 0 1 3 ;   2:   7 5 1 – 7.   [7 ]   Ha m o u d a   A ,   S a y a h   S .   Op ti m a l  c a p a c it o rs  siz in g   in   d istri b u ti o n   f e e d e rs  u sin g h e u risti c s  se a rc h   b a se d   n o d e   sta b il it y   in d ice s.  I n t  J   El e c tr  P o we r E n e rg y   S y st   2 0 1 3 ;   4 6 :   56 – 6 4 .   [8 ]   Am a n if a r   O,  G o lsh a n   M EH.   Op ti m a l  d istri b u ted   g e n e ra ti o n   p lac e m e n t  a n d   siz in g   f o r  lo ss   a n d   TH D  re d u c ti o n   a n d   v o lt a g e   p ro f il e   im p ro v e m e n t  in   d istri b u t io n   sy ste m s  u sin g   p a rti c le   sw a r m   o p ti m i z a ti o n   a n d   se n siti v it y   a n a l y sis.  In t  J   T e c h   Ph y s P ro b l   E n g ,   2 0 1 1 ;   3 (2 ):   47 – 5 3 .   [9 ]   P ra k a sh   K.  S y d u lu   M .   P a rti c le  s w a r m   o p ti m i z a ti o n   b a se d   c a p a c it o r  p lac e m e n t  o n   ra d ial  d istr ib u ti o n   sy ste m s.  IEE E   p o we r en g in e e rin g   so c iety   g e n e ra l  me e ti n g ,   2 0 0 7 ,   2 4 – 2 8   Ju n e   2 0 0 7 .   p .   1 – 5.   [1 0 ]   M . M .   L e g h a ,   M .   T a v a k o li ,   F .   Os to v a r,   M . A .   Ha sh e m a b a d i,   Ca p a c it o r  p lac e m e n t  in   ra d ial  d istri b u ti o n   sy ste m   f o r  im p ro v e   n e t w o rk   e f f i c ien c y   u sin g   a rti f icia l  b e e   c o lo n y ,   In t.   J .   En g .   Res .   Ap p l .   3   (6 )   (2 0 1 3 )  2 2 8 – 2 3 3 .   [1 1 ]   P .   Da s,  S .   Ba n e rjee ,   Op ti m a l  si z in g   a n d   p lac e m e n t  o f  c a p a c it o r  in   a   ra d ial  d istri b u ti o n   sy ste m   u sin g   lo ss   se n siti v it y   f a c to r  a n d   f iref l y   a lg o rit h m ,   In t.   J .   En g .   C o mp u t.   S c i .   3   (4 )   (2 0 1 4 )  5 3 4 6 – 5 3 5 2 .   [1 2 ]   S .   S u lt a n a ,   P . K.   Ro y ,   Op ti m a l  c a p a c it o r  p lac e m e n t  in   ra d ial   d ist rib u ti o n   sy ste m s  u sin g   tea c h in g   lea rn in g   b a se d   o p ti m iza ti o n ,   I n t.   J .   El e c tr.   P o we r E n e rg y   S y st .   5 4   (2 0 1 4 )  3 8 7 – 3 9 8 .   [1 3 ]   R. S .   Ra o ,   S . V . L .   Na ra si m h a m ,   M .   Ra m a k in g a r a ju ,   Op ti m a l  c a p a c it o r  p lac e m e n t  in   a   ra d ial  d ist rib u ti o n   sy ste m   u sin g   p la n t  g ro w th   sim u latio n   a lg o rit h m ,   In t.   J .   El e c tr.   P o we r E n e r g y   S y st .   3 3   ( 2 0 1 1 )   1 1 3 3 – 1 1 3 9 .   0 20 40 60 80 100 120 0 . 8 0 . 8 2 0 . 8 4 0 . 8 6 0 . 8 8 0 . 9 0 . 9 2 0 . 9 4 0 . 9 6 0 . 9 8 1 B u s   N u m b e r V o l t a g e   i n   p u     W i t h o u t   ca p a ci t o r w i t h   ca p a ci t o r Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 1 7   :   7 4 8 – 753   753   [1 4 ]   S irj a n i  R,   M o h a m e d   A ,   S h a re e f   H.  Op ti m a l  c a p a c it o r  p lac e m e n t  in   a   ra d ial  d istri b u ti o n   sy ste m s  u sin g   h a rm o n y   se a rc h   a lg o rit h m .   J   Ap p l   S c i ,   2 0 1 0 ;   1 0   ( 2 3 ):   2 9 9 8 – 3 0 0 6 .   [1 5 ]   A . A .   El - F e rg a n y ,   A . Y.  A b d e laz iz,  Ca p a c it o r  a ll o c a ti o n s  in   ra d i a l  d istri b u ti o n   n e tw o rk s  u sin g   c u c k o o   se a rc h   a lg o rit h m ,   IET   Ge n e ra ti o n   T ra n s m.  Distrib .   8   ( 2 )  (2 0 1 4 )  2 2 3 – 2 3 2 .   [1 6 ]   C. F .   C h a n g ,   Re c o n f ig u ra ti o n   a n d   c a p a c it o r  p lac e m e n t  f o r  lo ss   r e d u c ti o n   o f   d istri b u ti o n   sy ste m s   b y   a n t  c o lo n y   se a rc h   a lg o rit h m ,   IEE E  T ra n s .   Po we r   S y st .   2 3   (4 )  ( 2 0 0 8 )   1 7 4 7 – 1 7 5 5 .   [1 7 ]   S . M .   T a b a tab a e i,   B.   V a h id i ,   Ba c teria l  f o ra g in g   so lu ti o n   b a se d   f u z z y   lo g ic  d e c isio n   f o r  o p ti m a l  c a p a c it o r  a ll o c a ti o n   in   ra d ial  d istri b u t io n   sy ste m ,   In t.   J .   El e c tric P o we r S y st.  Res .   8 1 ,   1 0 4 5 – 1 0 5 0 ,   2 0 1 1 .   [1 8 ]   A . Y.  A b d e laz iz,  E. S .   A li ,   S . M .   A b d   El a z im ,   “ F lo w e r  P o ll i n a ti o n   A lg o rit h m   a n d   L o ss   S e n siti v it y   F a c to rs  f o r  o p ti m a l  siz in g   a n d   p lac e m e n t  o f   c a p a c it o rs  in   ra d ial  d istri b u ti o n   sy ste m s ” ,   El e c trica l  Po we r  a n d   E n e rg y   S y ste ms ,   7 8 ,   2 0 7 – 2 1 4 ,   2 0 1 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.