I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   3 J u n e   201 9 ,   p p .   1 4 6 1 ~ 1 4 7 1   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 3 . pp 1 4 6 1 - 1471          1461       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 JE C E   The ef fect o lo a m o delling  on  pha se ba la ncing  in  di stribution  netw o rk s usin g  se a rch har m o ny  alg o rith m       Sa eid Eft e k ha ri M a h m o ud   O u k a t i Sa deg h   De p a rtme n o f   El e c tri c a a n d   El e c tro n ic E n g in e e rin g ,   U n iv e rsity   o f   S istan   a n d   Ba lu c h e sta n ,   Ira n       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   2 6 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Dec   17 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J an   2 ,   2 0 1 9       Du e   to   th e   u n e q u a l   lo a d s   in   p h a se a n d   d if f e re n c u sto m e c o n su m p ti o n ,   th e   d istri b u t io n   n e tw o rk   is  u n b a lan c e d .   Un b a lan c in g   in   th e   d istri b u ti o n   n e tw o rk ,   in   a d d it io n   to   in c re a sin g   p o w e lo ss e s,  c a u se s   u n b a l a n c in g   in   v o lt a g e a n d   in c re a se o p e ra ti n g   c o sts.  T o   re d u c e   th is  u n b a lan c i n g ,   v a rio u m e th o d a n d   a lg o rit h m h a v e   b e e n   p re se n ted .   In   m o st  stu d ies   a n d   e v e n   p ra c ti c a p ro jec ts  d u e   to   lac k   o f   in f o rm a ti o n   a b o u th e   n e tw o rk   lo a d s,  l o a d   m o d e ls  su c h   a c o n sta n p o we m o d e l,   c o n sta n c u rre n o r   c o n sta n t   im p e d a n c e   a re   u se d   to   m o d e th e   lo a d s.  Du e   t o   t h e   c h a n g in g   a n d   n o n li n e a b e h a v io u rs  o f   to d a y ' lo a d s,  th e se   m o d e ls  c a n n o sh o w   re su lt in   a c c o rd a n c e   w it h   re a li ty .   T h is  p a p e w h il e   in tr o d u c in g   a n   o p ti m a p h a se - b a lan c in g   m e th o d ,   d isc u ss e th e   e ff e c t   o f   lo a d   m o d e ll in g   o n   p h a se   b a lan c in g   stu d ies .   In   th is  p r o c e ss   th e   re - p h a sin g   m e th o d   f o b a lan c in g   t h e   n e tw o rk   a n d   th e   h a rm o n y   se a rc h   a lg o rit h m   f o o p ti m izin g   th e   p h a se   d is p lac e m e n p r o c e ss   h a v e   b e e n   u se d .   T h e   si m u latio n   w a c a rri e d   o u o n   a n   u n b a lan c e d   d istri b u ti o n   n e tw o rk   o f   2 5   b u se s.  T h e   re su lt sh o w   w e ll   th e   e ffe c o f   t h is  c o m p re h e n siv e   m o d e ll in g   o n   p h a se   b a lan c in g   stu d ies .   It  a lso   sh o w th a in   th e   re - p h a sin g   m e th o d   f o b a lan c in g   th e   n e tw o rk   a n d   in   th e   a b se n c e   o a   r e a l   lo a d   m o d e l,   th e   u se   o w h ich   m o d e o ffe rs  th e   c lo se st  a n s w e r   to   o p ti m a l   so lu ti o n s.   K ey w o r d s :   Dis tr ib u tio n   n et w o r k   Har m o n y   s ea r ch   al g o r ith m   L o ad   m o d ellin g   P h ase  b alan ci n g   Re - p h asi n g   Co p y rig h ©   2 0 1 9   In stit 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 :   Ma h m o u d   Ou k ati  Sad e g h   Dep ar t m en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ic  E n g in ee r i n g ,   Un i v er s it y   o f   Si s ta n   an d   B alu c h esta n ,   Z a h ed an ,   I r an .   E m ail:  o u k ati @ ec e. u s b . ac . ir       1.   I NT RO D UCT I O N     Dis tr ib u tio n   n et w o r k s   ar t h e   lar g est  p ar o f   t h p o w er   s y s te m s .   d u to   t h eir   lo w er   v o ltag a n d   h ig h er   cu r r e n co m p ar ed   to   th tr an s m is s io n   s ec tio n   t h s h ar o f   lo s s es  i n   t h is   s ec tio n   i s   m u ch   h i g h er   t h a n   th e   tr an s m is s io n   s y s te m s .   T h ese   lo s s es  i m p o s h u g co s ts   o n   elec tr icit y   d i s tr ib u tio n   co m p a n ies.  P h a s e   i m b alan ce s   ar o n o f   t h i m p o r tan t f ac to r s   in   in cr ea s in g   t h e   lo s s es a n d   cr ea ti n g   p r o b lem s   in   p r o p er   o p er atio n   o f   d is tr ib u tio n   s y s te m s .   So   f a r ,   m a n y   s t u d ies  h a v b ee n   co n d u cted   o n   t h b alan ci n g   o f   lo ad s   in   d is tr ib u tio n   n et w o r k s .   A   s ta tis tica esti m a tio n   m eth o d   t h at  ca n   d etec t h le v el,   p o s itio n ,   a n d   u n b al an ce   o f   v o lta g i n   d is tr ib u tio n   n et w o r k s   i s   p r ese n ted   in   [ 1 ] .   I n   [ 2 ] ,   th ef f ec t s   o f   v o ltag e   i m b ala n ce   o n   i n d u ctio n   m o to r s   ar in v e s ti g ated .   [ 3 ]   h as  in tr o d u ce d   an d   co m p ar ed   n u m b er   o f   i m b alan ce   i n d icato r s   i n   th d i s tr ib u tio n   n et w o r k .   I n   [ 4 ] ,   th b alan ci n g   p r o b le m   in   t h d is tr ib u ti o n   n et w o r k   i s   i n v e s ti g ated   u s i n g   t h co m b i n a tio n   o f   f u zz y   lo g ic   an d   th Ne w to n - R ap h s o n   m et h o d .   I n   [ 5 ] ,   u s in g   v o ltag c o n tr o eq u ip m en an d   o th er   n et w o r k   co m p o n en t s ,   an   o p ti m al  lo ad   f lo w   m et h o d   h a s   b ee n   p r o p o s ed   th at  ca n   m i n i m ize  t h u n b alan ce d   v o lt ag o f   t h s y s te m .   I n   [ 6 ] ,   th r ec o n f ig u r atio n   m eth o d   h as  b ee n   u s ed   to   tr an s f er   lo ad s   f r o m   h ea v y   lo ad   f ee d er s   to   lig h lo ad er   f ee d er s   a n d   to   lo ad   b alan ce s   in   a n   u n b ala n ce d   d is tr ib u tio n   n et w o r k .   I n   t h r e f er en ce   [ 7 ] ,   th a u t h o r s   h a v e   in v e s ti g ated   t h p r o b le m   o f   p h ase  b alan ci n g   w it h   s e v er al  o t h er   o b j ec tiv f u n ctio n s   i n   w ei g h ted   f o r m   u s in g   a   g en et ic  alg o r ith m - b ased   m et h o d .   I n   [ 8 ] ,   p o w er   elec tr o n ics  d ev ices  s u ch   as  SV C   to   co m p en s ate  f o r   r ea ctiv e   p o w er   an d   in   r ef er en ce   [ 9 ] ,   f u zz y   lo g ic  an d   h y b r id   o p ti m iza tio n   ar u s ed   to   b alan ce   th p h ase s   in   d is tr ib u tio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n 2 0 1 9   :    1 4 6 1   -   1 4 7 1   1462   s y s te m s .   T h r ef er en ce   [ 1 0 ]   h as  also   e x a m in ed   th u s o f   d is p er s ed   g en er atio n   s o u r ce s   ( th eir   lo ca tio n   an d   o p tim a s ize)   in   an   u n b ala n c ed   d is tr ib u tio n   n et w o r k .   O n e   o f   t h m ai n   m e t h o d s   o f   p h a s b alan ci n g   i s   t h e   re - p h a s m et h o d ,   w h ic h   w as  f ir s i n tr o d u ce d   in   [ 1 1 ]   as  m i x ed   in te g er   p r o g r am m i n g   m et h o d .   T h n ee d   to   in cr ea s th e   co m p u tatio n al   s p ee d ,   esp ec iall y   in   lar g e   n et w o r k s ,   h as   ca u s ed   t h p r o b le m   o f   r e - p h asi n g   to   b e   ad d r ess ed   u s in g   i n telli g e n m eth o d s   s u c h   as  s i m u la te d   an n u lli n g   [ 1 2 ] .   I n   [ 1 3 ] ,   an   in n o v ativ m eth o d   ca lled   th B ac k tr ac k i n g   Sear ch   Me t h o d   f o r   t h r e - p h asi n g   p r o b le m   i s   u s ed   to   b ala n ce   t h d i s tr ib u tio n   n e t w o r k .   T h au th o r s   i n   [ 1 4 ]   d esig n e d   an   ex p er s y s te m   to   ap p l y   th r e - p h asi n g   m et h o d   f o r   b alan cin g   p h a s es  i n   d is tr ib u tio n   s y s te m s .   I n   [ 1 5 ] ,   th a u t h o r s   co m p ar ed   s e v er al  in tel lig e n t   alg o r it h m s   f o r   t h p h a s b alan ci n g   p r o b lem   an d   co n c lu d ed   th at   th d y n a m ic  p r o g r a m m i n g   alg o r ith m   p er f o r m s   b etter .   I n   [ 1 6 ] ,   th p h as e   d is p lace m e n m eth o d   i n   r ad ial  an d   m e s h ed   d is tr ib u tio n   n et w o r k s   is   ap p l ied   u s i n g   t h B F - P SO  al g o r ith m .   I n   r ef er e n ce   [ 1 7 ] ,   th i m m u n alg o r it h m   is   also   p r o p o s ed   to   b alan ce   t h p h ase s ,   ta k i n g   i n to   ac co u n t   th e   cu r r en t i m b a lan ce s .   Usu al l y ,   in   th e s p ap er s ,   co n s tan p o w er ,   co n s ta n t   cu r r en t,  o r   co n s tan t   i m p ed a n ce   m o d el s   ar u s ed   f o r   m o d ellin g   o f   lo ad s   in   p h a s b alan cin g   s t u d ies.  Gi v e n   t h v ar iab le  an d   n o n - lin ea r   b eh av io u r s   o f   to d a y 's   lo ad s ,   th ese  m o d els  f o r   lo ad   in   d is tr ib u tio n   n et w o r k   s t u d ies   ca n n o s h o w   r e s u l ts   i n   ac co r d an ce   w it h   r ea lit y .   A lt h o u g h   t h ese  r e s u l t s   ar ac c ep tab le,   th e y   ar n o t o p ti m al.   On   t h o th er   h a n d ,   o b tain i n g   a   p r ec is lo ad   m o d el   in   t h e   g r id   i s   a   v er y   ti m e   co n s u m in g ,   co m p licated   a n d   co s tl y   o n e.   D u to   t h f ac t   t h at  d is t r ib u tio n   co m p a n ie s   ar r eq u ir ed   t o   u s p r ec is m o d el  f o r   lo ad   m o d ellin g   t o   co n d u ct  s tu d ies  o n   th o p ti m al  u s o f   p o w er   s y s te m s ,   in cl u d i n g   p h a s b alan cin g   s t u d ies,  t h is   p ap er   s tu d ies  th ef f ec o f   d i f f er e n lo ad   m o d elli n g   o n   t h e   r esu lt s   o f   p h ase  b alan cin g .   An   u n b ala n ce d   2 5 - b ass et  n et wo r k   w as  u s ed   to   co n d u ct  th is   s tu d y .   Si m u la tio n s   ca r r ied   o u w ell  ill u s tr ate  a n d   co m p ar t h e f f ec t s   o f   lo ad   m o d ellin g   o n   p h ase  b ala n ci n g   s tu d ies.  First  o f   al l,   v ar iet y   o f   lo ad   m o d els  ar in tr o d u ce d   in   Sectio n   2 .   Sectio n   3   d ea ls   w i th   t h p r o ce s s   o f   b alan cin g   u s in g   th e   re - p h asi n g   m et h o d .   T h lo a d   d is tr ib u tio n   m et h o d   in   u n b alan ce d   n et w o r k s   an d   th e   Har m o n y   Sear c h   Op ti m izatio n   Me t h o d   ar p r esen ted   i n   Sec tio n s   4   an d   5 ,   r esp ec tiv el y .   Sectio n   6   p r esen ts   th r e s u l ts   a n d   s i m u lat io n s ,   a n d   f i n all y ,   co n cl u s io n s   ar g i v e n   in   Sec tio n   7 .       2.   E XAM I NIN G   DIFF E RE N T   L O AD  M O DE L S   T h er ar tw o   g en er al  m o d els   f o r   esti m ati n g   lo ad   p ar a m eter s ,   th f ir s m o d el  is   s tatic  lo ad   m o d el,   w h ic h   is   m o s co m m o n l y   u s e d   f o r   lo a d   f lo w   p r o b lem s   a n d   ca lcu lati n g   th lo s s e s   o f   lin es  an d   o th er   n et w o r k s   in   t h s tead y   s tate.   T h s ec o n d   m o d el  is   k n o w n   as  t h D y n a m ic  L o ad   Mo d el,   w h ic h   is   u s u all y   u s ed   to   s t u d y   th d y n a m ic s   a n d   s tab ilit y   o f   th e   n e t w o r k ,   a n d   to   r e g u late   th e   r ela y s ,   a n d   all   t h ca s e s   th at  d ep en d   o n   th e   n et w o r k   a n d   lo ad   d y n a m ic s   in   t h tr an s ie n s ta te.   I n   t h lo n g   r u n ,   d u to   th e   f ac th a s t u d ies  o n   p h ase   b alan cin g   ar ca r r ied   o u t in   s t ea d y   s tate,   w in tr o d u ce   th s t atic  m o d el  o f   lo ad   an d   its   t y p e s .     2 . 1 .     St a t ic  lo a d m o del   A   m o d el  th a ex p r es s es  ac ti v e   an d   r ea ctiv p o w er   at  an y   g i v en   ti m as  f u n ct io n   o f   th a m p lit u d e   an d   f r eq u e n c y   o f   t h v o lta g a t th s a m t i m e.   Static lo ad   m o d els ar u s ed   f o r   s tatic  lo ad   co m p o n en t s ,   s u ch   a s   lig h an d   r esi s tan ce   lo ad s ,   a n d   also   ap p r o x i m atio n s   f o r   d y n a m ic  lo ad   co m p o n e n t s   s u ch   as  m o to r   lo ad s   [ 1 8 ] .   T h ese  m o d els ar d iv id ed   in to   th f o llo w i n g   t y p es.     2 . 1 . 1.   Co ns t a nt  po w er   lo a m o de l   A   s ta tic  lo ad   m o d el  d o es  n o ch an g th lo ad   p o w er   b y   c h a n g i n g   th v o ltag r an g e.   L o ad s   th at  h a v e   s u c h   f ea tu r e s   ar k n o w n   a s   c o n s ta n p o w er   lo ad s   a n d   f o r m   P b u s e s .   T h c h ar ac ter is t ic  o f   th e s lo ad s   is   as f o llo w s :     00 P = P               Q = Q                 ( 1 )     2 . 1 . 2 .   Co ns t a nt  curr ent   lo a m o d le   A   s ta tic  lo ad   m o d el  in   w h ic h   th p o w er   is   li n ea r l y   an d   d ir ec tl y   r elate d   to   v o ltag e.   L o ad s   w it h   s u c h   ch ar ac ter is tic s   ar k n o w n   as c o n s ta n t c u r r en t lo ad s .   T h e   ch ar ac ter is tic  o f   th e s lo ad s   is   as  f o llo w s :       = c o n s   I = c o n s P PV V             ( 2 )     2 . 1 . 3 .   Co ns t a nt  i m pe da nce  lo a m o dle   A   s tatic  lo ad   m o d el  in   wh ich   th e   lo ad   p o w er   is   d ir ec tl y   r elate d   to   t h v o ltag e   s q u ar ed .   T h ch ar ac ter is tic  o f   th e s lo a d s   is   as f o llo w s :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Th effec t o f lo a d   mo d ellin g   o n   p h a s b a la n ci n g   in   d is tr ib u tio n   n etw o r ks u s in g   s ea r ch …     ( S a eid   E ftekh a r i )   1463   2 2 2 2 I   = c o n s   = c o n s I   = c o n s   = c o n s P PV VV Q QV VV             ( 3 )     2 . 1 . 4 .   E x po na ntia l lo a m o dl e   I n   t h is   lo ad   m o d el,   w h ic h   i s   k n o w n   as  th e   ex p o n e n tial   m o d e l,  th e   ac ti v a n d   r ea ctiv e   p o w e r   f u n ct io n   o f   th lo ad   v ar ies i n   d if f er en v ie w s   o f   th v o ltag e,   w h ic h   is   ex p r ess ed   in   g en er al  ter m s :     0 0 0 0     p q n n V PP V V QQ V            ( 4 )     Vo P o   an d   Q o   ar th v o ltag e,   ac tiv an d   r ea ctiv p o w er   o f   th s y s te m   r esp ec ti v el y .   n p   an d   n q ,   ar th ac tiv an d   r ea ctiv e   co m p o n e n ts   o f   t h s y s te m ,   w h ich   i n d icate   th d eg r ee   o f   lo ad - to - v o lta g e   d ep en d en ce .   Usi n g   th i s   m o d el ,   m a n y   lo ad s   ca n   b m o d elled .   T ab le  1   r ef er s   to   s am p le  v al u es  o f   n p   a n d   n q   in   s ev er al  s a m p les o f   lo ad s .       T ab le  1 .   T h Valu es   o f   n p   an d   n q   f o r   Di f f er e n L o ad   Mo d els  [ 1 8 ]   L o a d   t y p e   R e si d e n t i a l   C o mm e r c i a l   I n d u st r i a l   C o n st a n t   p o w e r   C o n st a n t   c u r r e n t   C o n st a n t   i mp e d a n c e   n p   0 . 9 2   1 . 5 1   0 . 1 8   0   1   2   n q   4 . 0 4   3 . 4   6   0   1   2       3.   B AL ANCI NG   P RO C E S S   I n   t h is   p ap er ,   th r ep h as in g   m eth o d   is   u s ed   to   p er f o r m   p h as b alan ci n g .   I n   t h i s   m et h o d ,   s w itc h   i s   co n s id er ed   f o r   ea ch   b u s ,   w h ic h   ca n   tr an s f er   t h lo ad   f r o m   o n p h a s to   a n o th er .   T h g en e r al  s ch e m o f   t h i s   ap p r o ac h   is   p r esen ted   in   Fi g u r e   1 .   T h er ar s ix   m o d es f o r   th p h ases ,   ea ch   o f   w h ich   i s   ass i g n ed   n u m b er s   1 - 6 .   T h s tatu s   a n d   p h ase  ch a n g m atr ices  f o r   ea ch   m o d ar g i v en   i n   T ab le  2 .       T ab le  2 .   Mo d Nu m b er ,   Statu s ,   an d   P h ase  S h if t M atr ices  f o r   E ac h   S w itc h   M o d e   N o .   S t a t u s   P h a se   s h i f t   ma t r i c e s   1   ( A B C )   1 1   0   0 0   1   0 0   0   1 s        2   ( A C B )   2 1   0   0 0   0   1 0   1   0 s        3   ( B A C )   3 0   1   0 1   0   0 0   0   1 s        4   ( B C A )   4 0   1   0 0   0   1 1   0   0 s        5   ( C A B )   5 0   0   1 1   0   0 0   1   0 s        6   ( C B A )   6 0   0   1 0   1   0   1   0   0 s        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n 2 0 1 9   :    1 4 6 1   -   1 4 7 1   1464         Fig u r 1 .   Six   p o s s ib le  m o d es  f o r   r e - p h asin g   t h p h ase s       Fo r   n - b u s es   n et w o r k ,   t h v e cto r   S =   [ S1 ,   S2 ,   . . .   Sn ]   is   d ef i n ed   as   th e   k e y   d eter m i n an t o f   th s tate  o f   th s w i tch e s ,   f o r   th p u r p o s o f   p h ase  d is p lace m en t.  E ac h   m e m b er   o f   t h is   v ec to r   is   id en tif ied   b y   o n o f   t h m o d e s   1   to   6 .   Fo r   ex a m p le:  S = [   3   1   1   1   2   4   1   2   3   4   5   5   2   2   5   4   2   3   4   1   5   4   1   1 ] .   C an   b an   an s w er   v ec to r   f o r   a   25 - b u s   n et w o r k .   T h n u m b er   1   in   th s ec o n d   ele m e n m ea n s   t h at  t h p h a s ar r an g e m e n t   in   t h s ec o n d   b u s   s h o u ld   b in   th f o r m   A B C   o r   th f ir s m o d e ,   an d   th e   s 1   m atr i x   is   u s ed   to   ch an g th p h ase  s tate.   T h n u m b er   3   i n   t h n i n th   ele m en r eq u ir es   t h p h a s ar r an g e m e n t   to   b B A C   o r   th th ir d   m o d e,   an d   t h s 3   m atr i x   is   u s ed   to   ch a n g t h p h ase  s tate.   So ,   f o r   ea ch   b u s ,   th f o llo w in g   is   u s ed   to   co n v er th e   ar r an g e m e n o f   p h ases   ( lo ad   d is p lace m e n t)   f r o m   th i n it ial  s tate  to   t h s tate  s p ec if ied   in   t h v ec to r   S:     [ ] = [ ]     ( 5 )     W h er th m atr ix   s in d icate s   th s tat u s   o f   th s w itc h es  in   e ac h   b u s   an d   as  m e n t io n ed   in   T ab le   2   it  is   ca lled   p h ase  s h i f m atr i x .   I 0 ,   I 1   an d   I 2   ar th e   ze r o ,   p o s itiv a n d   n e g ati v co m p o n e n t s   o f   th c u r r en ca lc u lated   f r o m   ( 6 ) .   T h n et w o r k   u n b ala n cin g   i n d ex   c a n   b o b tain ed   b y   u s in g   ( 7 ) :     a b c 0 2 1 a b c 2 2 a b c I       I         I I 1 I = I     a I   a I 3 I I     a I   a I             ( 6 )     22 02 1 | | | | || II R M S I I   ( 4 )     I n   T h ab o v r elatio n s ,   a= e j1 20 .   R MSI   i s   ca lc u lated   a s   an   u n b ala n ci n g   in d e x ,   an d   a s   t h in d ex   is   clo s er   to   ze r o ,   th n et w o r k   i s   l ess   u n b ala n ce d   [ 3 ] .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Th effec t o f lo a d   mo d ellin g   o n   p h a s b a la n ci n g   in   d is tr ib u tio n   n etw o r ks u s in g   s ea r ch …     ( S a eid   E ftekh a r i )   1465   4.   UNB AL ANC E   NE T WO RK   L O AD  F L O W   I n   t h is   p ap er ,   s o - ca lled   b ac k w ar d   f o r w ar d   s w ee p   m e th o d   [ 1 9 ]   is   u s ed   to   ca r r y   o u t   an   u n b ala n ce d   n et w o r k   lo ad   f lo w .   T h b ac k w ar d   s w ee p   i s   u s ed   to   o b tain   th r elatio n s h ip   b et w ee n   t h b r an ch es   cu r r en an d   th i n j ec tio n   cu r r en o f   th b u s es,  an d   t h f o r w ar d   s w ep is   u s ed   to   ca lcu la te  th b u s es  v o ltag e .   T h s tep s   ar as f o llo w s :   a.   C alcu late  th b u s   i n j ec ted   cu r r en t     () () * * * ( / ) = ( / ) ( / ) k k i a i a ia i b i b i b ic i c i c SV I I S V I SV             ( 8 )     I i ,   th in j ec to r   cu r r en o f   th i - th   b u s   to   th lo ad ,   S i   is   th ap p ar en p o w er   in   t h i - t h   b u s ,   a n d   v i   is   th e   v o ltag o f   th e   i - t h   b u s   i n   k - th   i ter atio n .   b.   C alcu late  th li n e s   cu r r en t ( s wee p   b ac k )     ( ) ( ) ( ) k k k l a i a m a l b i b m b mM l c i c m c J I I J I I J I I    ( 9 )     I n   w h ic h   J l   s h o w s   t h c u r r en f lo w i n g   i n   l - th   b r an c h   an d   r ep r esen th s et  o f   li n es  t h at  f ee d   o n   th n o d i .   c.   C alcu lati n g   b u s   v o lta g es ( f o r w ar d   s w ee p )     () ( ) ( ) a b a c b a b b b c c a c b c c   Z   Z Z   Z   Z Z   Z   Z k kk ja i a a a l a i b j b l b i c l c jc V V Z J V V J VJ V         ( 5 )       W h er Z aa ,   Z bb ,   Z cc   ar s el f - i m p ed a n ce   a n d   Z ab ,   Z bc ,   Z ca   ar m u tu a i m p ed a n ce s   o f   th li n e s .   T h ab o v s tep s   w ill co n ti n u u n t il th f o llo w i n g   co n v er g en ce   co n d itio n   is   r ea ch ed :     ( ) ( 1 ) <   ( 1 1 )       5.   H ARM O NY  SE ARCH   ( H S)  AL G O R I T H M   T h Har m o n y   Sear ch   A l g o r ith m   i s   m eta - h e u r is tic  al g o r it h m   d ev e lo p ed   in   2 0 0 1   [ 2 0 ] .   I n   th i s   w a y ,   s o lv i n g   o p ti m izatio n   p r o b lem s   is   i n s p ir ed   f r o m   th p r o ce s s   o f   p la y i n g   s i m u ltan eo u s l y   b y   th g r o u p   o f   m u s i c   o r ch estra s .   D u to   lo w   co m p u tatio n ,   s i m p le  co n ce p t,  lo w   p a r a m eter s ,   ea s y   i m p le m e n tatio n   a n d   ap p licab ilit y   f o r   d is cr ete  a n d   co n ti n u o u s   o p ti m izatio n   p r o b le m s ,   t h Ha r m o n y   Sear c h   al g o r ith m   h as   b ec o m o n o f   t h e   m o s t   u s ed   o p ti m izat io n   a lg o r ith m s   in   r ec en t   y ea r s   i n   v ar i o u s   i s s u es.   T h is   al g o r ith m   c a n   b u s ed   to   s o l v v ar io u s   e n g in ee r i n g   p r o b lem s   d u to   les s   m at h e m a tical  r eq u ir e m e n ts   t h an   o t h e r   m eta - h eu r i s tic   m et h o d s   [ 2 1 - 2 2 ] .   T h p ar am e ter s   o f   th e   Har m o n y   Sear ch   al g o r ith m   i n cl u d Har m o n y   Me m o r y   Size  ( HM S),   Har m o n y   Me m o r y   C o n s id er at io n   R ate  ( HM C R ) ,   P i tch   A d j u s t m e n R ate  ( P AR )   an d   B an d w id t h   ( B W ) .   E ac h   Har m o n y   is ,   in   f ac t,  p o s s ib l an s w er   to   t h p r o b le m   o f   o p ti m izatio n .   T h d if f er en s te p s   o f   t h is   al g o r it h m   ar as f o llo w s :   a.   Def i n itio n   o f   o p ti m izat io n   p r o b le m   an d   in itializat io n   P ar a m e ter s :     Min i m ize  f ( x )   Su b j ec t to   g ( x) 0     I n   th e s r elatio n s ,   ( x )   is   th e   o b j ec tiv f u n ctio n   a n d   g   ( x)   is   th p r o b le m   co n s tr ain t.  T h p ar am eter s   o f   HM ( Har m o n y   Me m o r y   Size) ,   HM C R   ( Har m o n y   Me m o r y   C o n s id er atio n   R a te) ,   PAR   ( P itch   A d j u s t m e n t   R ate)   an d   B W   ( B an d w id th )   ar s et  at  th i s   s ta g e .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n 2 0 1 9   :    1 4 6 1   -   1 4 7 1   1466   b.   I n itialize  h ar m o n y   m e m o r y :   A t t h i s   p o in t,  th h ar m o n y   m e m o r y   is   s et  to :     1 1 1 12 2 2 2 12 12        X     ...     X               X         . . .           X                                             X     . . .     X N N H M S H M S H M S N X X HM X          ( 1 2 )       HMS   is   t h s ize  o f   t h h ar m o n y   m e m o r y ,   o r   t h n u m b er   o f   h ar m o n y   in   m e m o r y ,   a n d   N   i s   t h n u m b er   o f   v ar iab les  f o r   ea ch   h ar m o n y .   c.   C r ea te  an   i m p r o v ed   n e w   h ar m o n y :   First,  r 1 r 2   a n d   r 3   ar as s u m ed   to   b r an d o m   n u m b er s   b et w ee n   ze r o   a n d   o n e.   T o   g en er ate  n e h ar m o n ic  v ec to r ,   if   r 1   is   s m al l er   th an   t h HM C R   v alu a n d   th r an d o m   v alu r 2   is   g r ea ter   th an   P A R ,   t h en :     X ne w ( i ) = X old ( i )   ( 1 3 )     I f   r 1   is   s m a ller   th a n   HM C R   an d   r 2   is   s m aller   th a n   P AR ,   th e n :     X ne w ( i ) =X old ( i ) + r 3 ×B W   ( 6 )     I f   r 1   is   lar g er   th a n   HM C R ,   th e n   f o r   X n ew ( i ) ,   r an d o m   v al u e   is   co n s id er ed   w i th i n   it s   p er m i tted   r an g e.   d.   Up d atin g   Har m o n y   Me m o r y :   I n   th p r o ce s s   o f   u p d atin g   t h h ar m o n ic   m e m o r y ,   i f   t h e   h ar m o n ics  o r   n e w   h ar m o n ic s   ar m o r e   co m p ete n t t h an   t h w o r s h ar m o n ic s   in   t h m e m o r y ,   t h e y   r ep lace   it,  o th er w i s th e y   w ill b e   s et  asid e.   e.   R ep ea t step s   3   an d   4   u n t il th f i n al  co n d itio n   i s   s ati s f ied   o r   r ep etitio n s   e n d .       6.   SI M UL AT I O R E S UL T S   T o   p er f o r m   th b ala n ci n g   p r o ce s s ,   2 5 - b u s   test   s y s te m   i s   u s ed ,   w h o s in f o r m at io n   is   p r esen ted     in   [ 6 ] .   T h s i n g le - li n d ia g r a m   o f   t h is   n e t w o r k   i s   s h o w n   i n   Fi g u r 2 .   T h m ai n   b u s   v o ltag e   i s   co n s id er ed   to   b e   1 . 0 5   p u .   B ase  ap p ar en t p o w er   an d   b ase  v o lta g ar 1 0 0   k V an d   2 . 4   k r esp ec ti v el y .   T h p r o ce s s   o f   n et w o r k   b alan cin g   is   d o n e   f o r   d if f er en lo ad   m o d els.  T h e   v al u es  o f   n p   a n d   n q   f o r   E x p o n e n tia m o d el   ar g iv e n   in   T ab le  3   an d   V 0   is   1   p u .           Fig u r 2 .   Un b alan ce d   2 5 - b u s   n et w o r k         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Th effec t o f lo a d   mo d ellin g   o n   p h a s b a la n ci n g   in   d is tr ib u tio n   n etw o r ks u s in g   s ea r ch …     ( S a eid   E ftekh a r i )   1467   T ab le  3 T h Valu es  o f   n p   an d   n q   f o r   E x p o n e n tial  Mo d el   B u s   n o                                       n p   a   n q   a   n p   b   n q   b   n p   c   n q   c   1   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0           0 . 0 0 0 0         0 . 0 0 0 0         0 . 0 0 0 0         0 . 0 0 0 0         2   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0           0 . 0 0 0 0         0 . 0 0 0 0         0 . 0 0 0 0         0 . 0 0 0 0         3   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   4   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   5   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   6   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   0 . 1 8 0 0      6 . 0 0 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   7   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0   0 . 0 0 0 0   8   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   9   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   10   0 . 9 2 0 0     4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   11   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   12   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   13   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   14   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   15   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   16   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   17   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   18   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   19   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   20   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   21   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   1 . 5 1 0 0   3 . 4 0 0 0   22   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   0 . 1 8 0 0   6 . 0 0 0 0   23   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   24   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   25   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0   0 . 9 2 0 0   4 . 0 4 0 0       6 . 1 .     Net wo rk   lo a d ba la ncing   I n   th i s   n e t w o r k ,   th n o m in al   ca p ac it y   o f   t h m a in   b u s   tr a n s f o r m er   is   1 1 0 0   k V A   f o r   ea ch   p h ase.   S a   r ep r esen ts   t h ap p ar en p o w er   o u tp u t   o f   ea c h   p h ase  o f   t h m ai n   b u s   tr a n s f o r m er .   B ec a u s o f   t h i m b ala n ce   o f   th p h ases ,   t h lo ad   o f   t h m ai n   b u s   tr an s f o r m er   b et w ee n   th p h ase s   is   n o t   t h s a m e.   Fo r   ex a m p le,   p h a s h as  b ee n   lo ad ed   m o r th an   e x i s tin g   ca p ac it y   an d   o th er   p h ase s   less   th a n   th a v ailab le  ca p ac it y .   T h p r o ce s s   o f   b alan cin g   p h ase s   i s   p er f o r m e d   in   d i f f er en t   lo ad   m o d els.   T h ese  m o d els   in c lu d co n s ta n p o w er ,   co n s tan t   cu r r en t,  co n s ta n i m p ed a n ce   an d   m ix ed   ( in d u s tr ial,   co m m er cial,   h o u s eh o ld )   m o d el.   Af ter   b alan cin g ,   it  is   o b s er v ed   th at  t h m ai n   b u s   tr a n s f o r m er   ca p ac ities   o f   t h p h a s es  ar m o r b ala n ce d .   S margin   is   t h d if f er en ce   in   n o m i n al  ca p ac it y   o f   ea ch   p h ase  o f   th tr an s f o r m er   a n d   th ap p ar en t   p o w er   o u t p u o f   ea c h   p h a s e   ( S margin =1 1 0 0 - S a ) .   A cc o r d in g   to   t h r es u lt s   o f   T ab le  4 ,   b e f o r b alan ci n g ,   th i s   v al u is   n eg at iv e   f o r   t h p h ase,   w h ic h   in d icate s   th at  p h ase  A   is   lo ad ed   m o r th a n   th li m it.  Fo r   o th er   p h ases ,   th i s   v al u is   p o s itiv e,   w h ic h   i n d icate s   t h at  t h m a x i m u m   ca p ac it y   o f   th o s p h ases   is   n o u s ed .   Af ter   th b ala n c i n g   p r o ce s s ,   as s h o wn   in   T ab le  4 ,   th v al u es  o f   S a   ar f air l y   eq u al   in   ea ch   p h as e.   As  r e s u lt,   S margin   i s   f air l y   eq u al   i n   d if f er e n t   p h ases .   T h ese  v al u es  ar g i v e n   f o r   v ar io u s   m o d els  i n   T ab le   4 .   Fo r   ex a m p le,   in   t h ca s w h er th lo ad s   ar mo d elled   as  co n s ta n p o w er ,   th S a   is   9 7 2   k V,   f o r   co n s tan cu r r en lo ad   m o d el  is   9 8 7   k V,   f o r   co n s tan t   i m p ed an ce   lo ad   m o d el  is   1 0 0 2   k V,   an d   f o r   m ix ed   m o d el  ( s o   ca lled   E x p o n en tial  m o d el)   is   1 0 0 4   k V.       T ab le  4 .   T h C ap ac ity   o f   E ac h   T r an s f o r m er   P h ase  b ef o r an d   A f ter   B alan cin g   f o r   Dif f er en t L o ad   Mo d els   L o a d   mo d e l   P a r a me t e r   A   p h a se   B   p h a se   C   p h a se   A   p h a se   B   p h a se   C   p h a se   B e f o r e   b a l a n c i n g   A f t e r   b a l a n c i n g   C o n st a n t   p o w e r   S a ( k V A )   1 1 9 7   7 3 4   9 9 0   9 7 2 . 8 5   9 7 2 . 7 4   9 7 1 . 9 7   S m a r g i n ( k V A )   - 97   3 6 5   1 0 9   1 2 7 . 1 5   1 2 7 . 2 6   1 2 8 . 0 3   C o n st a n t   c u r r e n t   S a ( k V A )   1 2 0 4   7 5 3   1 0 0 6   9 8 7 . 3   9 8 7 . 0 5   9 8 8 . 7   S m a r g i n ( k V A )   - 1 0 4   3 4 6   93   1 1 2 . 7   1 1 2 . 9 5   1 1 1 . 3   C o n st a n t   i m p e d a n c e   S a ( k V A )   1 2 1 0   7 7 0   1 0 2 0   1 0 0 2 . 8   1 0 0 2 . 2   1 0 0 1 . 3   S m a r g i n ( k V A )   - 1 1 0   3 2 9   79   9 7 . 2   9 7 . 8 1   9 8 . 7 3   M i x e d ( Ex p o n e n t i a l   mo d e l )   S a ( k V A )   1 2 1 2   7 6 6   1 0 3 2   1 0 0 5   1 0 0 4 . 8   1 0 0 3 . 3   S m a r g i n ( k V A )   - 1 1 2   3 2 5   76   9 4 . 9 5   9 5 . 1 9   9 6 . 1 7       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n 2 0 1 9   :    1 4 6 1   -   1 4 7 1   1468   6 . 2 .     Vo l t a g ba l a ncing   T h u n b alan ci n g   in   v o lta g at  ea ch   b u s   i s   d ef i n ed   as:     m a x , , , , m a x ( | | ) m i n ( | | ) a b c a b c V V V    ( 1 5 )     Stu d ies   s h o w   t h at   δV max   is   h ig h   f o r   all   b u s es  f o r   all   f o u r   l o ad   m o d els.  I n   all   lo a d   m o d els,   th m a x i m u m   u n b alan ci n g   in   v o ltag ( m a x   ( δV max ) )   is   s ig n i f ican b ef o r b alan cin g .   Af ter   b alan cin g ,   th i s   u n b ala n ci n g   i n   v o ltag e   is   n o ticea b ly   r ed u ce d .   Fo r   th co n s ta n p o w er   m o d el,   as   s h o w n   i n   T ab le  4 ,   th m a x i m u m   u n b ala n ci n g   i n   v o lta g is   eq u al  to   0 . 0 2 6 6 ,   w h ic h   is   r ed u ce d   to   0 . 0 0 6 8   af ter   b alan cin g .   Si m i lar l y ,   i n   o th er   m o d els,  t h e   m ax i m u m   u n b alan c in g   i n   v o lt ag af ter   t h b alan ci n g   is   s i g n i f ica n tl y   r ed u ce d .   A cc o r d in g   to   T ab le  5 ,   th m a x i m u m   u n b ala n ci n g   i n   v o ltag h as  d r o p p ed   f r o m   0 . 0 2 5 6   to   0 . 0 0 8 3   f o r   co n s ta n c u r r en lo ad   m o d el  a n d   f r o m   0 . 0 2 4 6   to   0 . 0 0 9 6   f o r   co n s ta n i m p ed an ce   lo ad   m o d el.   T h is   a m o u n h as   d ec r ea s ed   f o r   th m i x ed   m o d el  ( in d u s tr ia l,  co m m er cial,   r esi d en tial)   f r o m   0 . 0 2 4 3   to   0 . 0 0 7 4 .       T ab le  5 Un b alan cin g   in   Vo lta g e   f o r   Di f f er e n L o ad   Mo d els B ef o r an d   Af ter   B alan ci n g   L o a d   mo d e l   B e f o r e   b a l a n c i n g   A f t e r   b a l a n c i n g   max ( δ V m a x )   max ( δ V m a x )   C o n st a n t   p o w e r   0 . 0 2 6 6   0 . 0 0 6 8   C o n st a n t   c u r r e n t   0 . 0 2 5 6   0 . 0 0 8 3   C o n st a n t   i m p e d a n c e   0 . 0 2 4 6   0 . 0 0 9 6   M i x e d   0 . 0 2 4 3   0 . 0 0 7 4       6 . 3 .   Net wo rk   un ba la ncing   i nd ex     T ab le  6   s h o w s   t h v al u es  o f   t h ze r o ,   p o s itiv a n d   n e g ati v e   co m p o n en t s   o f   th c u r r en a s   w ell   as  t h e   n et w o r k   u n b ala n ci n g   i n d ex   ( R MSI )   f o r   d if f er en lo ad   m o d els  b ef o r an d   af ter   b alan ci n g .   B ef o r b alan cin g   th i n d ex   o f   n et w o r k   u n b ala n cin g ,   as  w ell  as  t h v al u es  o f   n e g ati v an d   ze r o   co m p o n en ts   o f   th c u r r en t,   ar h ig h ,   b u a f ter   b alan ci n g   th ese   v a lu e s   h av b ee n   s ig n i f ican tl y   r ed u ce d .   Fo r   co n s t an p o w er   m o d el,   th co m p o n en t s   o f   ze r o   an d   n eg at iv e   b ef o r b alan ci n g   ar e   eq u al  to   1 . 2 8 1   an d   1 . 2 7 4 ,   w h ich   ar s i g n i f ican t   va lu e s .   I n   t h is   ca s e,   th e   R M S I   in d ex   is   0 . 1 9 4 7 .   A f ter   b ala n cin g ,   t h c u r r en ze r o   a n d   n e g ati v co m p o n en t s   w er 0 . 0 0 2 2   an d   0 . 0 0 5 5   r esp e ctiv el y .   A l s o ,   th R MSI   h as   d ec r ea s ed   to   0 . 0 0 0 6 .   R esu lt s   f o r   o th er   m o d els  ar e   s h o w n   in   T ab le  6.       T ab le  6 .   C u r r en t Co m p o n e n t s   an d   R MSI   f o r   Dif f er en L o ad   Mo d els B ef o r an d   Af ter   B alan cin g   L o a d   mo d e l   B e f o r e   b a l a n c i n g   A f t e r   b a l a n c i n g   I 0   I 1   I 2   R M S I   I 0   I 1   I 2   R M S I   C o n st a n t   p o w e r   1 . 2 8   9 . 2 7   1 . 2 7   0 . 1 9 4   0 . 0 0 2 2   9 . 2 6   0 . 0 0 5 5   0 . 0 0 0 6   C o n st a n t   c u r r e n t   1 . 2 4   9 . 4 0   1 . 2 4   0 . 1 8 7   0 . 0 0 2 0   9 . 4 0   0 . 0 1 1   0 . 0 0 1 2   C o n st a n t   i m p e d a n c e   1 . 2 1   9 . 5 3   1 . 2 1   0 . 1 8 0   0 . 0 1 3 9   9 . 5 4   0 . 0 0 5 5   0 . 0 0 1 5   M i x e d   1 . 2 5   9 . 5 5   1 . 1 8   0 . 1 8 0   0 . 0 1 2 3   9 . 5 6   0 . 0 0 6 3   0 . 0 0 1 4       6 . 4 .   Net wo rk   lo s s e s   T ab le  7   s h o w s   t h s y s te m   lo s s es  b ef o r a n d   af ter   b ala n ci n g .   A s   ca n   b s ee n ,   n et w o r k   l o s s es  a f ter   b alan cin g   h a v b ee n   r ed u ce d   f o r   all  lo a d   m o d els,  b u th is   i s   n o th s a m f o r   all  m o d els.  Fo r   c o n s tan p o w e r   lo ad   m o d el,   t h lo s s e s   b ef o r th b alan ci n g   ar 6 8 . 4 8 3   k W h ,   w h ic h   is   r ed u ce d   to   6 5 . 8 1   k W   af ter   b alan ci n g .   I n   th co n s ta n c u r r en m o d el,   th lo s s e s   b ef o r an d   a f ter   th e   b alan cin g   ar 7 0 . 0 4   an d   6 7 . 9 2   k W ,   r esp ec tiv el y .   Fo r   i m p ed an ce   lo ad   m o d el,   th n et w o r k   lo s s es  ar eq u al  to   7 1 . 3 2   kW ,   w h ic h   a f ter   b alan ci n g   i s   eq u al  to   6 9 . 4 9   kW .   Fin a ll y ,   in   th m i x ed   m o d el  ( i n d u s tr ial,   co m m er ci al,   h o u s eh o ld )   t h is   a m o u n h as  d ec r ea s ed   f r o m   7 1 . 5   k W   to   6 9 . 4 4   k W .       T ab le  7 .   Sy s te m   L o s s es B ef o r an d   Af ter   B alan ci n g   f o r   Dif f er en t M o d els   L o a d   mo d e l   B e f o r e   b a l a n c i n g   A f t e r   b a l a n c i n g   P L O S S   ( k w )   P L O S S   ( k w )   C o n st a n t   p o w e r   6 8 . 4 8 3   6 5 . 8 1   C o n st a n t   c u r r e n t   7 0 . 0 1   6 7 . 9 2   C o n st a n t   i m p e d a n c e   7 1 . 3 2   6 9 . 4 9   M i x e d   7 1 . 5 0   6 9 . 4 4   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Th effec t o f lo a d   mo d ellin g   o n   p h a s b a la n ci n g   in   d is tr ib u tio n   n etw o r ks u s in g   s ea r ch …     ( S a eid   E ftekh a r i )   1469   6 . 5 .     T he  curr ent   o f   ph a s es   T h f lo w   o f   p h ase s   b ef o r an d   af ter   b alan cin g   is   g i v e n   in   T ab le  8 .   B ef o r b alan cin g ,   th d if f er e n ce   b et w ee n   th c u r r en ts   i n   t h p h ases   is   r elati v el y   h i g h .   B ec au s th lo ad in g   o n   t h A   p h a s i s   g r ea ter ,   th er ef o r e,   g r ea ter   cu r r en is   d r a w n   a n d ,   d u to   lo w er   lo ad in g   i n   p h ase  B ,   th cu r r en o f   t h i s   p h ase  is   lo w er .   Af ter   p e r f o r m in g   th e   b alan ci n g   p r o ce s s ,   it  is   o b s er v ed   th at  th e   cu r r en ts   o f   t h p h ases   ar m o r b alan ce d ,   m ea n in g   t h at  th c u r r en t s   in   t h th r ee   p h ases   ar f air l y   u n if o r m .   B ef o r b alan cin g   a n d   in   th c o n s ta n p o w er   lo ad   m o d el,   th e   cu r r en in   A   p h ase  i s   1 1 . 3 6 ,   i n   B   p h ase   is   6 . 9 9   an d   in   C   p h a s i s   9 . 3 9 .   Af ter   b ala n cin g ,   t h A   p h ase  cu r r en i s   eq u al   to   9 . 2 6 5 2 ,   th B   p h ase  c u r r en i s   eq u al  to   9 . 2 6 4 2   an d   th C   p h a s cu r r en t i s   eq u al  to   9 . 2 5 7 .   A l s o ,   in   th co n s tan c u r r en l o ad   m o d el  an d   b ef o r b alan cin g ,   t h cu r r en t s   in   th p h a s es  A ,   B   an d   C   ar 1 1 . 4 6 ,   7 . 1 7   an d   9 . 5 8 ,   r esp ec tiv el y .   Af ter   b ala n cin g   t h A   p h ase   cu r r en is   9 . 4 ,   th B   p h ase  c u r r en is   9 . 4 1   an d   th C   p h ase  cu r r e n t is 9 . 3 8 .   T h v alu e s   ar in   p u .       T ab le  8 .   P h ase  C u r r e n ts   B ef o r an d   Af ter   B alan ci n g   L o a d   mo d e l   B e f o r e   b a l a n c i n g   A f t e r   b a l a n c i n g   I a ( p u )   I b ( p u )   I c ( p u )   I a ( p u )   I b ( p u )   I c ( p u )   C o n st a n t   p o w e r   1 1 . 4 0   6 . 9 9   9 . 4 3   9 . 2 6 5 2   9 . 2 6 4 2   9 . 2 5 7   C o n st a n t   c u r r e n t   1 1 . 4 6   7 . 1 7   9 . 5 8   9 . 4 0   9 . 4 1   9 . 3 8   C o n st a n t   i m p e d a n c e   1 1 . 5 3   7 . 3 4   9 . 7 2   9 . 5 4   9 . 5 2   9 . 5 5   M i x e d   1 1 5 4   7 . 3 0   9 . 8 3   9 . 5 6   9 . 5 7   9 . 5 6       6 . 6 .     Va lid a t i o n o f   t he  pro po s ed  m et ho d f o ph a s ba la nc ing   I n   o r d er   to   v al id ate   t h p r o p o s ed   m et h o d ,   in   T ab le  9 ,   th r es u lts   o f   t h is   p ap er   ar co m p ar ed   w ith   t h e   r esu lt s   o f   r ef er en ce   [ 2 3 ] ,   w h ich   is   o n o f   t h m o s r ec e n r esear ch es  in   t h is   f ield .   I n   th r ef er en ce   [ 2 3 ],   th cu r r en i n j ec tio n   lo ad   f lo w   m eth o d ,   th co n s tan p o w e r   lo ad   m o d el,   an d   th P SO  alg o r ith m   ar u s ed   to   ca r r y   o u t h b alan cin g   p r o ce s s .   W ith   r ef er en ce   to   th f ac th at  th r esu lt s   o f   r ef er en ce   [ 2 3 ar o b tain ed   u s in g   th co n s tan p o w er   lo ad   m o d el,   o n l y   t h r es u lts   o b tai n ed   f r o m   t h co n s ta n p o w er   lo ad   m o d el  in   th p r o p o s ed   m et h o d   o f   th is   p ap er   ar co m p ar ed   w it h   th r es u lts   o f   r ef er en ce   [ 2 3 ].   Sig n i f ica n r ed u ctio n   o f   ze r o   an d   n eg at iv co m p o n en c u r r en ts   as  w ell  as  n et w o r k   u n b ala n cin g   i n d ex   ( R MSI )   in   th p r o p o s ed   m eth o d   is   ev id en t i n   co m p ar is o n   w it h   th r esu lts   o b tai n ed   f r o m   r ef er e n ce   [ 2 3 ].       T ab le  9 .   C o m p ar in g   t h R es u l ts   o f   t h Har m o n ic  Sear ch   A l g o r ith m   w i th   t h R e f er en ce   [ 2 3 ]   R M S I   I 2 ( p u )   I 2 ( p u )   P l o s s   ( k w )     0 . 1 9 4   1 . 2 7   1 . 2 8   6 8 . 4 8   I n i t i a l   c o n d i t i o n   0 . 0 0 3 2   0 . 0 2 6   0 . 0 1 3   6 5 . 8 6   U si n g   t h e   r e f e r e n c e [ 2 3 ] me t h o d   0 . 0 0 0 6   0 . 0 0 5   0 . 0 0 2 2   6 5 . 8 1   P r o p o se d   me t h o d       6 . 7 .     T he  ef f ec t   o f   lo a m o del lin g   o n t he  re s ults o f   ba la ncing   As  s tated   ab o v e,   o n   ea ch   b u s   th er is   s w itch   t h at  h as  6   s tates ,   w h ic h   ca n   h a v s tat es  1   to   6 .   T h s tatu s   o f   th s w itc h es  i n   th s i x   p o s itio n s   is   e x p r ess ed   in   Fi g u r e   1 .   T h s tatu s   o f   t h ese  s w itc h es  b e f o r an d   af ter   b ala n cin g   f o r   th 2 5 - b u s   n et w o r k   is   g i v en   in   T ab le   1 0 .   I is   n o ted   th at  c h a n g in g   th e   lo ad   m o d el   ch an g es t h s ta tu s   o f   t h s y s te m   s w i tch e s .       T ab le  10 .   T h Statu s   o f   t h 2 5 - b u s   S w itc h es  B ef o r an d   Af te r   B alan cin g   S w i t c h e s st a t u s   L o a d   mo d e l   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   I n i t i a l   s t a t u s   ( b e f o r e   b a l a n c i n g )   1   1   4   3   1   1   2   5   1   1   3   1   3   1   2   1   5   5   1   1   2   1   1   3   6   C o n st a n t   p o w e r   1   1   3   2   4   3   6   1   3   3   4   3   6   5   6   6   2   4   3   6   4   4   6   6   5   C o n st a n t   c u r r e n t   1   1   2   1   3   1   4   2   3   5   2   1   3   1   2   1   3   4   1   5   6   4   2   6   3   C o n st a n t   i m p e d a n c e   1   1   3   5   4   2   1   3   2   1   3   4   3   1   2   1   3   6   3   1   4   4   1   1   3   M i x e d       T h ab o v r esu l ts   s h o w   w ell   th at   c h an g i n g   t h lo ad   m o d el  y ie ld s   d i f f er e n t   r esu lts   in   b alan cin g   s tu d ie s .   Si n ce   t h e   d is tr ib u t io n   n et w o r k   lo ad s   ar co m b i n atio n   o f   in d u s tr ial,   co m m er cial,   an d   r es id en tial   lo ad s ,   an d   th ac q u is itio n   o f   co m p o n en t s   o f   t h ese  lo ad s   i s   d if f ic u lt  a n d   ti m co n s u m i n g ,   in   m a n y   ca s e s ,   s tu d ie s   o f   d is tr ib u tio n   n et w o r k s ,   ar e   ca r r ied   o u u s i n g   co n s tan p o w er   lo ad   m o d el.   C er tai n l y ,   i n   s u c h   ca s es,   th r es u lts   ca n n o b o p ti m ize d .   I is   f u r th er   e x a m in ed   t h at,   in   b alan c in g   s tu d ies   if   an   u n b alan ce d   n et w o r k   i s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   3 J u n 2 0 1 9   :    1 4 6 1   -   1 4 7 1   1470   co m p o s ed   o f   d i f f er en lo ad s ,   an d   ac tu al  lo ad   m o d el  is   n o av ailab le  t h en   h o w   m u c h   t h r esu lt s   o b tain ed   b y   u s i n g   co n s ta n p o w er ,   co n s ta n cu r r en t,  o r   co n s tan i m p ed an ce   m o d els  w i ll  d if f er en w i th   ac tu a o r   o p tim al   r esu lt s   ?   Fo r   th is   p u r p o s e,   th ar r an g e m en o f   t h s w itc h es  o b tai n ed   f r o m   th co n s ta n p o w e r ,   co n s tan t   cu r r en t,  an d   co n s ta n i m p ed a n ce   lo ad   m o d el  is   u s ed   i n   th n et w o r k   w ith   m i x ed   lo ad   an d   th r esu lt s   ar co m p ar ed   w it h   th o p ti m u m   s tat o b tain ed   f r o m   t h co n s i d er atio n   o f   th m ix ed   lo ad   m o d el.   T h r esu lts   o f   th is   c o m p ar i s o n   ca n   b s ee n   in   T ab le  1 1 .   A cc o r d in g   to   th r esu lts ,   t h lo s s e s   ar al m o s eq u al,   b u o th er   p ar am eter s   ar d if f er en t.  Fo r   e x a m p le,   t h R MSI   v alu in   m i x ed - lo ad   n et w o r k ,   u s in g   t h e   ar r an g e m en t   o f   t h e   s w itc h es  o b tain ed   f r o m   t h co n s ta n p o w er   lo ad   m o d el,   is   eq u al  to   0 . 0 0 3 3 .   Ho w e v er ,   u s i n g   t h ar r an g e m en t   o f   th s w i tch e s   o b tain ed   f r o m   co n s ta n c u r r en o r   co n s tan i m p ed an ce   m o d el,   th i s   p ar am eter   is   0 . 0 1 4 5   an d   0 . 0 1 3 3   r esp ec t iv el y .     As  ca n   b s ee n   in   th T ab le  1 1 ,   w h en   t h ar r an g e m en o f   th s w itc h es  o b tain ed   f r o m   t h co n s tan t   p o w er   m o d el  i s   u s ed   i n   t h m i x ed -   lo ad   n et w o r k ,   t h r es u lt s   ar clo s er   to   th o p ti m u m   r es u lts .   T h is   ap p lies   to   th r ee - p h ase  c u r r en ts   a s   w ell  as   b alan ce d   d is tr ib u tio n   o f   t h r ee - p h a s p o w er .       T ab le  11 .   C o m p ar is o n   o f   t h R es u lts   o f   u s in g   t h A r r an g e m en t o f   S w i tch e s   Ob tain ed   f r o m   Dif f er en L o ad   Mo d els  in   Gr i d     S m a r g i n ( k V A )   L o ss e ( k w )   I c   I b   I a   R M S I   A   p h a se   B   p h a se   C   p h a se   G r i d   w i t h   t h e   a r r a n g e me n t   o f   t h e   sw i t c h e s o b t a i n e d   f r o t h e   c o n st a n t   p o w e r   9 3 . 5 6   9 6 . 6 6   9 6 . 4 0   6 9 . 4 9 3   9 . 5 5 8   9 . 5 5 5   9 . 5 8 5 1   0 . 0 0 3 3   G r i d   w i t h   t h e   a r r a n g e me n t   o f   t h e   sw i t c h e s o b t a i n e d   f r o t h e   c o n st a n t   c u r r e n t   1 1 2 . 8 1   8 9 . 5 8 2   8 2 . 5 1 1   6 9 . 6 2 1   9 . 6 9   9 . 6 2   9 . 4 0 1 8   0 . 0 1 4 5   G r i d   w i t h   t h e   a r r a n g e me n t   o f   t h e   sw i t c h e s o b t a i n e d   f r o t h e   c o n st a n t   i mp e d a n c e   1 0 1 . 5 2   1 0 5 . 7 9   7 9 . 0 9 4   6 9 . 5 2 4   9 . 7 2 2 9   9 . 4 6 8 6   9 . 5 0 9 3   0 . 0 1 3 3   G r i d   w i t h   t h e   a r r a n g e me n t   o f   t h e   sw i t c h e s o b t a i n e d   f r o t h e   m i x e d   l o a d   mo d e l ( o p t i mu m   st a t e )   9 4 . 9 5   9 5 . 1 9   9 6 . 1 7   6 9 . 4 2 2   9 . 5 6   9 . 5 7   9 . 5 6   0 . 0 0 1 4       7.   CO NCLU SI O NS   I n   th i s   r esear ch ,   r ep h asi n g   m e th o d   w a s   u s ed   to   b alan ce   th n et w o r k ,   as  w el as  th h ar m o n y   s ea r c h   alg o r ith m   d u to   its   s i m p lici t y ,   ef f icie n c y ,   a n d   less   m ath e m atica co n s id er atio n s   to   o p ti m ize  th p h as e   d is p lace m e n p r o ce s s .   T h r es u lts   co m p ar ed   w it h   t h r ec e n s tu d ie s   i n d icate   t h e f f ec ti v en ess   o f   t h p r o p o s ed   m et h o d .   Du to   th i m p o r tan c o f   lo ad   m o d ellin g   i n   th n et w o r k s ,   th e f f ec o f   d i f f er en l o ad   m o d els  o n   th e   n et w o r k   b ala n ci n g   p r o ce s s   w a s   i n v e s ti g ated .   C o n s ta n t   p o w er ,   co n s tan t   cu r r e n t,  co n s t an i m p ed an ce   a n d   m i x ed   m o d el   ( in d u s tr ial,   r e s i d en tial,  co m m er cial)   w er u s ed   to   m o d el   th e   lo ad s   i n   d is tr ib u tio n   s y s te m .   T h r esu lts   s h o w   th a if   d i f f e r en m o d els  ar u s ed ,   th r es u lts   w i ll  b s ig n i f ica n tl y   d if f e r en t.  T h is   s u g g est s   th at  i n   o r d er   to   o b tain   o p ti m a s o lu tio n s ,   e x ac m o d ellin g   o f   lo ad s   is   r eq u ir ed   in   n et w o r k   s tu d ie s ,   in cl u d i n g   b alan cin g   s tu d ies.  Si n ce   o b tain in g   p r ec is lo ad   m o d el  i n   t h d is tr ib u t io n   n et w o r k   r eq u ir es  ex te n s iv s tu d ie s   an d   ac cu r ate  m ea s u r e m e n t s ,   an d   m o s d i s tr ib u tio n   co m p an ies  a n d   n et w o r k   o p er ato r s   lack   t h ab o v e   in f o r m atio n ,   i is   i m p o r tan t o   id en tify   t h ap p r o p r iate  m o d el  to   f in d   s o lu t io n s   t h at  ar clo s to   o p tim al   s o lu tio n s .   T h r es u lts   o f   t h is   p ap er   s h o w   t h at  th u s o f   co n s ta n p o w er   m o d el  f o r   d is p lay in g   lo ad s   o f f er s   m o r ac c u r ate  an s w er s   to   o p tim al  s o l u ti o n s .       RE F E R E NC E S     [ 1 ] .   N.  W o o ll e y   a n d   J.  M il a n o v ic,   " S tatisti c a Esti m a ti o n   o f   th e   S o u rc e   a n d   L e v e o f   V o lt a g e   Un b a lan c e   in   Distrib u ti o n   Ne tw o rk s ,"   IEE T ra n sa c ti o n o n   Po we r De li v e ry ,   v o l.   2 7 ,   n o .   3 ,   p p .   1 4 5 0 - 1 4 6 0 ,   2 0 1 2 .   [ 2 ] .   L .   Yo u b ,   " Eff e c ts  o f   Un b a lan c e d   V o lt a g e   o n   th e   S tea d y   S tate   o th e   In d u c ti o n   M o to rs , "   In ter n a ti o n a J o u r n a o El e c trica En e rg y ,   v o l.   2 ,   n o .   1 ,   2 0 1 4 .   [ 3 ] .   M .   Bi n a   a n d   A .   Ka sh e f i,   " T h re e - p h a se   u n b a la n c e   o f   d istri b u ti o n   sy ste m s:  Co m p le m e n tar y   a n a ly sis  a n d   e x p e ri m e n tal  c a se   stu d y ,"   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica Po we &   En e rg y   S y ste ms ,   v o l.   3 3 ,   n o .   4 ,   p p .   8 1 7 - 8 2 6 ,   2 0 1 1 .   [ 4 ] .   W .   M .   S it i,   A .   Ji m o h ,   a n d   D .   Nic o lae ,   " Distrib u ti o n   n e tw o rk   p h a se   lo a d   b a lan c in g   a a   c o m b in a to rial  o p ti m iza ti o n   p ro b lem   u sin g   f u z z y   lo g ic  a n d   Ne w to n Ra p h s o n , "   El e c tr.  Po we r   S y st.  Res ,   v o l.   8 1 ,   p p .   1 0 7 9 1 0 8 7 ,   2 0 1 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.