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.   8 ,   No .   5 Octo b e r   2 0 1 8 ,   p p .   3 4 5 3 ~3 4 6 2   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 5 . p p 3 4 5 3 - 3462          3453       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   O pti m i z a tion for   Electric  P o w er Lo a d F o recas t       I .   A .   E t h m a ne 1 ,   M .   M a a ro uf i 2 ,   A.   K .   M a hm o u d 3 ,   A. Ya hfdho u 4   1, 3, 4 El e c tri c a l   E n e rg y   a n d   Co n tro l ,   M o h a m m e d ia S c h o o o f   En g in e e rs M o h a m m e d   V   U n iv e rsity M o ro c c o   2 L a b o ra to ry   o f   R e se a r c h   A p p li e d   to   Re n e w a b le E n e rg ies ,   M o d e r n   Un iv e rsit y   o f   No u a k c h o tt ,   M a u r it a n ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   2 4 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A u g   1 0 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   A u g   1 7 ,   2 0 1 8     L o a d   f lo stu d ies   a re   o n e   o f   th e   m o st  i m p o rtan a sp e c ts  o f   p o w e r   s y ste m   p lan n in g   a n d   o p e ra ti o n .   T h e   m a in   in f o rm a ti o n   o b tain e d   f ro m   th is  stu d y   c o m p rise th e   m a g n it u d e a n d   p h a se   a n g les   o f   lo a d   b u v o lt a g e s,  re a c ti v e   p o w e rs  a g e n e ra to rs  b u se s,  re a l   a n d   re a c ti v e   p o w e f lo w   o n   tra n sm i ss io n   li n e s,  o t h e v a riab les   b e in g   k n o w n .   T o   so lv e   th e   p ro b lem   o f   lo a d   f lo w ,   we   u se   th e   it e ra ti v e   m e th o d ,   o f   Ne wto n - Ra p h so n .   A n a ly sis  o f   th e   f o u n d   re su l ts   u sin g   n u m e rica m e th o d   p r o g ra m m e d   o n   th e   M a tl a b   so f tw a r e   a n d   P S S /E   S im u lato lea d   u to   se e k   m e a n s   o f   c o n tro ll i n g   th e   re a c ti v e   p o w e rs  a n d   th e   b u v o lt a g e o f   th e   No u a k c h o tt   p o w e g rid   in   2 0 3 0   y e a r.   In   o u r   c a se ,   we   p ro jec ted   th e   d e m a n d   f o re c a st  a t   2 0 1 5   to   2 0 3 0   y e a rs.  T o   so lv e   th e   g ro w in g   d e m a n d   we   in jec ted   th e   p o w e p l a n ts  in   th e   sy ste m   f irstl y   a n d   se c o n d l y   w h e n   th e   p ro d u c ti o n   a n d   e n e rg y   d e m a n d   a re   d iff icu lt   to   m a tch   d u e   to   lac k   o f   e n e rg y   in f ra stru c tu re in   2 0 3 0 . I t   is  p ro p o se d   to   in sta ll   a   F A CTS   (F lex ib le  A lt e rn a ti v e   Cu rre n T ra n s m issi o n   S y ste m s)  s y ste m   a th e se   b u se t o   c o m p e n sa te  o p ro v id e   re a c ti v e   p o w e r   in   o rd e to   m a in tain   a   b e tt e v o lt a g e   p ro f il e   a n d   tra n sm it   m o re   p o w e to   c u sto m e rs.     K ey w o r d :   F A C T   L o ad   f lo w   f o r ec ast    MA T L A B   Ne w to n - r ap h s o n   m et h o d     Op ti m izatio n   Co p y rig h ©   2 0 1 8   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 :   I .   A .   E th m an e,     R esear ch   T ea m   i n   E lectr ical  E n er g y   an d   C o n tr o l „ R T E E C ,   Mo h a m m ed ia  Sc h o o l o f   E n g i n ee r s   ( MSI ) ,   Mo h a m m ed   Un iv er s it y ,   I b n   Sin B . P :7 6 5 ,   R ab at M o r o cc o .   E m ail:  et h m an ei s s ele m ar b i h 1 9 6 6 @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N     E lectr ic  p o w er   lo ad   f o r ec asti n g   ( E P L F)  is   v ital  p r o ce s s   in   th p lan n in g   o f   elec tr icit y   in d u s tr y   a n d   th o p er atio n   o f   elec tr ic  p o w er   s y s te m s .   T h n atu r e s   o f   th e s f o r ec asts   ar d if f er en t a s   w ell:   a.   Sh o r t - ter m   f o r ec asts   ar u s u al l y   f r o m   o n h o u r   to   o n w ee k .   T h e y   p la y   an   i m p o r tan r o l e   in   th d a y - to - d ay   o p er atio n s   o f   u til it y   s u c h   as u n it  co m m it m en t,  ec o n o m ic  d is p atc h   an d   lo ad   m an a g e m en t.    b.   Me d iu m - ter m   f o r ec asts   ar u s u all y   f r o m   a   f e w   w ee k s   to   f e w   m o n t h s   a n d   e v en   u p   to   f e w   y ea r s .   T h e y   ar n ec ess ar y   in   p la n n in g   f u el   p r o cu r em e n t,  s c h ed u l in g   u n it   m ai n ten a n ce   a n d   en er g y   tr ad i n g   a n d   r ev e n u e   ass es s m en f o r   th u tili tie s .     c.   L o n g - ter m   elec tr icit y   d e m a n d   f o r ec asti n g   i s   a   cr u cial   p ar in   t h e   elec tr ic  p o w er   s y s te m   p lan n i n g ,   tar i f f   r eg u lat io n   an d   e n er g y   tr ad in g   [ 1 2 ] .     d.   A   lo n g - ter m   f o r ec ast  is   r eq u ir ed   to   b e   v alid   f r o m   5   to   2 5   y ea r s .   T h is   ty p o f   f o r ec ast  is   u s ed   to   d ec id in g   o n   th s y s te m   g en er at io n   an d   t r an s m is s io n   e x p an s io n   p lan s .     I n   th i s   co n te x t,  it  p r o p o s ed   an   an al y s is   f o r   th c u r r en a n d   ev o lv i n g   p r o d u ctio n   s y s te m   t o   s atis f y   th e   d o m e s ti d e m an d   o f   th e   3 3   k n et w o r k .   T h is   an al y s is   let  u s to   f i n d ,   an d   m ai n tai n   a   v o lt ag p r o f ile   b et w ee n   0 . 9 5   an d   1 . 0 5   p u ,   f o r   th elec tr ical  n et w o r k   th r o u g h   its   m o d elin g   b y   its   tr an s f er   ab ilit ies  a n d   b y   an a l y zi n g     its   s i m u lated   r es u lt s   p r o g r a m m ed   in   Ma t lab   an d   P SS /E  S i m u lat o r .   T h is   m o d eli n g   is   ca r r ied   o u to   m ai n tai n   t h is   v o ltag p r o f i le  w it h i n   t h r ated   li m it s   f o r   th n et w o r k   m a n ag er .   An o th er   o b j ec tiv is ,   to   p r o p o s a   m et h o d o lo g y   f o r   th m a n ag e m en an d   co n tr o o f   p o w er   t r an s f er   an d   v o lta g e,   in   o r d er   to   m a k th m o s t   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.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8   :   3 4 5 3     3 4 6 2   3454   ef f icien u s o f   t h s y s te m   m o r s u itab le.   T h F A C T s y s t e m   is   m ea n   o f   to   ac h ie v th is   f u n ctio n .   Sev er a l   t y p es  o f   F AC T cu r r en tl y   ex i s an d   th c h o ice  o f   th ap p r o p r iate  d ev ice  d ep en d s   lar g el y   o n   th g o al s   to   b ac h iev ed   [ 1 0 ] ,   [ 8 ] ,   [ 1 1 ] .     Fo r   th in s er tio n   o f   F AC T s y s te m s ,   it  i s   s o u g h s tab le  el ec tr ical  en er g y   n et w o r k   w h ic h   is   ca p ab le  ev en   d u r in g   d is t u r b an ce   to   p r o v id th d e m a n d   p o w er   [ 3 ] .   T h is   is   d o n w h ile  k ee p in g   t h f r eq u e n c y   v al u es   co n s ta n an d   clo s to   n o m in al   o n e s   ,   t h alter n ato r s   r o tatio n a s p ee d   an d   th v o lta g m a g n i tu d at  t h v ar io u s   n et w o r k   b u s es a r k ep n ea r   th r ated   v alu es a s   w e ll.       2.   ST RUC T UR E   O F   T H E   3 3   K   L O O P   O F   NO UAK CH O T T   SY ST E M     T h s in g le  lin d iag r a m   ( Fi g u r e1 . )   o n l y   r ep r esen ts   t h 3 3   KV  p a r o f   n et w o r k   . T h d ata  lin es  ( ca b les), th g e n er ato r s   p o w er s   an d   lo ad s   ar s h o w n   in   tab l es  1   an d   2   .   T h elec tr ical  n e t w o r k   co n s i s o f   9   tr an s m is s io n s   li n es,  5   g e n er at o r s   an d   5   lo ad s   at  b u s   2 , 4 , 5 , 6   an d   7   o f   ( Fig u r e1 . ) . T h ac tiv an d   r ea ctiv p o w er s   g en er ated   ar e   g iv e n   i n   MW   an d   MV A r   r esp ec ti v el y .   T h v o l tag o f   ea c h   b u s   ( i)   is   g i v en   i n   p er   u n it.  T h lo ad   b u s   i s   c h ar ac ter ized   b y   its   ac ti v p o w er   P   an d   r ea cti v e   p o w e r   Q.   T h er ef o r e,   ( P ,   Q)   ar s p ec if ied ,   w h ile   ( V)   i s   to   b ca lcu lated .   I n   th is   co n te x t,  it  is   p r o p o s ed   f o r   th No r th   b u s   ( 1 ) ,   to   b e   s lack   b u s   . Fi n all y ,   it  s h o u ld   also   b e   n o ted   th at  b u s   i s   n u m b er ed   ( i)   an d   it is   co n n ec ted   to   n   o th e r   b u s es s u ch   a s   th o s s h o w n   i n   Fig u r 1 .         Fig u r 1 .   Si m p li f ied   lin d ia g r a m ; o f   No u ak c h o tt s u p p l y   n e t w o r k   [ 12 ]       I also   p r o p o s ed   in   T ab le  1 ,   th ac ti v r esis tan ce s ,   th li n r ea ctan ce s   as  w el as  co r r esp o n d in g   len g th s   o f   ea ch   l in e     2 . 1 .   Ca ble   da t a       T ab le  1 .   C ab le  Data   o f   Fig u r 1     C a b l e   i   k   R ( )   X   ( )   U(KV)   l ( k m)   1   1   2   0 . 1 2 2   0 . 1 6 7   33   6 . 2 7   2   1   3   0 . 0 6 7   0 . 0 9 2   33   3 . 4 7   3   2   4   0 . 0 2 7   0 . 0 3 7   33   1 3 . 9 8   4   2   6   0 . 0 3 2   0 . 0 4 4   33   1 6 . 8   5   3   7   0 . 1 4 1   0 . 1 9 3   33   7 . 2 5   6   4   5   0 . 1 7   0 . 2 3 2   33   8 . 7 2   7   4   6   0 . 1 2 7   0 . 1 7 3   33   4 . 5 1   8   5   6   0 . 1 0 1   0 . 1 5   33   5 . 6 6   9   6   7   0 . 2 3 2   0 . 3 1   33   1 1 . 8 7                P g3   P g4   P g5   P g6   1   2        3   4   5   6         7       P       C   S D2   S D4   S D5   S D6   S D P . N   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       Op timiz a tio n   fo r   E lectric  P o w er Lo a d   F o r ec a s t   ( I .   A .   E th ma n e )   3455   2 . 2 .   G ener a t o rs a nd   elec t rica l lo a ds   da t a   I is   also   p r o p o s ed   in   T a b le  2 ,   th in it ials   v o lta g es  a n d   th ei r   p h ases .   I n   t h an a l y s is   o f   p o w er   f lo w,   th g e n er ato r s   a r m o d eled   as   cu r r en t   i n j ec to r s .   I n   t h s tead y   s tate,   a   g e n er ato r   is   g en er all y   co n tr o lled   s o   t h at   th ac ti v p o w er   P   ( MW )   in j e cted   to   th b u s   an d   t h v o lta g e   ac r o s s   th g e n er ato r   ter m i n als   ar k ep t c o n s tan t .       T ab le  2 .   Data   Sy s te m   i n   2 0 1 5   y ea r   o f   Fi g u r 1     N   V o l t a g e   G e n e r a t o r s   L o a d s   V o l t a g e   ( p u )   A n g l .   ( d e g )   P   ( M W )   Q   ( M V A r )   P   ( M W )   P   ( M V A r )   1   1 . 0 6   0   1 8 0   8 5 . 5 4   0   0   2   1 . 0 4 5   0   0   0   5 . 3 0 6   2 . 5 5 7   3   1   0   15   7 . 2 2 6   0   0   4   1   0   36   1 7 . 4 3   2 . 2 4 5   1 . 0 8 8   5   1   0   30   1 4 . 5 2   0 . 4 1   0 . 2 0 8   6   1   0   9 3 . 9 5   4 5 . 5   1 . 9 0 8   0 . 9 2 4   7   1   0   0   0   2 . 5 4 8   1 . 2 3 5       T ab le  3   s h o w s   t h g en er atio n   d ata  at  2 0 1 5   to   2 0 3 0   y ea r s   [ 1 2 ] .   Fig u r 2   s h o w s   t h i n j ec ted   p o w er s   b et w ee n   2 0 1 5 - 2030.   T ab le  4   s h o w s   t h 2015 - 2 0 3 0   d em a n d   f o r ec ast d ata  [ 1 2 ] .     T ab le  3 .   Gen er atio n   Data   at  2 0 1 5   to   2 0 3 0   y ea r s   [ 1 2 ]     Y e a r s   B u s   2 0 1 5 - 2 0 2 0   2 0 2 0 - 2 0 2 5   2 0 2 5 - 2 0 3 0   P G ( M W )   Q G ( M V A r )   P G ( M W )   Q G ( M V A r )   P G ( M W )   Q G ( M V A r )   1   1 8 0   8 7 . 1 7   2 7 0   1 3 0 . 6 8   3 6 0   1 7 4 . 2 4   2   -   -   -   -   -   -   3   15   7 . 2 6   15   7 . 2 6   15   7 . 2 6   4   -   -   -   -   -   -   5   30   1 4 . 5 2   70   3 3 . 8 8   60   2 9 . 4   6   1 3 7   6 6 . 3 4 6   1 9 9 . 7 5   9 6 . 6 7 9   2 1 7 . 2 5   1 0 5 . 1 4 9   7   -   -   50   2 4 . 2   50   2 4 . 2                         ( a)                                                                                                                                         ( b )     Fig u r 2 .   In j ec ted   p o w er s   b etw ee n   2 0 1 5 - 2030,   ( a)   ac tiv e,   ( b )   r ea ctiv e       T ab le  4 .   20 15 - 2 0 3 0   Dem an d   Fo r ec ast Da ta  [ 12 ]   Y e a r s   B u s   2 0 1 5 - 2 0 2 0   2 0 2 0 - 2 0 2 5   2 0 2 5 - 2 0 3 0   P D ( M W )   Q D ( M V A r )   P D ( M W )   Q D ( M V A r )   P D ( M W )   Q D ( M V A r )   1   -   -   -   -   -   -   2   2 7 . 6 8   1 5 . 8   1 4 2 . 5 5   8 1 . 3 7   7 3 4 . 1 4 2   4 1 9 . 0 5   3   -   -   -   -   -   -   4   1 1 . 7 1   6 . 3 6   6 0 . 3   3 2 . 3   3 1 0 . 0 5   1 6 6 . 3 4 5   5   1 . 3 4   1 . 1 3 8   6 . 9   5 . 8 6   3 5 . 5 3   3 0 . 1 7 9   6   9 . 4   1 . 1 7   4 8 . 4 1   6 . 0 2   2 4 9 . 3 1   3 6 . 8 2   7   1 3 . 4 9   7 . 1 8   6 9 . 4 8   7 . 1 8   3 5 7 . 8 6   1 9 0 . 3 9     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.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8   :   3 4 5 3     3 4 6 2   3456   Fig u r 3   s h o w s   t h d e m a n d   f o r ec a s t b et w ee n   2 0 1 5   an d   2 0 3 0   y ea r s .   T ab le  5   s h o w s   t h ad m itta n ce   m atr i x   o f   b u s e s   in   p er   u n it ( Y B US) .   T ab le  6   s h o w s   t h r es u lt s   o f   N R   w it h o u t ST A T C OM   [ 3 ] .           ( a)                                                                                                                             ( b )     Fig u r 3 .   De m an d   f o r ec ast b etw ee n   2 0 1 5   an d   2 0 3 0   y ea r s   ( a)   ac tiv p o w er ,   ( b )   r ea ctiv p o w er       T ab le  5 .   A d m itta n ce   Ma tr ix   o f   B u s es i n   P er   Un it ( Y BU S )     N   1   2   3   4   5   6   7   1   8 9 . 2 - 1 1 8 i   - 3 2 . 6 + 4 0 . 1 i   - 5 6 . 6 + 7 7 . 9 i   0   0   0   0   2   - 3 2 . 6 - 4 0 . 1 i   1 6 5 . 8 - 2 2 3 . 8 i   0   - 1 4 . 4 + 1 9 . 8 i   0   - 1 1 8 . 8 + 4 7 . 1 i   0   2   - 5 6 . 6 - 7 7 . 9 i   0   8 7 . 3 - 1 1 5 . 8 i   0   0   0   - 3 0 . 7 + 3 7 . 9 i   3   0   - 1 4 . 4 + 1 9 . 8 i   0   3 9 . 9 - 5 5 . 4 i   - 2 2 . 5 + 3 1 . 5 i   - 2 . 9 + 4 . 1 i   0   3   0   0   0   - 2 2 . 5 + 3 1 . 5 i   5 7 . 3 - 7 8 . 8 i   - 3 4 . 8 + 4 7 . 2 i   0   4   0   - 1 1 8 . 8 + 1 6 3 . 8 i   0   - 0 2 . 9 + 0 4 . 1 i   - 3 4 . 8 + 4 7 . 2 i   1 7 3 . 5 + 2 2 . 5 i   - 1 6 . 9 + 2 2 . 5 i   5   0   0   - 3 0 . 7 + 3 7 . 9 i   0   0   - 1 6 . 9 + 2 2 . 5 i   4 7 . 6 - 6 0 . 4 i       T ab le  6 .   R esu lts   o f   NR   w i th o u t ST A T C OM   [ 3 ]     B u s   Ty p e   V p u   A n g l e   ( °)   1   S l a c k   1 . 0 5   0   2   PQ   0 . 9   - 3 . 8 8   3   PV   1 . 0 1   - 0 . 9 7   4   PQ   0 . 8 7   - 4 . 8 6   5   PV   0 . 8 8   - 4 . 5 4   6   PV   0 . 8 9   - 4 . 2 6   7   PQ   0 . 9 4   - 2 . 8       3.   NUM E RICAL   M O DE L   O F   ST A T CO M     3 . 1 .   Descript io n o f   ST A T CO M :   T h s tatic  s y n ch r o n o u s   co m p e n s ato r   ST A T C OM   is   o n o f   F AC T d er iv ates  f a m il y ,   it  u s   th f o r cin g   elec tr o n ic  p o w er   co m m u tat io n   ( GT O,   I GB T   o r   I GC T ) .   A   ST A T C OM   is   co n tr o lled   r ea ctiv p o w er   s o u r ce   an d   i m p r o v t h tr a n s ie n t   s tab ilit y   o f   s y s te m s .   I t p r o v id es   v o l tag s u p p o r t b y   g e n er ati n g   o r   ab s o r b in g   r ea ctiv e   p o w er   at  th p o in o f   co m m o n   co u p lin g   w it h o u t h n ee d   o f   lar g ex ter n al  o r   ca p ac ito r   b an k s .   T h b asic  v o ltag s o u r ce   co n v er ter   s c h e m is   s h o w n   in   F ig u r 4   [ 1 1 ] .     3 . 2 .   Sy s t e m   o f   equa t io ns   t o   det er m i ne  bu s   v o lt a g es :   3. 2 . 1 .   G a us s - Seidel it er a t iv m et ho d ( G S)   [ 1 ] ,   [ 5 ] ,   [ 6 ]   a nd   [ 2 ]     s i et n i V Y V jQ P Y V k n i k k ik i i i ii i ,........, 2 , 1 ) ( 1 , 1 *           ( 1 )               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       Op timiz a tio n   fo r   E lectric  P o w er Lo a d   F o r ec a s t   ( I .   A .   E th ma n e )   3457   W h er th ac ti v an d   r ea ctiv p o w er   ea ch   b u s   w i th   i n d ice  i t ak th f o llo w i n g   f o r m :     ) s i n ( ) c o s ( 1 1 ik i k k i n k ik i ik i k k i n k ik i V V Y Q V V Y P               ( 2 )     Sin ce   t h v o ltag at  t h b u s es  m u s t b m a in ta in ed   w it h i n   ce r tain   s p ec i f ied   s tat u to r y   l i m it,  t h v o lta g e   b o u n d   co n s tr ai n t li m it a t b u s   is   th e n   d ef i n ed   b y   E q u atio n   ( 3 ) :   ( m a x ) ( m i n ) i i i V V V                   ( 3 )     W h er Vi   ( m in )   a n d   Vi  ( m a x )   ar m in i m u m   an d   m ax i m u m   v alu es o f   v o lta g at  b u s   i.   T h r ea ctiv p o w er   s u p p l y   co n s t r ai n t a t b u s   i is sp ec i f ied   b y   E q u atio n   ( 4 ) :     m a x m i n gi gi gi Q Q Q                 ( 4 )     W h er Qg i ( m i n )   an d   Q g i   ( m a x )   ar m in i m u m   an d   m ax i m u m   v al u e s   o f   r ea ctiv p o w er   s u p p ly   at  b u s   i   I f   t h co n s tr ai n d e f in ed   b y   E q u a tio n   ( 4 )   i s   n o s a tis f ied ,   Q g i s   s et  to   Qg ( m ax )   if   Q g is   g r ea ter   th an   Qg ( m a x )   , an d   it  is   s et  t o   Qg ( m in )   i f   Q g i s   le s s   Q g i   ( m ax )   a n d   th e   co n s tr ai n t h at   v o ltag e   at    b u s   i s   f i x ed   m u s b r elea s ed   [ 8 ] .   W h en   ST A T C OM   is   s h u n t - co n n ec ted   at  b u s   in   Fig u r 1   an d   it  is   tr ea ted   as  VA r   s o u r ce ,   th p o w er   eq u at io n s   wr itin g   as f o llo w i n g :     li S T C i gi i P P P P                 ( 5 )     li S T C i gi i Q Q Q Q                   (6 )     W h er P S TCi   S T A T C OM   r ea l p o w er   at  b u s   i,  Q S TCi   ST A T C OM   r ea ctiv p o w er   at  b u s   i.   E q u atio n s   ( 5 )   an d   ( 6 )   r ep r esen t a   ca s w h er ST A T C OM   in j ec ts   V A r   in to   t h s y s te m   at  b u s   i a n d   f o r   VA r   ab s o r p tio n ,   th s ig n s   o f   P S TCi   a n d   Q S TCi   b ec o m r ev er s e d .   Du to   th e   n o n - lin ea r it y   o f   a l g eb r aic  E q u atio n s   ( 5 )   a n d   ( 6 )   d escr ib in g   th e   p o w er   f lo w ,   th eir   s o lu t io n   is   u s u al l y   b ased   o n   a n   iter ati v tech n iq u e.   Hen ce ,   t h m eth o d   o f   s o lu tio n   ad o p ted   in   t h is   wo r k   f o r   p o w er   f lo E q u atio n s   ( 5 )   an d   ( 6 )   w ith   s h u n t - co n n ec ted   ST A T C OM   at   b u s   is   Ne w to n - R ap h s o n   i ter ativ m et h o d   an d   i t   w a s   ad o p ted   b ec au s o f   its   f a s ter   r ate  o f   co n v er g e n ce   an d   ac cu r ac y   w h en   co m p ar ed   w it h   o th er   m et h o d s   o f   s o lu tio n   f o r   n o n - li n ea r   p o w er   f lo w   eq u atio n s   s u c h   as Ga u s s - Seid el  m et h o d   [ 1 ] ,   [ 7 ] .     3 . 3 .   M a t he m a t ica l   m o del o f   po wer   f lo w it h ST AT CO M     T h T h ev en in s   eq u i v ale n ci r cu it  o f   t h f u n d a m en tal  f r eq u en c y   o p er atio n   o f   th s w itc h ed   m o d e   v o ltag s o u r ce   in v er ter   ST A T C OM   an d   it s   t r an s f o r m er   i s   s h o w n   in   F ig u r 4   [ 8 ]   an d   [ 9 ] .           Fig u r 4 .   ( a)   B asic sch e m atic  d iag r a m ; ( b )   eq u iv ale n t c ir c u it   [ 2 ]         T   1   3   2   D   Z SC   V STC   V d 1   2   T     I STC   V STC   B us   i   V V B us   i   ( a)   ( b )   3   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.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8   :   3 4 5 3     3 4 6 2   3458   Fro m   Fi g u r 4 ,   w o b tai n   E q u atio n   ( 8 ) :     S T C SC i S T C I Z V V                 ( 8 )     W h er V S TC   -   Sta tco m   v o lta g e ,   I S TC   -   Statco m   c u r r en t,  Z SC   -   T r an s f o r m er s   i m p ed a n ce .   T h v o ltag in j ec tio n   b o u n d   co n s tr ain t o f   ST A T C OM   is   g i v en   b y   E q u atio n   ( 9 )   [ 12 ] .     m a x m i n S T C S T C S T C V V V                 ( 9 )     W h er V S TC   ( m i n )   an d   V S TC   ( m ax )   -   ar th Sta tco m s   m i n i m u m   a n d   m a x i m u m   v o ltag e s .   E q u atio n   ( 8 )   is   tr an s f o r m ed   in to   p o w er   e x p r ess io n   f o r   ST A T C OM   an d   p o w er   in j ec ted   in to   b u s   b y   E q u atio n s   ( 1 0 )   an d   ( 1 1 )   r esp ec tiv el y :     i SC S T C SC S T C S T C S T C S T C S T C V Y V Y V V I V S * * * *             ( 1 0 )     * * * * * S T C SC i SC i i S T C i i V Y V Y V V I V S               ( 1 1 )     W h er S S TC     S T A T C O M   i n je c t e d   a pp a r e nt   p o w e r ,   I * S T C   -   c o m p l e x   c o n j ug at e   o f   S T A T C O M   c u r r e n t,     V * S T C   -   c o m p l e x   c o n j ug at e   o f   S T A T C O M   vo l ta g e,   Y * SC   -   c o m p l e x   c o n j ug at e   o f   s h o r t - ci r c u i t   a d m i t t a n c e   T h b u s   an d   ST A T C OM   v o ltag es  in   r ec ta n g u lar   co o r d in a tes  s y s te m   ar ex p r es s ed   as  E q u atio n s   ( 1 2 )   an d   ( 1 3 )   r esp ec tiv el y :         i i i jf e V                   ( 1 2 )     S T C S T C S T C jf e V                   ( 1 3 )     W h er e   -   r ea l c o m p o n en t o f   b u s   i v o lta g e,   f   -   i m a g i n ar y   c o m p o n en t o f   b u s   v o ltag e,   e S T   r ea l c o m p o n en o f   ST A T C OM   v o lta g e,   f S TC   -   i m ag in ar y   co m p o n e n t o f   ST AT C OM   v o ltag e.   T h ST A T C OM s   v o lta g m a g n i t u d an d   a n g le  ar e x p r ess e d   as E q u atio n s   ( 1 4 )   an d   ( 1 5 )   r esp ec tiv el y :     2 1 2 2 S TC S TC S TC f e V                 ( 1 4 )     S T C S T C S T C e f 1 t a n                   ( 1 5 )     T h ac tiv an d   r ea cti v p o w e r   co m p o n e n t s   f o r   t h ST A T C OM   an d   b u s   o n   th b as is   o f   E q u ati o n s   ( 1 0 )   to   ( 1 5 )   a r r esp ec tiv el y   ex p r es s e d   b y   E q u atio n s   ( 1 6 )   to   ( 1 9 ) :     i S T C i S T C SC i S T C i S T C S T C S T C SC S T C f e f e B f f e e f e G P 2 2           ( 1 6 )     2 2 S T C S T C i S T C i S T C SC i S T C i S T C SC S T C f e f f e e B e f f e G Q         ( 1 7 )     S T C i S T C i SC S T C i S T C i i i SC i f e f e B f f e e f e G P 2 2         ( 1 8 )     2 2 i i S T C i S T C i SC S T C i S T C i SC i f e f f e e B e f f e G Q         ( 1 9 )     W h er P S TC   -   ST A T C OM   r ea p o w er ,   Q S TC   -   ST A T C OM   r ea ctiv p o w er ,   G SC   -   s h o r t - cir c u i t c o n d u ctan ce ,     B SC     s h o r t - cir cu it  s u s ce p tan c e   T h Ne w to n - R ap h s o n   s et  o f   li n ea r ized   eq u atio n s   f o r   p o w er   f lo w   E q u atio n s   ( 1 0 ) ,   ( 1 1 ) ,   ( 1 6 )   an d   ( 1 7 )   o b tain ed   tak e n   i n to   co n s id er atio n   t h m o d elin g   o f   s h u n t - co n n ec ted   ST A T C OM   a t   b u s   is   g iv e n   b y     E q u atio n   ( 2 0 )   [6 ],   [ 2 ] .     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       Op timiz a tio n   fo r   E lectric  P o w er Lo a d   F o r ec a s t   ( I .   A .   E th ma n e )   3459   S T C S T C i i S T C S T C S T C S T C i S T C i S T C S T C S T C S T C S T C i S T C i S T C S T C i S T C i i i i i S T C i S T C i i i i i S T C S T C i i f e f e f Q e Q f Q e Q f P e P f P e P f Q e Q f Q e Q f P e P f P e P Q P Q P             ( 2 0 )     W h er th p ar tial d er iv ativ e s   o f   th J ac o b ian   m atr i x   ar d ef i n ed   o n   th b asi s   o f   ex p r es s io n   ( 2 1 ) .     S T C i SC i SC S T C S T C S T C i SC i SC S T C S T C S T C SC S T C SC i S T C S T C SC S T C SC i S T C S T C S T C S T C SC S T C S T C S T C SC S T C SC i S T C S T C SC i SC i i i SC i SC S T C i i S T C SC S T C SC i i i S T C SC S T C SC i i i SC i SC S T C i i SC i SC S T C i S T C SC S T C i SC i i S T C SC S T C i SC i i f f B e G f Q e e B f G e Q f B e G f Q e B f G e Q e B f G f P f B e G e P f B e G f Q e B f G e Q f f B e G f Q e e B f G e Q e B f G f P f B e G e P e B f f G f P f B e e G e P 2 2 2 2 2 2                 ( 2 1 )     3 . 4 .   Resul t s   o f   s i m u la t io n a nd   dis cus s io n   I n   th T ab le  b el o w   is   g iv e n   t h p o s s ib le  ST A T C OM   lo ca ti o n   in   b u s es a n d   s h o w n   th eir   i m p ac t o n   th s y s te m       T ab le  7 .   R esu lts   o f   ST A T C O C o n n ec ted   to   th B u s   2     B u s   Ty p e   V   p u   A n g l e   ( °)   1   1   1 . 0 5   0   2   2   1   - 7 . 0 7   3   3   1 . 0 3   - 1 . 8 1   4   3   0 . 9 7   - 7 . 8   5   2   0 . 9 7   - 7 . 5 3   6   2   0 . 9 8   - 7 . 2 9   7   3   1 . 0 1   - 5 . 2 3       T h v o ltag p r o f ile   b ef o r an d   af ter   ST A T C OM   co n n ec ted   ar s h o w n   i n   t h F i g u r 5 ,   it   d em o n s tr ate s   t h v o lta g m ag n it u d in cr ea s ed   f o r   th b u s   2   at  0 . 9 0   ( v alu o u li m it  [ 0 ,   9 5 1 ,   0 5   p u ] )   to   1   p u ,   b u s   4   at  0 . 8 7   t o   0 . 9 7 p u ,   th b u s   5   at  0 . 8 8   to   0 . 9 7 p u ,   th b u s   6   at  0 . 8 9   to   0 . 9 8 p u ,   th b u s   7   at  0 . 9 4   to   1 . 0 1 p u   an d   th b u s   3   i m p r o v ed   at  1 . 0 1   to   1 . 0 3 p u .   T h v o ltag a n g le  b ef o r a n d   af ter   ST A T C OM   co n n ec ted   ar s h o w n   i n   t h Fi g u r 6 ,   it  d e m o n s tr ates   th v o lta g a n g le  i n cr ea s ed   f o r   th e   b u s   2   at   - 3 . 8 8   to   - 7 . 0 7   d eg r ee ,   b u s   3   at - 0 . 9 7   to - 1 . 8 1   d eg r ee ,   t h b u s   4   a   - 4 . 8 6   to   - 7 . 8   d eg r ee ,   t h b u s   5   at  - 4 . 5 4   to   - 7 . 5 3   d eg r ee ,   th b u s   6   at  - 4 . 2 6   to   - 7 . 2 9   d eg r ee   an d   t h b u s   7   a t     - 4 . 0 3   to   - 5 . 2 3   d eg r ee   T ab le  8   s h o w s   t h to tal  ac ti v p o w er   lo s 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.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8   :   3 4 5 3     3 4 6 2   3460       Fig u r 5 .   C u r v o f   Vo ltag m a g n i tu d i n   p u   Fig u r 6 .   C u r v o f   Vo ltag An g le  in   d e g r ee       T ab le  8 .   T o tal  A cti v P o w er   L o s s     T o t a l   a c t i v e   p o w e r   l o ss   W i t h o u t   S T A T C O M   1 1 9   W i t h   S T A T C O M   8 8 . 2           Fig u r 7 . C u r v o f   ac tiv p o wer   lo s s   w i th o u w it h   ST A T C O       Fro m   t h ab o v Fi g u r 7 ,   t h er w as   r ed u ctio n   i n   to ta ac tiv e   p o w er   lo s s   f r o m   1 1 9   MW   to     8 8 . 2   MW,  th er eb y   i m p r o v i n g   th ac ti v p o w er   tr an s m is s io n   li n es.  T h ese  r es u lts   s h o w   t h at  t h ST A T C O M   h as t h ca p ab ili t y   to   i m p r o v t h v o lta g at  b u s e s   an d   r ed u ce   ac tiv p o w er   lo s s   o n   th p o wer   s y s te m .     T ab le  9   s h o w s   t h t o tal  r ea cti v p o w er   lo s s .       T ab le  9 .   T o tal  r ea ctiv p o w er   lo s s     T o t a l   r e a c t i v e   p o w e r   l o ss   W i t h o u t   S T A T C O M   1 5 8   W i t h   S T A T C O M   1 1 7 . 2           Fig u r 8 . C u r v o f   r ea ctiv p o w er   lo s s   w i th o u t a n d   w it h   ST A T C OM       Fro m   t h ab o v Fi g u r 8 ,   th er w a s   r ed u ctio n   i n   to tal  r ea ctiv p o w er   lo s s   f r o m   1 5 8   MV A r   to     1 1 7 . 2   MV A r ,   th er eb y   i m p r o v i n g   th ac ti v p o w er   tr an s m i s s i o n   lin e s .   T h ese  r esu lts   s h o w   t h at  t h ST A T C O M   h as  t h ca p ab ilit y   to   i m p r o v t h v o lta g at  b u s e s   an d   r ed u ce   r ea ctiv p o w er   lo s s   o n   t h p o w er   s y s te m   [ 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       Op timiz a tio n   fo r   E lectric  P o w er Lo a d   F o r ec a s t   ( I .   A .   E th ma n e )   3461   4.   CO NCLU SI O N     T h s i m u latio n   o f   t h ST A T C OM   o n   t h e   Ma tlab   a n d   P SS /E  Si m u lato r   u s i n g   t h N R   m et h o d   en ab led   u s   to   s ee   th v o lta g p r o f ile  an d   th lin e s   p o w er   m i s m atc h es.  I s h o u ld   b n o ted   th at  th ST A T C OM   is   in   s u itab le   to   o u r   p r ed eter m i n ed   g o als,  s in ce   it  r esp o n d s   to   all   t h p r o b le m s   r elate d   to   th e   v ar iatio n   o f   lo ad s   a n d   f r eq u en c ies.    T h p o w er   lo s s es  co m p ar ed   to   th NR   m et h o d   w ith o u t   ST A T C OM   ar g r ea ter   th an   w it h   th e   ST A T C OM .   T h v o ltag o f   w ea k est  b u s es  is   i m p r o v ed   af ter   in s er tio n   o f   th s m ar d ev ice  ( ST A T C OM )   to     1   p u   an d   g r ea ter   in   s tab ili t y   li m it   [ 1 2 ] .   I n   t h e n d   t h e x p ec ted   d is t u r b an ce s   o f   th e   n et w o r k   i n   th h o r izo n   2 0 3 0   w er e   atte n u ated   b y   in s ta llat io n   o f   F AC T s y s te m   t h at  is   ab le  to   s u p p l y   o r   ab s o r b   r ea ctiv p o w er   an d   to   m ai n tai n   th v o lta g to   1 p u . T h co m p letio n   o f   o n r esear ch   p r o j ec o p en s   th w a y   to   w o r k   i n   m an y   o th er   r elate d   ar ea s .   T h f o llo w in g   ar ea s   ar id en ti f ied   f o r   f u tu r w o r k :   T h lo ad   f lo w   s t u d y   ca n   b d o n o n   lar g er   in ter co n n ec ted   p o w er   s y s te m   li k I E E E   1 4 ,   I E E   3 0 ,   an d   I E E   1 1 8   b u s   an d   ev en   lar g er .   UP FC ,   I P FC   an d   o th er   FAC T co n tr o ller   ca n   also   b in co r p o r ated   al o n g   th ST A T C OM   an d   th eir   ef f e c t o n   th s y s te m   ca n   b s t u d ied   [ 1 1 ] ,   [ 1 0 ]   an d   [ 5 ] .   Op ti m al  lo ca tio n   o f   ST A T C O ca n   b f o u n d   o u t u s in g   Ge n etic  A l g o r it h m   a n d   f u zz y   lo g ic .   E co n o m ic  A s s es s m e n t o f   F AC T S d ev ices a g ai n s t o t h er   m et h o d s   ca n   b s t u d ied .         RE F E R E NC E S     [1 ]   Ja g p re e S in g h ,   Co m p a riso n   o f   Ne w to n - Ra p h s o n   a n d   G a u ss - S e id e L o a d   F lo S o lu ti o n   T e c h n iq u e in   Distrib u ted   T ra n s m issio n   a n d   G e n e ra ti o n   El e c tri c it y   Ne t w o rk s ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o A d v a n c e   El e c trica a n d   El e c tro n ics   En g i n e e rin g ,   p p .   17 - 2 5 ,   2 0 1 6 .   [2 ]   A rsh d e e p   Ka u Ka il a y ,   Id e n ti f i c a ti o n   o f   b e st  L o a d   F lo w   Ca lcu latio n   M e th o d   f o IEE E - 3 0   BU S   S y ste m   u sin g   M AT LAB” ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o E lec trica a n d   El e c tro n ics   Re se a rc h ,   v o l.   3 ,   p p . 1 5 5 - 1 6 1 ,   S e p 2 0 1 5 .   [3 ]   P .   S .   Bh o wm ik ,   P o w e P e rtu r b a ti o n   M e th o d   f o P o w e F lo w   A n a ly sis” ,   In ter n a ti o n a J o u r n a o A u to ma ti o n   a n d   Po we r E n g in e e rin g ,   p p . 1 - 5 ,   A p ril   2 0 1 2 .     [4 ]   L a k sh m M ,   e a l . ,   Op ti m a Re a c ti v e   P o w e Dip a tch   Us in g   Cr o w   S e a rc h   A lg o rit h m ,   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f   El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g v o l.   8 ,   p p .   1 4 2 3 - 1 4 3 1 ,   Ju n .   2 0 1 8 .       [5 ]   Jo h n   J.  P a se rb a ,   e a l .,  F A C TS   Co n tr o ll e rs  Be n e f it   A C   T ra n s m issio n   S y st e m ,   ( M it su b ish El e c tric  Po we r   Pro d u c ts.   In c .   W a rre n d a le,  P e n n s y l v a n ia,  USA ,   G a n n o n   Un iv e rsity   2 0 0 7 ) .     [6 ]   Dr.  H.  V.  Ra m a k rish n a   e a l .,   Eff e c o f   Ac c e ler a ti o n   F a c to r   in   G a u ss   S e id e M e th o d   o n   L o a d   F lo w   S tu d ies ,   In te rn a t io n a J o u rn a f o r R e se a rc h   in   Eme rg in g   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   v o l.   2,   p p . 1 - 8 ,   M a y   2 0 1 5 .     [7 ]   A rsh d e e p   Ka u K a il a y ,   e t   a l .,   F A C T S   b a se d   P o w e S y ste m   Op ti m iz a ti o n   b y   u sin g   Ne w to n   Ra p h so n   T e c h n iq u e ,   In ter n a t io n a J o u rn a o Eme rg i n g   Res e a rc h   i n   M a n a g e me n & T e c h n o lo g y ,   v o l.   5 ,   p p .   1 - 7 ,   Ja n u a ry   2 0 1 6 .   [8 ]   Jo h n   W il e y ,   e a l .,   F A CT S ,   M o d e li n g   a n d   S im u latio n   i n   P o w e rs  Ne t w o rk s ”,   ( T h e   At ri u m,   S o u t h e rn   Ga te,  Ch ich e ste r,   W e st S u ss e x   P O1 9   8 S Q,  En g lan d   2 0 0 4 ).   [9 ]   A h m e d   Zu b a ir,   e a l .,   Op ti m a P la n n i n g   o f   S tan d a lo n e   S o lar    W in d     Die s el   f o Co a sta A re a   o f   Ba n g l a d e sh ,   In ter n a t io n a J o u rn a o E lec trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l.   2 ,   p p . 7 3 1 - 7 3 8 2 0 1 2 .     [1 0 ]   O y e d o ja,  e a l .,   ʺ M o d e li n g   a n d   S i m u latio n   S tu d y   o f   th e   u se   o f   S tati c   V A r   Co m p e n sa to (S V C)  f o Vo lt a g e   Co n tro l   in   Nig e ria T ra n s m issio n   Ne tw o rk In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o En g in e e rin g   a n d   Ap p li e d   S c ien c e s , v o l.   5 ,   Oc t.   2 0 1 4 .   [1 1 ]   En riq u e   A c h a ,   e a l .,   F A CT S   M o d e li n g   a n d   S im u latio n   i n   P o w e N e tw o rk s Jo h n   W il e y   a n d   S o n s,   L TD,   2 0 0 4.   [1 2 ]   Je a n   P ierre ,   P lan   D irec teu d e   P r o d u c ti o n   e T ra n sp o rt  d e   l‟én e rg ie  é le c tri q u e   e n   M a u rit a n ie  e n tre  2 0 1 1 - 2 0 3 0 G OP A - In ter n a ti o n a E n e rg y   Co n su lt a n ts  Gm b H L e o p o ld swe g 2 ,   6 1 3 4 8   Ba d   Ho m b u rg ,   A ll e m a g n e 2 0 1 1 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        En g .   Eth m a n e   Is se l e m   Ar b i h   w a b o rn   i n   T id ji k ja,  M a u ri tan ia ,   in   1 9 6 6 . He   re c e iv e d   M a ste o f   S c ien c e d e g re e   in   e lec tri c a s y ste m a n d   n e tw o rk f ro m   U k ra in a - V in n it sa   sta te  u n iv e rsity   in   1 9 9 4   . He   tea c h   in   se c o n d a ry   tec h n ica sc h o o l   in   No u a d h i b o u   M a u ri tan ian   c it y   sin c e   1 2   y e a rs.  Cu rre n tl y   w o rk   in   d o c to ra te t h e sis.  His c u rr e n re se a rc h   in tere sts in c lu d e   El e c tri c   Ne tw o rk ,   P o w e S y st e m s an d   En e rg y   Eff icie n c y   a n d   a u to m a ti c   c o n tro l.   A u th o o f   o n e   p u b li c a ti o n .         Pro f.   M o h a m e d   M a a r o u fi   w a b o r n   in   M a rra k e c h ,   M o r o c c o ,   i n   1 9 5 5 .   He   re c e iv e d   th e   En g in e e r   Dip lo m a   f ro m   th e   M o h a m m e d ia  S c h o o o f   En g in e e rs  (M S I),   U n iv e rsity   M o h a m m e d   V ,   Ra b a t,   M o ro c c o   in   1 9 7 9   a n d   th e   P h f ro m   th e   " Un iv e rsité  d e   L ieg e " ,   L i e g e ,   Be lg iu m   in   1 9 9 0 .   He   jo i n e d   th e   El e c tr ica En g in e e rin g   De p a rtm e n o f   M S I,   w h e re   is  c u rre n tl y   P ro f e ss o a n d   Re se a rc h e r.   His  c u rre n re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   El e c tri c   Ne t w o rk ,   S m a rt   G rid ,   Re n e w a b le  En e rg y   ( m a in l y   P V   a n d   W in d ),   El e c tri c   Driv e s,  P o w e S y ste m a n d   En e rg y   E ff icie n c y .   T h e   S c ien ti f i c   Re se a rc h   g iv e 0 8   th e se s an d   9 0   p a p e rs i n   In tern a ti o n a Co n f e re n c e s an d   Jo u rn a ls .   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.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8   :   3 4 5 3     3 4 6 2   3462     Pro f.   A b d e K a d e r   M a h m o u d   w a b o rn   in   A leg ,   M a u rit a n ia  i n   1 9 6 0 .   He   re c e iv e d   h is  M a ste d e g re e   o f   S c ien c e in   p o w e sta ti o n i n   1 9 8 8   a n d   h is  P h d e g re e   in   e lec tri c a e n g i n e e rin g   f ro m   th e   T e c h n ica Un iv e rsit y   o T a sh k e n in   Uz b e k istan ,   in   1 9 9 1 .   T h e n   h e   re c e iv e d   h is  se c o n d   d o c to ra t e   d e g re e   in   re n e wa b le  e n e rg y   f ro m   th e   Un iv e rsity   o f   Ch e ik h   a n ta  D io p   (UCA D),  Da k a r,   S e n e g a l,   in   2 0 0 8 .   Cu r re n tl y   h e   is  in   c h a rg e   o f   th e   A p p li e d   Re s e a rc h   L a b o ra to ry   o f   Re n e wa b le  En e rg y   (L R A ER).   He   is  th e   a u th o a n d   c o - a u th o o f   m o re   th a n   3 0   sc ien t if ic p a p e rs.              In g .   Ahm e d   Y a h fe d h o u   w a b o rn   in   B o u ti li m it t ,   M a u rit a n ia  in   1 9 7 8 . He   re c e iv e d   h is  M a ste d e g re e   in   S o lar  E n e rg y ,   M a teria ls  a n d   S y st e m f ro m   Co ll e g e   o f   S c ien c e a n d   T e c h n ics ,   Da k a r,   S e n e g a l,   UCA in   th e   y e a 2 0 1 0 .   He   is  w o rk in g   o n   h is  d o c to ra te  th e sis  a Ch e ik h   A n ta  DIO P ,   Un iv e rsity   Da k a r,   S e n e g a l.   A u th o o f   m o re   4   p u b li c a ti o n s y a h e v d h o u a h @y a h o o . f r                   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.