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.   10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0 ,   p p .   5 5 8 6 ~ 5 5 9 1   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 0 i 6 . pp 5 5 8 6 - 5 5 9 1          5586       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   Po w er los ses  redu ction o f  po w er t ra ns m iss io n n etw o r k   using   o pti m a l loca tion  of low - lev el genera tion       M a rwa   M .   M a re i,   M a na l H .   Na w er   De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ic E n g in e e rin g ,   U n iv e rsity   o f   Ke rb a la ,   Ira q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   2 ,   2 0 2 0   R ev i s ed   Ma y   1 2 ,   2020   A cc ep ted   Ma y   2 4 ,   2 0 2 0       Du e   to   th e   g ro w th   o f   d e m a n d   f o r  e lec tri c   p o w e r,   e l e c tri c   p o w e r  lo ss   re d u c ti o n   tak e s  g re a t   a tt e n ti o n   f o r  th e   p o w e r  u ti li t y .   In   th is  p a p e r,   a   lo w - le v e l   g e n e ra ti o n   o r   d istr ib u ted   g e n e ra ti o n   (DG )  h a s  b e e n   u se d   f o r  tr a n sm is sio n   p o w e r  lo ss e s  re d u c ti o n .   Ka rb a la  c it y   tran s m issio n   n e tw o rk   ( w h ich   is  th e   c a se   stu d y )  h a s  b e e n   re p re se n ted   b y   u s in g   M AT LAB  m - f il e   to   stu d y   th e   lo a d   f lo w   a n d   t h e   p o w e r  lo ss   f o r  it .   T h e   p a p e r  p ro p o se d   t h e   p a rti c le sw a r m   o p ti m iza ti o n   (P S O)  tec h n i q u e   in   o r d e r  to   f in d   th e   o p ti m a l  n u m b e r  a n d   a ll o c a ti o n   o f   D G  w it h   th e   o b jec ti v e   to   d e c re a se   p o w e r  lo ss e s  a s  p o ss ib le.  T h e   re s u lt s  sh o w    th e   e ff e c t  o f   th e   o p ti m a l  a ll o c a ti o n   o f   DG   o n   p o w e r  lo ss   re d u c ti o n .   K ey w o r d s :   L o s s   r ed u c tio n   L o w - lev el  g e n er atio n   P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   P o w er   tr an s m is s io n   n et w o r k   Co p y rig h t  ©   2 0 2 0   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 :   Ma r w a  M.   Ma r ei,   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   Ker b ala ,   I r aq .   E m ail:  m ar w a. alk h u za ei @ u o k er b ala. ed u . iq       1.   I NT RO D UCT I O N   L o s s e s   r ed u ctio n   h a s   g r ea t  d ea ls   in   p o w er   s y s te m s   u tili t y   b ec au s e  th e  r is in g   in   co s t  o f   d eliv er in g   elec tr icit y   d u e  to   f u el  co s t  r is in g   to   g e n er ate  m o r e  p o w er ,   an d   th e  g lo b al  w ar m i n g   d is co m f o r t  [ 1 ,   2 ] .     L o w - lev el   g e n er atio n   is   i n cr e asin g   i n   t h e  las t  y ea r   b ec au s e  its   g r ea t  ef f ec t  o n   i m p r o v i n g   e lectr ic  n e t w o r k   p e r f o r m a n c e .   I t   i s   d e f i n e d   a s   a   l o w - l e v e l   p o w e r   g e n e r a t i o n   s o u r c e   c o n n e c t e d   t o   t h e   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k   [ 3 ,   4 ] .     I t is u s ed   as a n o th er   m eth o d   to   en h a n ce   th e  p er f o r m an ce   o f   elec tr ic  p o w er   s y s te m   [ 5 ,   6 ] .   T h e  p o s itiv e  ef f ec ts   o f   u s in g   t h is   tec h n iq u e  ar e  as f o llo w s   [ 7 - 1 1 ] :   -   Dec r ea s in g   p o w er   lo s s e s   i n   tr an s m i s s io n   l in e s .   -   I m p r o v in g   v o lta g e  le v el.   -   I m p r o v in g   p o w er   q u ali t y .   -   Sh o r t le ad   ti m e.   -   I ts   lo ca tio n   n ea r   t h e   lo ad .   -   Dec r ea s es c o s t.   -   Ma x i m u m   p o w er   d e m an d   r ed u ctio n .   -   I m p r o v in g   elec tr ic  s y s te m   r eli ab ilit y .   -   E f f icien c y   i m p r o v in g   o f   t h e  s y s te m .   -   P o s s ib ilit y   o f   r e n e w ab le  en er g y   u s e.       -   R ed u ce d   en v ir o n m en tal  i m p ac ts .   -   Op ti m izatio n   tec h n iq u e s   r eq u ir ed   f o r   b est   n u m b er ,   s ize   an d   p lace m en t  o f   t h e  lo w - lev el   g e n er atio n     u n i ts   [ 1 2 - 1 5 ] .   I n   th is   w o r k ,   t h e  o p ti m al  n u m b er   a n d   lo ca tio n   o f   lo w - le v el  g en er atio n   w i ll  b e  p er f o r m ed   b y   u s in g   p ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   t ec h n iq u e.   P SO  alg o r it h m   w as   in ce n tiv e  b y   t h e  p u b lic  b eh a v io r   o f   cr ea tu r e   s u c h   as  f i s h   a n d   b ir d   lear n in g .   P SO  d eliv er s   a  p o p u latio n - b ase d   ex p lo r e  p r o ce s s ,   in   t h is   p r o ce s s   t h e  in d i v id u al 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       P o w er lo s s e s   r ed u ctio n   o f p o w er tr a n s mis s io n   n etw o r k  u s in g …   ( Ma r w a   M.  Ma r ei )   5587   ca lled   p ar ticles  ( b ir d s )   to   tr an s p o s itio n   t h eir   lo ca tio n   ( s ta te )   w ith   ti m e  [ 1 6 ,   1 7 ] .   I n   a  P SO,  p ar ticles  ( b ir d s )   f l y   r o u n d   a  m u lti d i m en s io n al   s p a ce .   Du r i n g   th e   f l y in g ,   ea c h   b i r d   r eg u lar izes   its   lo ca tio n   ac c o r d in g   to   it s   p r iv a te  ex p er i m e n t,  an d   th e  e x p er i m e n t  o f   ad j ac en t  b ir d s ,   m a k i n g   u s e  o f   th e  o p ti m a l  lo ca tio n   ac co m p li s h ed   b y   it s el f   an d   its   ad j ac en t  b ir d s   [ 1 8 ] .   T h e  d ir ec tio n   o f   th e  s w ar m   o f   a  p ar ticle  is   r ec o g n ized   b y   th e  s et  o f   b ir d s   ad j ac en t  to   th e  b ir d   th at   w a n t to   o p ti m i ze   its   lo ca tio n   an d   it s   h i s to r ical  ex p er i m e n t [ 1 9 ,   2 0 ] .       2.   K ARB AL A  CI T Y  T RANS M I SS I O N  NE T WO RK   DE S CRIPT I O N   Kar b ala  cit y   tr an s m is s io n   n et w o r k   s h o w n   i n   Fi g u r e  1   is   co r r elatin g   to   t h e  I r aq i  p o w er   g r id   at  th r ee   s tatio n s   ( B ab y lo n   ( 4 0 0 /1 3 2 /1 1 )   KV,   Mu s s a y ab   ( 4 0 0 /1 3 2 /1 1 )   KV ,   Kh air at   ( 4 0 0 /1 3 2 /1 1 )   KV.   T h e  Kar b ala   tr an s m is s io n   n et w o r k   co n s is ts   f r o m   ele v en   s u b s ta tio n s ; th e y   ar e  s h o w n   as  f o llo w s :   -   Fiv e  g en er atio n   b u s e s   1 ,   2 ,  3 ,   4 ,   5   th at  s h o w n   i n   Fi g u r e  1 .   -   Six   lo ad   b u s e s   6 ,   7 ,   8 ,   9 ,   10 ,   1 1   th at  s h o w n   i n   Fi g u r e  1 .   -   T h ese  s u b s tatio n s   co n n ec ted   b y   t w el v e  tr an s m i s s io n   li n es a s   s h o w n   in   F ig u r e  1 .   B u s   d ata  an d   lin e  d ata  ar e  illu s tr ated   in   T ab le s   ( A . 1 )   an d   ( A . 2 )   ar e  s h o w n   i n   ap p en d ix .       1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2 8 11 1 12 6 10 9 3 5 7 4     Fig u r e  1 .   Kar b ala   city   tr a n s m i s s io n   n et w o r k       3.   P RO B L E M   F O R M UL AT I O N   3 . 1 .     L o a d  f lo w   a na ly s is   A t   t h i s   w o r k ,   b o t h   N ew t o n - R a p h s o n   p o w e r   f l o w   m e t h o d   a n d   P S O   a l g o r i t h m   w e r e   u s e d   i n   t h e   r e s t r i c t i o n   o f   th e  o p ti m u m   n u m b er   a n d   lo ca tio n   o f   lo w - le v el   g e n er atio n   u n i ts   [ 2 1 ] .   T h e  Ne w to n - R ap h s o n   p o w er   f lo w   eq u atio n ,   at  an y   g iv e n   b u s   i  an d   j  ar e  g iv en   as :     = ∑ | | | | |  | c os (  − + ) = 1   ( 1 )     = − ∑ | | | | |  | s in (  − + ) = 1   ( 2 )     ∆ =  −   ( 3 )     ∆ =  −   ( 4 )     w h er e,      ,     ar e  th e  s p ec if ied   ac tiv e  a n d   r ea ctiv e  p o w er   at  th e  b u s   i   r es p ec tiv el y .   N - R   lo ad   f lo w   i s   ex p r es s ed   as:     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.  10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0   :    5 5 8 6   -   5 5 9 1   5588   [ ∆ ∆ ] = [         ] [ ∆ ∆ | | ]   ( 5 )     T h e  p o w er   lo s s   r eq u ir ed   f o r   th e  o p ti m al  lo ca tio n   a n d   s ize  o f   t h e  lo w - le v el  g en er a tio n   u n it s   d eter m in at io n   g iv e n   in   eq u atio n   b elo w :      = ∑ ∑ (  c os ( − ) ) ( + ) = 1 − 1 + (  s in ( − ) ) ( − )   ( 6 )     w h er e,     , , ,  : A cti v e  an d   r ea ctiv e  p o w er   o f   b u s es   i   a n d   j   r esp ec tiv el y .           : Res is tan ce   o f   lin e  b et w ee n   b u s   i   a n d   j .     ,    : T h e  m a g n i tu d e  o f   b u s   v o lta g e  i   an d   j   r esp ec tiv e l y .   ,     : V o ltag e  an g le  o f   b u s   i  a n d   b u s   j  r esp ec tiv e l y .     3 . 2 .     P SO   f o r m ula t io n   As  d is cu s s   ea r lier ;  i n   a  P SO,  b ir d s   g et  ab o u t  r o u n d   a  m u lti -   d im e n s io n al  s p ac e  e x p ec tin g   to   o p tim al   s o lu tio n .   Du r i n g   t h e  f l y in g ,   ea ch   b ir d   r eg u lar izes   its   lo ca tio n   ac co r d in g   to   its   o w n   e x p er i m e n t,     an d   th e  ex p er i m en t s   o f   ad j ac en t  b ir d s ,   b est  lo ca tio n   ac co m p lis h ed   b y   its el f   an d   its   ad j ac en t  b ir d s   h as  b ee n   u s ed .   A cc o r d in g   to   t h at  t w o   s i g n i f ica n t  b e s t  v alu e s   r es u lt s ,   o n e  o f   th e s e  v alu e s   i s   ca lled      ( p er s o n al  b est)   an d   an o t h er   b est  v al u e  i s   th e       ( g lo b al  b e s t)   [ 2 2 ] .   T h ese  v al u es  ar e  t h e  o p ti m al  v al u es  t h a t  h as  r ea lized   b y   an y   b ir d s   in   t h e  s w ar m .   E ac h   b ir d   tr ies   to   c h an g e  its   lo ca tio n   to   a   b etter   lo ca t io n   d ep en d in g   o n     th e  in f o r m a tio n   li s ted   b elo w :     T h e  cu r r en t p o s itio n s   a n d   v elo cities.       T h e  d is tan ce   b et w ee n   cu r r e n t  p o s itio n   an d        T h e  d is tan ce   b et w ee n   cu r r e n t  p o s itio n   an d       T h e  p o s itio n   ( xi)   a n d   v elo cit y   ( vi )   o f   p ar ticle  i  ca n   b e  u p d ate d   u s in g   ( 7 )   an d   ( 8 )   r esp ec tiv ely :     + 1 = + 1  × (  − ) + 2  × (   − )   ( 7 )     + 1 = + + 1   ( 8 )     w h er e,   1 ,  2   : P o s itiv e  co n s tan ts .      : Ran d o m   n u m b er   in   t h e  r an g e  o f   0   an d   1 .            :  W eig h t i n er tia.   T h e  tar g et  o f   t h e  o p ti m al  lo ca tio n   alg o r it h m   is   to   d ec r e ase  th e  to tal  p o w er   lo s s   o f   th e  p o w er   s y s te m ,        in   ( 6 ) .   Flo w ch ar t o f   P SO sh o w n   i n   Fi g u r e  2 .     3 . 3 .     Act iv e  po w er   l o s s   ind e x   _    T h e  ac tiv e  p o w er   lo s s   i n d ex   is   d ef in ed   as:     _  = ( _ _  ) × 100%   ( 9 )     w h er e;   _     is   th e  ac ti v e  p o w er   lo s s   w ith   DG.   _    is   th e  ac ti v e  p o w er   lo s s   w ith o u t D G.   T h e  lo w er   v alu e  o f   th is   i n d ex   in d icate s   b etter   o p er atio n   o f   th e  p o w er   s y s te m   i n   ter m s   o f   ac tiv e  p o w er   lo s s   r ed u ctio n   h ap p en ed   ac co r d in g   to   DG  p o s itio n in g   an d   s iz in g   [ 2 3 - 2 5] .   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       P o w er lo s s e s   r ed u ctio n   o f p o w er tr a n s mis s io n   n etw o r k  u s in g …   ( Ma r w a   M.  Ma r ei )   5589   S t a r t R e a d   b u s   d a t a ,  l i n e   d a t a ,     t o l e r a n c e G e n e r a t e   i n i t i a l   p o p u l a t i o n   o f   p a r t i c l e s   ( r a n d o m   n u m b e r   a n d   l o c a t i o n   o f   D G )     C a l c u l a t e   a c t i v e   p o w e r   l o s s   o f   e a c h   p a r t i c l e S e t   t h e   c u r r e n t   p s e t P r i n t   o u t   t h e   o p t i m a l   s o l u t i o n U p d a t e   t h e   v e l o c i t y   a n d   p o s i t i o n   o f   p a r t i c l e E n d S e t   t h e   c u r r e n t   o v e r a l l   g b e s t   If    k  =  m a x .  i t e r a t i o n   S e t   n e w   i t e r a t i o n k =  k + 1 No Y e s     F ig u r e  2 .   Flo w c h ar t f o r   P SO o f   lo w - lev el  g en er at io n   o p ti m al   in s tal latio n       4.   RE SU L T S AN D  AN AL Y SI S   Kar b ala  cit y   tr an s m i s s io n   n e t w o r k   h as  b ee n   a n al y ze d   b y   u s in g   M A T L A B   m - f ile  to   s h o w   th e  ef f ec t   o f   u s i n g   lo w - le v e l  g e n e ra ti o n   in   th e   tr an s m is s io n   n et w o r k .   I n   th e   p r o g r a m   th e   co n s tr ain s   f o r   o p tim a l  s ize  a n d   lo ca tio n   o f   lo w   – le v el  g en er ati o n   to   b e  ad d e d   to   th e  n et w o r k   is   s elec ted   as:   -   T h e  s ize  o f   lo w – le v el  g e n er ati o n   n o t e x ce ed   3 0   MW .   -   I t lo ca ted   at  th e  lo ad   b u s s es  6,   7,   8 ,   9,   1 0 ,   1 1   o f   th e  tr an s m i s s io n   n et w o r k s .    P SO  tech n iq u e  u s ed   to   s h o w   o p tim al  lo ca tio n   f o r   lo w - lev e l  g e n e ra ti o n   in s t allatio n   as  illu s tr ated   in     th e  T ab le   1 .   Fro m   T ab le  1 ,   th e  r esu lt s   s h o w   t h at  th e  to tal  lo s s es   f o r   t h e  s y s te m   w it h o u t   lo w - le v el  g en er atio n   u n i ts i s   b ig g er   t h a n   t h e  to tal  l o s s es  w i th   lo w - lev el   g e n er ati o n   u n it s ;  it   is   3 9 . 5 0 7   MW   w ith o u t   DG  w h i le  it   b ec o m e s   les s   w h e n   a  lo w - le v e l  g en er at io n   u n it   u s ed .   A l s o ,   u s in g   P SO  h e lp s   to   s elec t  a n   o p ti m al  n u m b er   an d   lo ca tio n   o f   lo w - le v el  g e n er at io n   u n its   u s ed   to   d ec r ea s e   t h e  p o w er   lo s s es  as  p o s s ib le.   I t' s   o b v io u s   f r o m     th e  r es u lt s   t h at  t h e  o p ti m al  n u m b er   i s   o n e  lo w - le v el  g e n er atio n   u n i t  w it h   a  s ize  o f   3 0   MW   an d   lo ca ted   at    th e  b u s   n o .   7   w h ich   is   a  h ea v y   lo ad ed   b u s   as  s h o w n   i n   A p p en d ix   A  T ab le  ( A . 1 ) .   T ab le  2   lis ts   th e   r ea l   p o w er   lo s s   in d e x   f o r   th e  s y s te m   at  d if f er en t c a s es o f   DG  i n s er tio n .       T ab le  1 .   T o tal  p o w er   lo s s e s   w i th   an d   w it h o u t  u s in g   o f   lo w - le v el  g e n er atio n   u n its   N o .   o f   D G   S i z e   o f   D G   ( M W )   L o c a t i o n   T o t a l   l o ss (M W )   W i t h o u t   D G       3 9 . 5 0 7   3   1 0 ,   1 0 ,   1 0   6 ,   7 ,   1 0   3 0 . 0 6 7   2   1 5 ,   1 5   6 ,   7   2 9 . 5 6 4   1   30   7   2 6 . 5 4 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.  10 ,   No .   6 ,  Dec em b er   2 0 2 0   :    5 5 8 6   -   5 5 9 1   5590   A l s o ,   u s i n g   o f   lo w - le v el  g e n e r atio n   u n its   i n   o p ti m al  lo ca tio n   h elp s   to   d ec r ea s e  th e  lo s s es   in   ac tiv e   p o w er   an d   th at   is   af f ec t   t h e  r e al  p o w er   lo s s   i n d ex .   T h e  r esu l ts   s h o w   t h at   a  lo w er   r ea l   p o w e r   in d ex   is   ac h ie v ed   in   ca s e  3   ( w itc h   is   in d icate   a n   o p ti m al  lo ca tio n   a n d   s ize   f o r   th e  lo w - le v el   g e n er atio n   u n i t) ,   w h er e  t h e  in d e x   b ec o m e s   0 . 6 7 1   w h ile   it   is   0 . 7 6 0 9   in   ca s e   1 ,   t h is   in d icate s   t h at  o p ti m al  lo ca tio n   o f   lo w - le v el  g e n er atio n   u n it s   in s er tio n   h elp s   to   d ec r ea s e  th e   ac tiv e  p o w er   lo s s .       T ab le  2 .   R ea l p o w er   lo s s   i n d e x   C a se     N o .   o f   D G   S i z e   o f   D G   ( M W )   L o c a t i o n   _    1   3   1 0 ,   1 0 ,   1 0   6 ,   7 ,   1 0   0 . 7 6 0 9   2   2   1 5 ,   1 5   6 ,   7   0 . 7 1 0 7   3   1   30   7   0 . 6 7 1       5.   CO NCLU SI O N   P SO  tech n iq u e  u s ed   to   s h o w   o p ti m al  n u m b er   lo ca tio n   an d   s ize  o f   lo w - lev e l  g e n er atio n   f o r     a  tr an s m i s s io n   n et w o r k   to   r ed u ce   th e   to tal  lo s s   o f   t h e  p o w er   s y s te m .   T h e  p r o p o s ed   o p ti m izat io n   al g o r ith m   w a s   ap p lied   to   Kar b ala  ci t y   ( 1 3 2 /3 3 )   Kv .   Fro m   t h e  a n al y s i s   a n d   r es u lts   s h o w s   ab o v e,   it 's  clea r   t h at   u s i n g   o f   lo w - le v el   g e n er atio n   h elp s   to   i m p r o v e  t h e   p er f o r m a n ce   o f   t h e  tr a n s m i s s io n   n et w o r k   an d   d ec r ea s es  t h e  to ta l   lo s s es  f o r   th e  s y s te m .   A ls o ,   th e  s elec tio n   o f   o p ti m al  lo ca tio n   f o r   lo w - le v el  g e n er atio n   u n i ts   is   n ea r   t h e  h ea v y   lo ad ed   b u s   an d   th is   i n s ta llatio n   h elp s   to   d ec r ea s e  th e  to tal  lo s s es a n d   i m p r o v i n g   th e  p er f o r m an ce .       AP P E NDI X       B u s   d ata  an d   lin e  d ata  ar e  illu s tr ated   in   T ab les ( A . 1 )   an d   ( A . 2 ) .       T ab le  ( A . 1 ) .   Kar b ala  1 3 2 KV  b u s   d ata   QL   ( M w )   PL   ( M w )   Qg   ( M w )   Pg   ( M w )   δ   V ( p u )   Ty p e   B u s   N a me   B u s   n o .   0   0   0   0   0   1 . 0   1   M u ss a y a b   1   0   0   6 5 . 3 8 3   1 3 5   0   1 . 0   2   B a b y l o n   2   0   0   4 6 . 5 4 5   9 6 . 3   0   1 . 0   2   a l g h a z i a   3   0   0   6 5 . 3 8 3   1 3 5   0   1 . 0   2   K h a i r a t   4   0   0   4 7 . 8 5   99   0   1 . 0   2   S T X   5   7 4 . 5 8 5   1 5 4   0   0   0   1 . 0   3   W e st   o f   K a r b a l a   6   9 6 . 1 3 7   1 9 8 . 5   0   0   0   1 . 0   3   H i n d i a   7   7 9 . 4 2 8   1 6 4   0   0   0   1 . 0   3   S o u t h   o f   K a r b a l a   8     1 2 3   0   0   0   1 . 0   3   Ea st   o f   K a r b a l a   9   7 3 . 0 3   1 5 0 . 8   0   0   0   1 . 0   3   N o r t h   o f   K a r b a l a   10   7 . 8 9   1 6 . 3   0   0   0   1 . 0   3   Al -   O k h a i d e r   11       T ab le  ( A . 2 ) .   Kar b ala  1 3 2 KV  l in e  d ata   X ( p u )   R ( p u )   T o   B u s   F r o m B u s   L i n e   n o .   0 . 0 9 1 9 5 9   0 . 0 1 6 3 6 7   9   1   1   0 . 1 2 3 2 3 8   0 . 0 2 1 9 3 4   10   1   2   0 . 0 3 0 7 8 8   0 . 0 0 5 4 7 9   7   2   3   0 . 0 5 3 9 3 9   0 . 0 0 9 6 0 0   4   3   4   0 . 0 6 7 5 6 1   0 . 0 1 2 0 2 4   6   3   5   0 . 0 8 8 8 3 1   0 . 0 1 5 8 1 0   10   3   6   0 . 1 1 7 9 0 8   0 . 0 2 0 9 8 5   6   4   7   0 . 0 4 0 0 3 8   0 . 0 0 7 1 2 6   9   5   8   0 . 0 4 3 5 1 4   0 . 0 0 7 7 4 4   8   7   9   0 . 0 3 3 3 8 0   0 . 0 0 5 9 4 1   6   8   10   0 . 0 3 1 2 7 8   0 . 0 0 5 5 6 7   10   9   11   0 . 2 2 2 4 5 4   0 . 0 3 9 5 9 2   11   10   12       ACK NO WL E D G E M E NT   T h e  au th o r s   w o u ld   lik e   to   th a n k   t h e  E lectr ical   T r an s m is s io n   o f f ice  f o r   Kar b ala   cit y   an d     th e  Dep ar t m e n t o f   E lectr ic al  a n d   E lectr o n ic  E n g i n ee r in g ,  Un iv er s it y   o f   Kar b ala  f o r   th e ir   s u p p o r ts .     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       P o w er lo s s e s   r ed u ctio n   o f p o w er tr a n s mis s io n   n etw o r k  u s in g …   ( Ma r w a   M.  Ma r ei )   5591   RE F E R E NC E S     [1 ]   Y.  A l - M a h ro q i,   I.   A .   M e t w a ll y ,   A .   A l - Hin a i,   a n d   A .   A l - Ba d i,   " Re d u c ti o n   o f   P o w e r  L o ss e s  in   Distri b u ti o n   S y ste m s,   W o rld   A c a d e m y   o f   S c ien c e ,   E n g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y , "   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  C o mp u t e r  a n d   S y ste ms   En g i n e e rin g ,   v o l.   6 ,   n o .   3 ,   p p .   4 9 8 - 5 0 5 ,  2 0 1 2 .   [2 ]   Y.M .   A t w a ,   E. F .   El - S a a d a n y ,   M.M. A .   S a la m a ,   R.   S e e th a p a th y ,   " Op ti m a l  re n e w a b le  re so u rc e s  m ix   f o r  d istri b u t io n   s y ste m   e n e r g y   lo ss   m in im iz a ti o n , "  IEE E  T ra n sa c ti o n s o n   P o we r S y ste ms ,   v o l.   2 5 ,   n o .   1 ,   p p .   3 6 0 - 3 7 0 ,  2 0 1 0 .   [3 ]   T .   Ac k e r m a n n ,   G .   A n d e rss o n ,   a n d   L .   S ö d e r,   " Distrib u ted   g e n e ra ti o n :  A   d e f in it i o n ,"   E lec tric  Po we r  S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l.   5 7 ,   n o .   3 ,   p p .   1 9 5 - 2 0 4 ,   2 0 0 1 .   [4 ]   I . S.   S h a h b u d in   e t  a l. ,   "   F A C T S   d e v ice   in sta ll a ti o n   in   tran sm issio n   s y ste m   u sin g   w h a le  o p ti m i z a ti o n   a lg o rit h m , "   Bu ll e ti n g   o f  E lec t ric a l  En g i n e e rin g   a n d   In f o rm a ti c s ,   v o l .   8 ,   n o .   1 ,   p p .   30 - 38 ,   2 0 1 9 .   [5 ]   Do a g o u - M o jarra d   H,  e t  a l. ,   " Op ti m a l  p lac e m e n t  a n d   siz i n g   o f   DG   (d istri b u ted   g e n e ra ti o n )  u n i t s  in   d istri b u ti o n   n e tw o rk s b y   n o v e l  h y b rid   e v o lu ti o n a ry   a lg o rit h m , "   J o u rn a l   En e rg y ,   v o l.   5 4 ,   p p .   1 2 9 - 1 3 8 ,  2 0 1 3 .     [6 ]   L .   Y.  W o n g ,   S .   R.   A .   Ra h im ,   M o h d .   H.   S u laim a n ,   a n d   O.  A li m a n ,   " Distrib u ted   G e n e ra ti o n   In sta ll a ti o n   Us i n g   P a rti c le S w a rm   Op ti m iza ti o n , "  4 t h   In ter n a ti o n a l  P o we r E n g in e e rin g   a n d   O p ti miza ti o n   Co n f.   ( PE OCO 2 0 1 0 ),   2 0 1 0 .   [7 ]   G .   P e p e rm a n s,  J.  Drie se n ,   D.  Ha e se ld o n c k x ,   R.   Be lma n s,  a n d   W .   D' Ha e se lee r,   " Distrib u ted   g e n e ra ti o n :  D e f in it i o n ,   b e n e f it s a n d   issu e s ,"   En e rg y   P o li c y ,   v o l.   3 3 ,   n o .   6 ,   p p .   7 8 7 - 7 9 8 ,   2 0 0 5 .   [8 ]   U.   S .   De p a rtm e n t  o f   En e rg y ,   " Th e   P o ten ti a l  Be n e f it s  o f   Distrib u ted   G e n e ra ti o n   a n d   th e   Ra te - Re late d   Iss u e s  T h a t   M a y   I m p e d e   Its  Ex p a n sio n :  A   R e p o rt  to   t h e   U.S .   Co n g re ss   P u rsu a n t  to   S e c ti o n   1 8 1 7   o f   th e   En e rg y   P o li c y   A c t  o f   2 0 0 5 ,"   2 0 0 5 .     [9 ]   F a h a d   S .   A bu - M o u ti ,   a n d   M .   E.   El - Ha wa r y ,   " Op ti m a l  Distrib u ted   G e n e ra ti o n   A ll o c a ti o n   a n d   S izi n g   in   Di strib u ti o n   S y st e m s  v ia  A rti f icia l  Be e   Co lo n y   A lg o rit h m , "  IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Po we r  De li v e ry ,   v o l.   2 6 ,   n o .   4 ,     p p .   2 0 9 0 - 2 1 0 1 ,   2 0 1 1 .   [1 0 ]   M.   M .   Am a n ,   G .   B.   Ja s m o n ,   A .   H.   A .   Ba k a r ,  a n d   H.  M o k h li s,   " A   n e w   a p p ro a c h   f o r  o p t im u m   DG   p lac e m e n t  a n d   siz in g   b a se d   o n   v o lt a g e   sta b il it y   m a x i m iza ti o n   a n d   m in i m iza ti o n   o f   p o w e r  lo ss e s , "  E n e rg y   C o n v e rs io n   a n d   M a n a g e me n t,   v o l.   7 0 ,   p p .   2 0 2 - 2 1 0 ,   2 0 1 3 .   [1 1 ]   B .  Ba n h t h a sit,   C .  Ja m ro e n ,   a n d   S .   De c h a n u p a p rit th a ,   " Op ti m a l  G e n e ra ti o n   S c h e d u li n g   o f   P o w e r  S y st e m   f o r  M a x i m u m   Re n e wa b le  En e rg y   Ha rv e stin g   a n d   P o w e r  L o ss e s  M in i m iz a ti o n , "  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  El e c t ric a l   a n d   Co mp u ter   E n g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   8 ,   n o .   4 ,   p p .   1 9 5 4 - 1 9 6 6 ,   2 0 1 8 ,     [1 2 ]   V.   V .   T h o n g ,   J.  Drie se n ,   R.   Be lma n s,  " T ra n s m issio n   s y ste m   o p e ra ti o n   c o n c e rn s  w it h   h ig h   p e n e tr a ti o n   lev e l  o f   d istri b u ted   g e n e ra ti o n , "   4 2 n d   I n ter n a ti o n a l  Un ive rs it ies   Po we r E n g in e e rin g   C o n fer e n c e ,   p p .   8 6 7 - 8 7 1 ,   2 0 0 7 .   [1 3 ]   A.   M .   El - Zo n k o ly ,   " Op ti m a l  p lac e m e n t  o f   m u lt i - d istri b u ted   g e n e ra ti o n   u n it s  in c l u d i n g   d if f e re n t  lo a d   m o d e ls  u sin g   p a rti c le sw a r m   o p ti m iz a ti o n , "   S w a rm   a n d   Ev o lu ti o n a ry   Co m p u t a ti o n ,   v o l.   1 ,   n o .   1 ,   p p .   5 0 - 5 9 ,   2 0 1 1 .   [1 4 ]   T u b a   G ö z e l,   M .   Ha k a n   Ho c a o g lu ,   " A n   a n a l y ti c a l  m e th o d   f o r  th e   siz in g   a n d   siti n g   o f   d istri b u te d   g e n e ra to rs  in   ra d ial   s y ste m s , "  El e c tric P o we r S y s tem s   Res e a rc h ,   v o l.   7 9 ,   n o .   9 ,   p p .   9 1 2 - 9 1 8 ,   2 0 0 9 .   [1 5 ]   Na re sh   A c h a r y a ,   P u k a r  M a h a t,   N.  M it h u lan a n th a n ,   " A n   a n a l y ti c a l  a p p ro a c h   f o r  DG   a ll o c a t io n   i n   p r im a r y   d istri b u ti o n   n e tw o rk , "   El e c trica l  Po we r a n d   E n e rg y   S y ste ms ,   v o l.   2 8 ,   n o .   1 0 ,   p p .   6 6 9 - 6 7 8 ,   2 0 0 6 .   [1 6 ]   Z .   Ka m is,  M .   R .   A.   G h a n i,   M .   N .   Ka m a ru d in ,   H .   N .   M .   S h a h ,   J .   Zan a riah ,   " A   R e v ie w   o n   S V C  c o n tro l  f o r  p o w e r  s y ste m   sta b il it y   w it h   a n d   w it h o u t   a u x il iary   c o n tro ll e r , "   Bu ll e ti n   o f   El e c trica l  E n g i n e e rin g   a n d   I n fo rm a ti c s ,   v o l.   8 ,  n o .   1 ,   p p .   7 6 1 - 7 6 8 ,   2 0 0 9 .   [1 7 ]   N.  A .   M .   Ka m a ri,   I.   M u sirin ,   M .   K.  M .   Za m a n i ,   a n d   S .   A .   Ha li m ,   "   Os c il latio n   sta b il it y   e n h a n c e m e n t  u sin g   m u lt i - o b jec ti v e   sw a r m   b a se d   tec h n iq u e   f o r  s m ib   s y st e m , "  In d o n e sia n   J o u rn a l  o f  El e c trica l  En g in e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e ,   v o l.   1 6 ,   n o .   2 ,   p p .   6 3 1 - 6 3 9 ,   2 0 19 .   [1 8 ]   T .   M .   S h in ,   A .   A d a m ,   a n d   A .   F .   Z.   A b id i n ,   " A   c o m p a ra ti v e   stu d y   o f   P S O,  G S A  a n d   S CA  in   p a ra m e ters   o p ti m iza ti o n   o f   su rf a c e   g rin d in g   p ro c e ss , "  Bu l letin   o f   El e c trica l  En g i n e e rin g   a n d   In f o rm a ti c s ,   v o l.   8 ,   n o .   3 ,  p p .   1 1 1 7 - 1 1 2 7 ,   2 0 1 9 .   [1 9 ]   Z.   T .   Ha sa n ,   " S tab il it y   En h a n c e m e n t  Us in g   Distrib u ted   G e n e ra ti o n   i n   A l  Na ja f   Al - A sh ra f   El e c tr ica l  Ne t w o rk , "   M . sc   T h e sis,  Un i v e rs it y   o f  T e c h n o lo g y ,   2 0 1 4 .   [2 0 ]   R.   Ha b a c h i,   A .   T o u il ,   A .   Bo u lal,   A .   Ch a rk a o u i,   a n d   A .   Ech c h a tb i ,  " S o lv in g   e c o n o m ic  d isp a tch   a n d   u n i t   c o m m it m e n t  p ro b lem   in   sm a rt  g r id   sy ste m   u sin g   e a g le  stra te g y   b a se d   c ro w   s e a rc h   a lg o rit h m , "  I n d o n e sia n   J o u rn a l   o f  El e c trica l  En g in e e rin g   a n d   Co mp u ter   S c ien c e ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 8 7 - 1 0 9 6 ,   2 0 19 .   [2 1 ]   M .   A li a k b a ri,   P .   M a g h o u li ,   a n d   H.  A .   Aa la m i,   " R e li a b il it y   Co n stra in e d   Un it   Co m m it m e n t  Co n sid e rin g   th e   Eff e c t     o f   D G   a n d   D R   P r o g r a m , "  I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g   ( I J E C E ) ,   v o l .   8 ,   n o .   4 ,     p p .   1 9 8 5 - 1 9 9 6 ,   2 0 1 8 .   [2 2 ]   C.   S h a n g ,   D.  S ri n iv a sa n ,   a n d   T .   Re in d l,   " A n   im p ro v e d   p a rti c le  s w a r m   o p ti m isa ti o n   a lg o rit h m   a p p li e d   t o   b a tt e ry   siz in g   f o r  sta n d - a lo n e   h y b rid   p o w e r  s y s te m s , "  El e c trica l  Po we r a n d   En e rg y   S y ste ms ,   v o l.   7 4 ,   p p .   1 0 4 - 1 1 7 ,   2 0 1 6 .   [2 3 ]   B.   S in g h ,  a n d   D .  K .    M ish ra ,   “ A   su rv e y   o n   e n h a n c e m e n t  o f  p o w e r  s y ste m   p e rf o r m a n c e s  b y   o p ti m a ll y   p lac e d   D G  in   d istri b u ti o n   n e tw o rk s, ”  En e rg y   Rep o rts,   v o l.   4 ,   p p .   1 2 9 - 1 5 8 ,   2 0 1 8 .   [2 4 ]   N.  Kh a les i,   N.  Re z a e i,   a n d   M. - R.   Ha g h i f a m ,   " D G  a ll o c a ti o n   w i th   a p p li c a ti o n   o f   d y n a m ic  p ro g ra m m in g   f o r  lo ss   re d u c ti o n   a n d   re li a b i li ty   i m p ro v e m e n t , "  El e c trica l  Po we r a n d   En e rg y   S y ste ms ,   v o l.   3 3 ,   p p .   2 8 8 - 2 9 5 ,   2 0 1 1 .   [2 5 ]   P .   Ch irad e ja,  " Be n e f it   o f   Distrib u ted   G e n e ra ti o n :  A   L in e   L o ss   R e d u c ti o n   A n a l y sis , "  IEE E/ PE S   T ra n sm issio n   a n d   Distrib u ti o n   C o n fer e n c e   &   Exh ib it io n :   Asia   a n d   P a c if ic Da li a n ,   2 0 0 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.