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 .   5 ,  Octo b er   202 0 ,   p p .   5 0 0 9 ~ 5 0 1 5   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 0 i 5 . pp 5 0 0 9 - 5 0 1 5          5009       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   Distribu tion  n e tw o rk   r econ figura ti o n f o r  l o ss   r educ t io n     using  P S O   m e tho d       Ya hia o ui M er z o ug ,   B o ua na ne  Abdel kri m ,   B o u m edie ne  L a rbi   L.   G.   E  Lab o ra to ry ,   De p a rt m e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Dr.  M o u la y   T a h e r  Un iv e rsit y   o f   S a id a ,   A l g e ria       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   13 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Ma r   2 9 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   A p r   11 ,   2 0 2 0       In   re c e n t  y e a rs,  th e   re c o n f ig u ra ti o n   o f   th e   d istri b u ti o n   n e tw o rk   h a s  b e e n   p ro c laim e d   a s  a   m e th o d   f o r  re a li z in g   p o w e r  sa v in g s,  w it h   v irt u a ll y   z e ro   c o st.   T h e   c u rre n t  tren d   is  to   d e sig n   d istri b u t io n   n e tw o rk s  w it h   a   m e s h   n e tw o rk   stru c tu re ,   b u t   to   o p e ra te  th e m   ra d ially .   T h is  is  a c h iev e d   b y   th e   e sta b li sh m e n t  o f   a n   a p p ro p r iate   n u m b e r  o f   s w it c h a b le  b ra n c h e s  w h ich   a ll o w   th e   re a li z a ti o n   o f   a   ra d ial  c o n f i g u ra ti o n   c a p a b le   o f   su p p ly in g   a ll   o f   th e   n o r m a l  d e f e c ts   in     th e   b o x   o f   p e rm a n e n t  d e f e c t.   T h e   p u r p o se   o f   th is  a rt icl e   is  to   f in d   a n   o p ti m a l   re c o n f ig u ra ti o n   u sin g   a   M e ta  h e u risti c   m e th o d ,   n a m e l y   th e   p a rti c le  s w a r m   o p ti m iza ti o n   m e th o d   ( P S O),  to   re d u c e   a c ti v e   lo ss e s   a n d   v o lt a g e   d e v iatio n s b y   tak in g   in to   a c c o u n t  c e rtain   tec h n i c a l  c o n stra in ts.  T h e   v a li d it y   o f  th is  m e th o d   is  tes ted   o n   a   3 3 - IEE E   tes t  n e tw o rk   a n d   t h e   re su lt s  o b tai n e d   a re   c o m p a re d   w it h   th e   re su lt s o f   b a sic   lo a d   f lo w.   K ey w o r d s :   L o s s   r ed u c tio n     P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   d is tr ib u tio n   n et w o r k   r ec o n f i g u r atio n   Vo ltag e  p r o f ile   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 :   Yah iao u i M er zo u g ,    L.   G.   E   L ab o r ato r y ,   Dep ar t m e n t o f   E lectr ical  E n g i n ee r i n g ,   Dr .   Mo u la y   T ah er   Un i v er s it y   o f   Said a,   B P   1 3 8   E n - Nasr ,   ( 2 0 0 0 0   Said a) ,   A lg er ia.   E m ail:  m y ah iao u i2 0 0 1 @ y a h o o . f r       1.   I NT RO D UCT I O N   E lectr ic  p o w er   h a s   b ec o m e  a  co n s u m er   g o o d   w o r ld w id e  f o r   b o th   ev er y d a y   li f e  an d   th e  ec o n o m y   o f   th e  co u n tr y ,   a n d   t h e  s m alle s t  elec tr ical  p r o b lem s   h av e  a   g r ea t  i n f l u e n ce   o n   th e   co n t in u it y   o f   ec o n o m ic   ac tiv itie s .   T h er ef o r e,   th e   p o s s ess io n   o f   r eliab le   an d   co s t - e f f ec tiv e  elec tr icit y   n e t w o r k s   th a t  f u n ctio n   p r o p er ly   an d   en s u r e  co n ti n u it y   o f   s e r v ice  an d   g o o d   q u alit y   e n e r g y   h as  b ec o m e  es s en t ial  t o   m a k e  a  p o s itiv e   co n tr ib u tio n   to   t h e  d e v elo p m e n t o f   o u r   m o d er n   s o cieties.   T h e  d is tr ib u tio n   n et w o r k   m u s t   ev o lv e   in to   a  f lex ib le  an d   i n te llig e n t  n et w o r k   t h a t b est i n te g r ates lo ca l   an d / o r   r en e w ab le  e n er g ie s .   T h e  o p en in g   o f   th e  e lectr icit y   m a r k et  an d   g r o w i n g   en v ir o n m en t al  co n ce r n s   r elate d   to   g lo b al   cli m ate  c h an g e  a r e  d r iv in g   s ig n i f ica n t  c h an g es,  p ar ticu lar l y   i n   t h e  d is tr ib u tio n   n et w o r k s ,   w it h   th e   m a s s i v e  in f l u x   o f   d ec en tr alize d   p r o d u cts.  T h is   d ev elo p m e n t  ca n   b e  e n v is a g ed   b y   d e v elo p in g   in telli g e n t  s y s te m s   ca p ab le  o f   m i n i m izi n g   t h e  i m p ac t s   g e n er ated   b y   t h e  in s er tio n   o f   d ec en t r alize d   p r o d u ctio n s   an d /o r   th e  s ea r ch   f o r   n e w   ar c h itect u r es.  T h ese  t w o   s o l u tio n s   s h o u ld   m a k e  it  p o s s ib le  to   in cr ea s e  th e  r ate  o f   d ec en tr alize d   p r o d u ctio n   in   th e  d is tr ib u tio n   n et w o r k   i n   th e  b est ec o n o m ic  a n d   s ec u r i t y   co n d itio n s   [ 1 ] .   T h e  m aj o r   p r o b lem   f o r   n et w o r k   m a n a g er s   is   to   p r o p o s e  b et ter   p lan n i n g   f o r   a  b etter   m a n a g e m e n t  o f   th e  tr an s it  o f   p o w er .   Fro m   t h e  p r o d u ctio n   ce n ter s   to   t h e  co n s u m er ,   tr an s m i s s io n   li n es  i n f lict  lar g e  lo s s es  o f   en er g y ,   w h et h er   ac tiv e  o r   r ea ctiv e,   m u c h   m o r e  in   t h e  d is tr i b u tio n   n e t w o r k s   w h er e  ab o u t  1 4 %  o f   th e  p o w er   tr an s iti n g   t h ese  li n e s   is   lo s t  [ 2 ] .   A ll  o f   th e s e  lo s s e s   a f f ec t   t h e  q u ali t y   o f   t h e  v o lta g e  d eli v er ed   to   cu s to m er s .   Fo r   th is   p u r p o s e,   th e  s tu d y   o f   th e  p o w er   f lo w   ( L o ad   f l o w )   m a k es  it  p o s s ib le  to   h a v e  th e   s o lu tio n   o f     th e  m a g n it u d es  o f   a n   elec tr ic al  n et w o r k   i n   n o r m a l  o p er atio n   b alan ce d   in   s tead y   s ta te.   L o ad   f lo w   a n al y s i s   in   an   elec tr ical  g r id   co n s i s ti n g   o f   a  n u m b er   o f   g e n er ato r s ,   tr an s m i s s io n   li n e s   an d   lo ad s   is   v er y   i m p o r tan t  f o r     th e  d esi g n ,   p la n n i n g   a n d   o p er atio n   o f   a n   elec tr ical   n e t w o r k   [ 3 ,   4 ] .   T h e  s ch ed u ler   o f   t h i s   n et w o r k   ca n   ea s il y   ev alu a te  th e  i m p ac t  o f   d if f e r en t  tr an s m i s s io n   a n d   g en er a tio n   co n f i g u r atio n s   f o r   an y   d esire d   lo ad   lev el.     F i g ure  4.3:  V ol t a g e  prof i l 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.  10 ,   No .   5 ,  Octo b e r   2 0 2 0   :    5 0 0 9   -   5015   5010   T h is   m a k es   it  p o s s ib le  to   k n o w   t h e  co n d itio n s   o f   p r o d u ct io n   an d   lo a d   an d   t h e  le v els   o f   t h e  v o lta g e s   o f     th e  n et w o r k   a n d   s e v er al  r e m e d iatio n   tech n iq u e s   ar e  p u t  in t o   u s e  to   cir cu m v e n t  t h is   p r o b le m .   Am o n g   th e s e   s o lu tio n s ,   w e  m en t io n   t h e   d ec en tr alize d   p r o d u ctio n s   th at  ar e  in cr ea s in g l y   p r esen t  o n   t h e  m ar k et.     T h e  co n v e n tio n al   tec h n iq u es  u s ed   i n   d ec e n tr alize d   p r o d u ctio n   o f f er   t h e  n et w o r k   a  b etter   q u alit y   o f   e n er g y ,     o n   th e  o th er   h a n d   th eir   n ee d   f o r   r aw   m ater ial  as  w el l  as  th eir   i m p ac t s   o n   th e  e n v ir o n m en t  m a k e  o f   th e m   u n d es ir ab le  m ea n s   o f   p r o d u c tio n ,   o n   to p   o f   t h at  t h eir   t i m e  a n d   co s t  o f   r ea lizatio n   a r e  ex ce s s iv e   [ 5 ,   6 ] .   Fo r   th is   d ec en tr alize d   p r o d u ctio n   b ased   o n   r en e w ab le  en er g y   is   a  p r o m is in g   alter n ativ e,   th e  co s t  o f   i m p le m en ta tio n   a n d   m ai n ten a n ce   i s   m u c h   lo w er   th a n   t h o s e   m e n tio n ed   b e f o r e,   th eir   co m p letio n   ti m e  i s   f ar   s h o r ter .   O n   to p   o f   th at,   r en ew ab le  en er g ies  ar e  n o n - p o llu tin g .   Ho w e v er ,   th ese  ar e  n o t   m a g ical  s o l u tio n s ,   b ec au s e  t h eir   i m p ac t s   o n   t h e  n et w o r k   a n d   o n   th e   q u alit y   o f   e n er g y   i m p o s e  t h e   in s er tio n   o f   f ilter i n g ,   r eg u latio n   an d   co m p en s a tio n   m ea n s .   T h e  in co r p o r atio n   o f   co m p o n e n ts   s u ch   as   F AC T S d ev ice s   a n d   ca p ac ito r s   in to   th e   d is tr ib u ti o n   s y s te m   to   r ed u ce   p o w er   lo s s es  co m e s   w it h   a  h i g h   co s t  o f   i m p le m e n t atio n   [ 7 ,   8 ] .   I t  is   n ec ess ar y   to   r ed u ce   u n n ec es s ar y   ex p en s e s   i f   th er e  ar e  b etter   an d   ch ea p er   alter n ativ e s   to   th e  c o s tl y   o p tio n s .   T h er ef o r e,   n et wo r k   r ec o n f i g u r atio n   w h ic h   d o es  n o t  r eq u ir e  a n y   o th er   ad d itio n al  co m p o n e n ts   ap ar t  f r o m   s w i tch   m a n ip u lati o n   o f   t h e  alr ea d y   ex is t in g   n e t w o r k   s y s te m   h as b ee n   co n s id er ed .       2.   M AT H E M AT I CAL M O DE L   A  s i n g le  l in e   d iag r a m   o f   t h e  d i s tr ib u tio n   p o w er   s y s te m   is   d is p lay ed   in   Fi g u r e  1   a n d   t h e  m at h e m a tica l   eq u atio n   f o r   th ep o w er   f lo w   o f   th e  s y s te m   ca n   b e  s tated   as [ 9 ,   1 0 ] :                         Fig u r e   1 .   Sin g le  li n e  d iag r a m   o f   a  r ad ial  d is tr ib u tio n   n e t w o r k       T h e  ai m   o f   th i s   p ap er   is   to   f in d   th e  o p ti m al   r ec o n f i g u r atio n   o f   th e   n et w o r k   t h at  w ill   o f f er   m i n i m u m   p o w er   lo s s   an d   v o lta g e  d ev ia tio n s .   Si n g le  li n e  d iag r a m   o f   a  s i m p le  f ee d er - li n e  co n f ig u r atio n   is   s h o w n   i n   F ig u r e   1 .   A   s et  o f   r ec u r s i v e  eq u atio n s   f o r   co m p u t at io n   o f   p o w er   f lo w   is   g iv e n   b y :      + 1 = −  + 1 − , + 1 . 2 + 2 | | 2                                                                              ( 1 )     + 1 = −  + 1 − , + 1 . 2 + 2 | | 2                                                                              ( 2 )     | + 1 | 2 = | | 2 − 2 ( , + 1 . + , + 1 . ) . 2 + 2 | | 2                                                            ( 3 )     w h er e,     an d     ar e  th e  r ea l  an d   r ea ctiv e  p o w er   f lo w i n g   o u t   o f   b u s   ;   + 1   an d    + 1   ar e  th e  r ea l  an d   r ea ctiv e  lo ad   p o w er s   at  b u s   + 1 .   L i n e  s ec tio n   b et w ee n   b u s es    an d   + 1   h as  r esi s tan ce   , + 1   an d   r ea ctan c e   , + 1 .   V o ltag e  m ag n it u d e  o f   b u s     is   | | .   F o r   co n v er g e n ce   o f   p o w er   f l o w ,   t h e  p o w er   b ala n ce   ( 1 )   an d   ( 2 )   m u s t   b e  s atis f ied   in   ad d itio n ,   m a g n i tu d es o f   s e n d i n g   a n d   r ec eiv i n g   en d   b u s   v o lta g es  m u s t  s atis f y   ( 3 ) .   T h e  w ell  k n o w n   g e n er alize d   f o r m u las  f o r   r ea l  an d   r ea cti v e   p o w er   lo s s   in   t h e  l in e  s ec tio n   b et w ee n   b u s es    an d   + 1   ar e  ca lcu lated   b y   u s in g   t h e  f o llo w i n g   eq u atio n s :      ( , + 1 ) = , + 1 . 2 + 2 | | 2                                                                              ( 4 )      ( , + 1 ) = , + 1 . 2 + 2 | | 2                                                                             ( 5 )     0   1   − 1     + 1     0   , 0   1   , 1     − 1 , − 1     ,   + 1   , + 1   1   , 1     1 − 1   ,  − 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       Dis tr ib u tio n   n etw o r k  r ec o n fig u r a tio n   fo r   lo s s   r ed u ctio n   u s in g   P S O  meth o d   ( Ya h ia o u i Merz o u g )   5011   T h e  to tal  ac tiv e  a n d   r ea cti v e  p o w er   lo s s   o f   t h e  d is tr ib u tio n   s y s te m   ca n   b e  ea s il y   f o u n d   b y   s u m m i n g   all  o f   th e  b r an c h   p o w er   lo s s   a n d   it is   ex p r ess ed   as:      = ∑  ( , + 1 ) = 1                                                               ( 6 )      = ∑  ( , + 1 ) = 1                                                                  ( 7 )     w h er e,      is   t h e  to tal  r ea l   p o w er   lo s s   a n d      is   t h e  lo s s   i n cu r r ed   d u e  to   r ea ctiv e  p o w er   t h r o u g h o u t     th e  n et w o r k   [ 1 1 ,   1 2 ] .       3.   P ARTI C L E   SWA RM   O P T I M I Z AT I O N   3 . 1 .       I ntr o du ct io n   P SO  p ar ticle  s w ar m   o p ti m iza tio n   is   a  p ar allel  o p ti m izatio n   tech n iq u e  d ev elo p ed   b y   Ke n n ed y   an d   E b er h ar t  [ 1 3 - 1 6 ] .   I t  is   in s p ir ed   b y   t h e  s o cial  b eh a v io r   o f   in d iv id u als  w h o   te n d   to   i m i tate  th e  s u cc es s f u l   b eh av io r s   th e y   o b s er v e  ar o u n d   th e m ,   w h ile  b r in g i n g   t h e ir   p er s o n al  v ar iatio n s .   Ken n ed y   a n d   E b er h ar t,   p r o p o s ed   in   1 9 9 5   a  n e w   o p ti m izatio n   m e th o d   ca lled   Op ti m izatio n   b y   S w ar m   o f   P ar ticle  P SO,  is   a  s to ch a s tic   o p tim izatio n   m et h o d   b ased   o n   a  p o p u latio n   o f   p ar ticles  a  S w ar m   g r o u p s   to g et h er   s ev er al  p ar ticles.     E ac h   p ar ticle  m a k es  it s   d ec is i o n   u s i n g   it s   o w n   ex p er ien ce   an d   th e  ex p er ien ce s   o f   its   n ei g h b o r h o o d .   P SO  is   in s p ir ed   b y   t h e  s o cial  b eh a v i o r   o f   f lo ck s   o f   b ir d s   an d   s c h o o ls   o f   f is h   w h ich   ten d   to   i m itate  th e   s u cc ess f u l   b eh av io r s   t h e y   o b s er v e  ar o u n d   th e m ,   w h ile  b r in g i n g   th eir   p er s o n al  v ar iatio n s   to   it.  P SO  s tar ts   t h e  p r o ce s s   o f   o p tim izatio n   b y   a  p o p u latio n   o f   r an d o m   s o l u tio n s   t h at  m o v e   in   t h e  s e ar ch   s p ac e.   T h e  p o s itio n   o f   ea ch   p ar ticle   is   r ep r esen ted   b y   i ts   co o r d in a tes  alo n g   th e   t w o   X Y  a x es   a n d   also   b y   i ts   s p ee d   w h ich   is   ex p r ess ed   b y   V x     ( th e  s p ee d   alo n g   t h e  x   a x is )   a n d   Vy   ( t h e  s p ee d   alo n g   t h e  x   a x is )   [ 1 7 - 1 9 ] .   I n   P SO,  t w o   d if f er e n t  d ef i n it io n s   ar e  u s ed :  th e  i n d iv id u al   b est  an d   th e  g lo b al  b est.  A s   a  p ar ticle  m o v e s   th r o u g h   t h e  s ea r ch   s p a ce ,   it  co m p ar es  its   f i tn e s s   v a lu e  at  th e  cu r r en t  p o s itio n   to   th e  b est  f it n ess   v al u e  it   h as  e v er   attain ed   p r ev io u s l y .   I n   P SO,  to   ad j u s t  th e  p o s it i o n ,   v elo cit y   o f   ea ch   p ar ticle  is   ca lcu la ted   u s i n g   cu r r en t  p o s itio n   xi ,   b est   p o s it io n   o f   p ar ticle  s o   f ar   P b es t  a n d   g lo b al  b est   p o s itio n   o f   p a r ticle  in   p o p u lat io n   Gb est .   Velo cit y   o f   ea c h   p ar ticl e  in   th e  n ex t g e n er atio n   ca n   b e  ca lcu lated   as:     ) ( ) ( 2 2 1 1 1 k i k i k i k i x Gb e s t r c x P b e s t r c wV V                                                ( 8 )     w h er e 1 r an d   2 r ar e  r an d o m   n u m b e r s   b et w ee n   0   a n d   1   w h ile  1 c an d   2 c ar e  p o s itiv e  co n s ta n ts ,   r esp ec tiv el y .   I n er tia  w e ig h t  w   i s   f o r m u lated   a s   f o llo w s :     i t e r i t e r w w w w m a x m i n m a x m a x                                                                               ( 9 )     w h er e  m a x w an d   m i n w ar e  m a x i m u m   a n d   m i n i m u m   o f   in er tia  w e ig h t ,  m a x i t e r an d   i t e r ar e  m ax i m u m   iter atio n   n u m b er   a n d   cu r r en t  iter atio n ,   r esp ec ti v el y .   C u r r en t   p o s itio n   o r   s ea r c h i n g   p o in t  ca n   b e  m o d i f ied   b y     th e  f o llo w i n g   eq u atio n .   T h e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   to   co n s id er   is   to   m in i m ize  ac ti v e  p o w er   lo s s es  a n d   m i n i m ize  d ev ia ti o n s   f r o m   n o d al  v o lta g e s   th a t c an   b e  f o r m u lated   as b ein g   th e  o v er la y   o f   t w o   s ep ar ate  o b j ec tiv e  f u n cti o n s .   W h er e,     = 1+ 2                                                                                                                                                           ( 1 0 )     T h e  f ir s t  f u n ctio n   1   r ep r esen ts   t h e  p o w er   lo s s   s en s iti v it y   in d e x   o b tain ed   b y   th e  r atio   o f   lo s s es  af ter   r ec o n f i g u r atio n   to   p o w er   lo s s e s   b ef o r e  r ec o n f i g u r atio n   w h ic h   ca n   b e  f o r m u lated   as  f o llo ws:     1 =                                                                                                                                  ( 1 1 )     T h e  p o w er   lo s s e s   b ef o r e  r ec o n f i g u r atio n   ar e  d eter m in ed   b y   t h e  f o llo w i n g   eq u atio n :      = ∑  = 1 ( 2 + 2 2 )    = 1 , 2 …                                                                  ( 1 2 )       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 .   5 ,  Octo b e r   2 0 2 0   :    5 0 0 9   -   5015   5012   T h e  s ec o n d   f u n ctio n   r ep r esen t s   th e  v o ltag e  s e n s iti v it y   in d e x   it is   also   o b tain ed   b y     2 = ∆ ∆                                                                                                 ( 1 3 )     w it h       d ev iatio n   v al u e  af ter   r ec o n f i g u r atio n   a n d       in itia l  d ev iatio n   b ef o r e  r ec o n f i g u r at io n .   T h e  v o ltag e  d if f er en ce   i s   ca lc u lated   as        = ∑ | 1 −  |  = 1    = 1 , 2 , …                                                             ( 1 4 )     T ak in g   i n to   ac co u n t te ch n ical  co n s tr ain ts   to   s o lv e  t h e  p r o b lem   to   f i n d   th e  o p ti m al  r ec o n f i g u r atio n .       4.   CO NST R AIN T S [ 2 0 - 22]   T h e  co n s tr ain ts   ar e  li s ted   as f o llo w s :    a)   Dis tr ib u tio n   li n e  ab s o lu te  p o wer   li m its :      |  | ≤                                                                                  ( 1 5 )     |  |  A r e  t h e  ab s o lu te  p o w er   a n d   its   co r r esp o n d in g   m ax i m u m   a ll o w ab le  v al u e  f lo w in g   o v er   th e  d is tr ib u t io n   li n e  b et w ee n   t h e  n o d es    an d ,   r esp ec tiv el y .     b)   B u s   v o lta g e  li m it:    B u s   v o lta g e  a m p li tu d es a r e  li m ited   as      ≤  ≤                                                                              ( 1 6 )       w h er e   an d        ar e  th e  m i n i m u m   an d   m a x i m u m   v alu e s   o f   b u s   v o ltag e  a m p lit u d es,  r esp ec ti v el y .       4 . 1 .       C a s e  Studies   T h e  s y s te m   u s ed   f o r   th i s   m et h o d   is   test ed   o n   s tan d ar d   I E E E   3 3   b u s   test   s y s te m   as  s h o w n   i n   Fig u r e   2 .   T h es y s te m   lo ad   is   ass u m ed   t o   b e   co n s tan t  w it h     =   100    an d       = 12 . 66  .   T h e  lo ad   an d   lin e  d ata  is   r ef er r ed   in   [ 2 3 - 2 5 ] .   T h e  to tal  lo ad   o f   th e  s y s te m   is   3 7 1 5 k W   an d   2 3 0 0 k Var .   A ll  ca lc u lat io n   is   i n   p er   u n it.   T h e  s i m u la tio n s   w e r e  ca r r ied   o u t  b y   u s in g   M AT L A B .   T h e  r esu lt  w it h   m i n i m u m   p o w er   lo s s   i s   s elec ted   as s h o w n   in   T ab le  1 .   T h e  r esu lt s h o w   th a t th e  p o w e r   lo s s es  f o r   ca s e  1   ar e  2 0 8 . 4 5 9 2   k W   an d   r ed u ce   to   3 3 . 3 5 5 % f o r   ca s e  2 .   Fig u r e   3   s h o w s   t h e  n et w o r k   r ec o n f i g u r at io n   s w itc h er s .                                     Fig u r e   2 .   Sin g le  li n e  d iag r a m   o f   3 3   b u s   elec tr ic  d is tr ib u tio 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       Dis tr ib u tio n   n etw o r k  r ec o n fig u r a tio n   fo r   lo s s   r ed u ctio n   u s in g   P S O  meth o d   ( Ya h ia o u i Merz o u g )   5013   T ab le  1 .   T h e  r esu lt c o n s i s ts   o f   5   o p en ed   s w itch e s ,   to tal  p o w e r   lo s s es,  v o lta g e  p r o f ile     B e f o r e    R e c o n f i g u r a t i o n   A f t e r     R e c o n f i g u r a t i o n   T i e   s w i t c h e s   P o w e r   l o ss   M i n i m u m   v o l t a g e   P o w e r   l o ss re d u c t i o n   3 3   3 4   3 5   3 6   3 7   2 0 8 . 4 5 9 2   k W   0 . 9 1 0 7 5      -   7       9   1 4   3 2   3 7   1 3 8 . 9 2 7 5   k W   0 . 9 4 2 3 4      3 3 . 3 5 5   %                                                       Fig u r e   3 .   Op ti m ized   c o n f ig u r a tio n   o f   3 3   b u s   test   s y s te m         Fig u r e   4   s h o w s   th e  co m p ar is o n   o f   th e  v o lta g e  p r o f ile  b ef o r e  an d   af ter   n et w o r k   r ec o n f i g u r atio n   f o r   ca s e  1   an d   ca s e  2 ,   r esp ec tiv el y .   T h e  n et w o r k   b ef o r e  r ec o n f i g u r atio n   is   r ep r esen ted   b y   ca s e  1 .   T h e  m i n i m u m   v o ltag e   i n   ca s e  1   w a s   0 . 9 1 0 7 5 p . u   at  n o d e  1 8 .   W ith   th e   P SO  a l g o r ith m   f o r   o p ti m u m   s w i tch in g ,     th e  co n f i g u r atio n   in   ca s e   1   w a s   co n v er ted   i n to   ca s e   2 .   T h e  r esu lt   o f   v o lta g e  i m p r o v e m e n t b ec a m e  0 . 9 4 2 3 4   p . u   at   n o d e  3 2   as sh o w n   i n   ca s e  2   o f   F ig u r e   4.           Fig u r e   4 .   Vo ltag e  p r o f ile       T h e  co m p ar is o n   f o r   th e  r ea l  p o w er   lo s s es  i n   th e  b r an c h es  i s   s h o w n   i n   F ig u r e  5   f o r   th e  in iti al  n et w o r k   b ef o r e  an d   af ter   r ec o n f i g u r atio n   ( ca s e  1   an d   ca s e  2 ) ,   r esp ec tiv el y .   T h e  p o w er   lo s s e s   i n   al m o s t  ev er y   b r an c h   i n   ca s e  2   r ed u ce d ,   ex ce p t  at  1 8 ,   1 9 ,   2 0 ,   2 1 ,   3 3 ,   3 4   an d   3 5 ,   w h e r e  th er e  w a s   a  s m all  i n cr ea s e  i n   lo s s e s   d u e  to   lo ad   s h i f ti n g   o f   t h e  f ee d er s   alter ed   b y   t h e  s w i tch in g   as d ep icted   in   F ig u r e   5.     18   17   2   3   4   5   6   7   8 9   10   11   12   13   14   15   16   2 6 19   2 0   21   22   23   24   25   S1   S 2   S 3   S 4   S 5   S 6   S 7   S 8   S 9   S1 0   S1 1   S 12   S1 3   S 14   S 15   S 16   S 17   S2 6   S2 7   S2 8   S2 9   S3 0   S3 1   S3 2   S2 4   S2 3   S1 9   S2 1   S3 3   S2 0   S3 5   S3 6   S3 7   27 28   29   30   31   32   33   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 .   5 ,  Octo b e r   2 0 2 0   :    5 0 0 9   -   5015   5014       Fig u r e   5 .   R ea l p o w er   lo s s e s   in   3 3 - b u s   s y s te m       5.   CO NCLU SI O N     Fin all y ,   b ased   o n   th e   r esu lt,   w e  w e n t  f r o m   a n   i n it ial   co n f ig u r atio n   w it h   h i g h   p o w er   lo s s e s   a n d   u n s tab le  v o lta g e  at  an   o p ti m al  co n f i g u r atio n   in cl u d in g   lo w er   p o w er   lo s s es  a n d   m o r e  s tab le  v o ltag e,   an d   th er ef o r e  th e  o p ti m al  r esu l t  s h o w s   u s   t h e  ef f icie n c y   o f   th e  r e co n f i g u r atio n   p r o ce s s   in   ter m s   o f   r ed u cin g   p o w er   lo s s es  a n d   i m p r o v i n g   t h e  v o lt ag e  p r o f ile,   a n d   t h is   r ep r esen t s   a  g r ea t  ec o n o m ic  a n d   tec h n i ca l  ad v an tag e.   As  a   p r o s p ec t,  ap p ly   t h is   ap p r o ac h   to   a  lar g e  d is tr ib u tio n   n et w o r k   i n   t h e  p r esen ce   o f   r en e w ab le  s o u r ce s   an d   d eter m in e  t h eir   s ize  a n d   lo ca tio n   in   t h e  d is tr ib u tio n   n et w o r k .       RE F E R E NC E S    [1 ]   F.   Bo u f f a rd   a n d   D.   S.   Kirsc h e n ,   “ Ce n tralise d   a n d   d istri b u ted   e lec tri c it y   s y st e m s, ”  En e rg y   Po li c y ,   v o l.   36 ,   n o .   1 2 ,   pp.   4 5 0 4 - 4 5 0 8 ,  2 0 0 8 .   [ 2 ]   L iu   M .,   “ P u b li c   tr a n sp o r ta ti o n   p r o p o rti o n   o f   Be ij in g   r e a c h e d   4 6   %   in   2 0 1 3 ,”   Be ij in g   Da il y ,   2014 .   [3 ]   O.  A .   Af o lab i,   e t  a l. ,  “ A n a l y sis  o f   th e   L o a d   F lo w   P r o b lem   in   P o w e r  S y ste m   P lan n in g   S t u d ies , ”   En e rg y   a n d   P o we r   En g i n e e rin g ,   v o l.   7 ,   p p .   5 0 9 - 5 2 3 ,   2 0 1 5 .   [4 ]   A .   Ke y h a n i,   e t  a l. ,  “ Ev a lu a ti o n   o f   p o w e r  f lo w   tec h n iq u e s  f o r  p e rso n a l  c o m p u ters , ”   IE E E  tra n sa c ti o n s  p o we r   sy ste ms ,   v o l.   4 ,   n o .   2 ,   p p .   8 1 7 - 8 2 6 ,   1 9 8 9 .   [5 ]   M .   S .  A rk a n   a n d   H .  S a leh i,   “ Ap p li c a ti o n   o f   P a rti c le  S w a rm   O p ti m iza ti o n   f o r  Op ti m a l  Distrib u ted   G e n e ra ti o n   A ll o c a ti o n   to   Vo lt a g e   P r o f il e   Im p ro v e m e n t  a n d   L in e   L o ss e s  Re d u c ti o n   in   Distri b u ti o n   Ne tw o rk , ”   Re se a rc h   J o u rn a l   o f  A p p li e d   S c ien c e s,  E n g i n e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,  v o l .   5 , n o .   20 ,   p p .   4 7 9 1 - 4 7 9 5 ,   2 0 1 3 .   [6 ]   J.  Ke n n e d y   a n d   R.   Eb e rh a rt,   “ P a rti c le  S wa r m   Op ti m iz a ti o n , ”   Pro c e e d in g s  o f   In ter n a ti o n a l  Co n f e r e n c e   o n   Ne u ra l   Ne two rk s   ( ICNN’9 5 ) ,  v o l.   4 ,   p p .   1 9 4 2   1 9 4 8 ,   1 9 9 5 .   [7 ]   C.   T .   S u   a n d   C.   S .   L e e ,   “ Ne t w o rk   re c o n f ig u ra ti o n   o f   d istri b u ti o n   s y ste m s  u sin g   i m p ro v e d   m i x e d - in teg e r  h y b rid   d if fe re n ti a l  e v o lu ti o n , ”   IEE E  T ra n s a c ti o n   o n   Po we r De li v e ry ,   v o l.   1 8 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 2 2 - 1 0 2 7 ,   Ju l   2 0 0 3 .   [8 ]   M .   A .   K a sh e m ,   e t   a l. ,   “ A  No v e l  M e th o d   f o r  L o ss   M in im iz a ti o n   in   Distrib u ti o n   Ne tw o rk s, ”   i n  Pro c e e d in g s  o f   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   El e c tric  Util it y   De re g u la t io n   a n d   Res tru c tu ri n g   a n d   Po we r  T e c h n o lo g ies ,    p p .   2 5 1 - 255 ,   2 0 0 0 .   [9 ]   Y.  M e rz o u g ,   e t  a l. ,  “ Op t im a l  P l a c e m e n t  o f   w in d   tu rb i n e   in   a   Ra d ial  Distri b u ti o n   Ne tw o rk   u sin g   P S O  M e th o d , ”   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  P o we r E lec tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste m ,   v o l.   1 1 ,   n o .  2 ,   p p .   1 0 7 4 - 1 0 8 1 ,  2 0 2 0 .   [1 0 ]   P .   P .   Bisw a s,   e t  a l. ,   “ A   m u lt io b j e c ti v e   a p p ro a c h   f o r  o p ti m a l  p lac e m e n t  a n d   siz in g   o f  d istri b u ted   g e n e ra to rs  a n d   c a p a c it o rs  in   d istri b u ti o n   n e tw o rk , ”   Ap p li e d   S o ft   Co m p u ti n g ,  v o l.   6 0 ,   p p .   2 6 8 - 2 8 0 ,   2 0 1 7 .   [11]   A .   D.  T .   L e ,  e t  a l. ,  “ M a x i m isin g   V o l tag e   S u p p o rt  in   Distrib u ti o n   S y ste m s   b y   Distrib u ted   G e n e ra ti o n , ”   in   T ENCON  2 0 0 5   -   2 0 0 5   IEE E   Reg i o n   1 0   Co n fer e n c e ,   M e lb o u r n e ,   Ql d . ,   p p .   1 - 6,   20 0 5 .   [1 2 ]   M.   H.  M o ra d i  a n d   M .   A b e d in i ,   “ A   Co m b in a ti o n   o f   Ge n e ti c   Alg o rit h m   a n d   P a rti c le  S w a r m   O p ti m iza ti o n   f o r   Op ti m a l  D G   lo c a ti o n   a n d   S izi n g   in   Distrib u ti o n   S y ste m , ”   El e c tric a l  Po we r  a n d   En e rg y   S y ste m ,   v o l .   34 ,   p p .   66 - 74 ,  2 0 1 2 .   [1 3 ]   D.   Ra m e y ,   e t  a l. ,   “ Us e   o f  F A C TS   P o w e r  F lo w  Co n tro ll e rs  to   e n h a n c e   T ra n s m issio n   T ra n s f e r   L i m i ts,”  Pro c e e d in g s   Ame ric a n   Po we r C o n fer e n c e ,  v ol .   5 6 ,   n o .   1,   pp .   7 1 2 - 7 1 8 ,   A p r  1 9 9 4 .   [1 4 ]   A .   B.   Ku n y a ,   e t  a l. ,  “ Distrib u ti o n   Ne tw o rk   Re c o n f i g u ra ti o n   f o r  Lo ss   Re d u c ti o n   a n d   Vo lt a g e   P ro f il e   I m p ro v e m e n t   u sin g   B - P S O, ”  ICA T ’1 6   I n ter n a t i o n a l  Co n fer e n c e   o n   Ad v a n c e d   T e c h n o l o g y   &   S c ien c e s ,  v ol . 3 ,   2 0 1 6 .   0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 10 20 30 40 50 60 P o w e r   L o s s e s ( K W ) b r a n c h e s P o w e r   L o s s e s ( K W )     B e f o r e   R e c o n f i g A f t e r   R e c o n f i g 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       Dis tr ib u tio n   n etw o r k  r ec o n fig u r a tio n   fo r   lo s s   r ed u ctio n   u s in g   P S O  meth o d   ( Ya h ia o u i Merz o u g )   5015   [1 5 ]   M.   P .   L a li th a ,   e t  a l. ,   “ Op ti m a l  D G   P lac e m e n t  f o r  M in im u m   R e a l  P o w e r  L o ss e s in   Ra d ial  Distrib u ti o n   S y ste m   Us in g   P S O,”  J o u r n a l   o f  T h e o re ti c a l  a n d   Ap p li e d   I n fo rm a t io n   T e c h n o l o g y ,  v o l.   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 7 - 1 1 6 ,   2 0 1 0 .   [1 6 ]   R.   K.  S in g h   a n d   S .   K.  G o s w a m i,   “ Op ti m u m   A ll o c a ti o n   o f   Distrib u ted   G e n e ra ti o n   b a se d   o n   No d a l  P r icin g   f o r  P ro f it ,   L o ss   Re d u c ti o n ,   a n d   Vo lt a g e   Im p ro v e m e n t  in c lu d i n g   V o lt a g e   Rise   Iss u e , ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  El e c trica l   Po we r a n d   E n e rg y   S y ste m ,   v o l.   32 ,  n o .   6 ,   p p .   6 3 7 - 6 4 4 ,  2 0 1 0 .   [1 7 ]   Z .   Ya n ,  e t  a l. ,   “ A   No v e l  Tw o - su b p o p u latio n   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iza ti o n , ”   Pro c e e d in g s  o f  t h e   1 0 th   W o rl d   Co n g re ss   o n   I n telli g e n t  C o n tr o l  a n d   A u t o ma ti o n ,  p p .   4 1 1 3 - 4 1 1 7 ,   2 0 1 2 .   [1 8 ]   H.  L i,   e t  a l. ,  “ A n   im p ro v e d   d i strib u ti o n   n e tw o rk   re c o n f ig u ra ti o n   m e th o d   b a se d   o n   m in im u m   sp a n n in g   tree   a lg o rit h m   a n d   h e u risti c   r u les , ”   In t e rn a ti o n a l   J o u rn a l  o f  El e c trica l   Po we r  a n d   En e rg y   S y ste ms ,   v o l.   8 2 ,   p p .   4 6 6 - 4 7 3 ,   2 0 1 6 .     [1 9 ]   Y.   C.   Hu a n g ,   “ En h a n c e d   g e n e ti c   a lg o rit h m - b a se d   f u z z y   m u lt i  o b jec ti v e   a p p ro a c h   to   d istri b u ti o n   n e tw o rk   re c o n f ig u ra ti o n , ”  IEE   Pro c e e d in g s   Ge n e ra ti o n ,   T r a n sm issio n   a n d   Distrib u ti o n ,   v o l.   1 4 9 ,   n o .   5 ,   p p .   615 - 6 2 0 ,  2 0 0 2 .   [2 0 ]   L .   W .   d e   Oliv e ira,  e t  a l. ,  “ Op ti m a l  re c o n f ig u ra ti o n   o f   d istri b u t i o n   sy ste m s  w it h   re p re se n tatio n   o f   u n c e rtain ti e s  th ro u g h   i n terv a l  a n a ly sis, ”   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   El e c trica l  P o we r  a n d   En e rg y   S y ste ms ,   v o l.   8 3 ,   p p .   3 8 2 - 3 9 1 ,   2 0 1 6 .   [2 1 ]   O.  Ba d ra n ,   e t  a l. ,   “ Op ti m a l  sw it c h in g   se q u e n c e   p a t h   f o r  d istri b u ti o n   n e tw o rk   re c o n f ig u ra ti o n   c o n si d e rin g   d if f e re n t   ty p e s  o f   d istri b u ted   g e n e ra ti o n , ”   IEE J   T ra n s a c ti o n   o n   El e c tr ica l  a n d   El e c tro n ic   E n g i n e e rin g ,   v o l.   1 2 ,   n o .   6 ,     p p .   8 7 4 - 8 8 2 ,   2 0 1 7 .     [2 2 ]   S .   Je n a   a n d   S .   Ch a u h a n ,   “ S o l v in g   Distrib u ti o n   F e e d e r  Re c o n f ig u ra ti o n   a n d   c o n c u rre n t  DG   In sta ll a ti o n   p r o b lem s  f o r  P o w e r  lo ss   M in im iz a ti o n   b y   M u lt i S w a r m   Co o p e ra ti v e   P S O  a lg o rit h m , ”   2016  IEE E /P ES   T r a n sm issio n   a n d   Distrib u ti o n   C o n f e re n c e   a n d   Exp o siti o n ,  p p .   1 - 9 ,   2 0 1 6 .   [2 3 ]   J.  P .   C h io u ,   e t  a l. ,   “ V a ria b le sc a li n g   h y b rid   d if fe re n ti a l  e v o lu ti o n   f o r  so lv in g   n e tw o rk   re c o n f i g u ra ti o n   o f   d istri b u ti o n   s y ste m s ,”   IEE E  T ra n sa c ti o n s o n   Po we r S y ste ms ,   v o l.   20 ,   n o .   2 ,   p p .   6 6 8 - 6 7 4 ,  2 0 0 5 .   [2 4 ]   V .   V it a ,   “ De v e lo p m e n t  o f   a   D e c isio n - M a k in g   A lg o rit h m   f o r  th e   Op ti m u m   S ize   a n d   P lac e m e n t  o f   Distrib u ted   G e n e r a ti o n   Un it s in   Distrib u ti o n   Ne tw o rk s, ”   En e rg ies ,   v o l.   1 0 ,   n o .   9 ,   p p .  1 4 3 3 - 1 4 4 5 ,  2 0 1 7 .   [2 5 ]   T e st Cas e   A rc h iv e .   A v a il a b le:  h tt p s:// ww w . e e . w a sh in g to n . Ed u /res e a rc h /p stc a /.       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        Ya h i a o u i  M e r z o u g   is  b o r n   i n   S a id a   (A lg e ria)  in   1 9 6 6 .   I   o b tai n e d   a   d i p lo m a   o f   e n g in e e r  i n   El e c tro tec h n ics   in   1 9 9 2 .   He   re c e iv e d   h is  m a st e r  De p a rt m e n t  o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t  th e   ENS ET ,   in   Ora n ,   A lg e ria.  He   r e c e iv e d   “ Do c to ra t  Es - S c ien c e ”   in   El e c tri c a l  Co n tr o l  f ro m   th e   U n iv e rsit y   o f  S c ien c e s a n d   Tec h n o lo g y   o f   Ora n   ( A lg e ria) i n   2 0 1 4 .   He   is an   a s so c iate   p ro f e ss o r  a t   u n iv e rsity   o f   S a id a .   His  f ield s  o f   in tere st  in c lu d e :  F A CT S   p o w e r   f lo w  in   ra d ial  d istri b u ti o n   s y ste m   a n d   Re n e w a b le  En e rg ies .   I  a m   a   m e m b e r  in   e lec tro   tec h n ica l  e n g in e e rin g   Lab o ra to ry   (L . G . E)) .   P o st  a d d re ss :Ya h iao u i   M e rz o u g   ,   lec tu re r,   Un iv e rsit y   o f   S a id a ,   BP   1 3 8   En - Na sr ,   (2 0 0 0 0   S a id a ),   A LG ERI A     Em a il : m y a h iao u i2 0 0 1 @y a h o o . f r         B o u a n a n e   Abd e l k r i m   is   b o rn   in   S A I D A ,   A lg e ria  in   1 9 7 0   h e   o b ta in e d   a   d ip lo m a   o f  e n g in e e r  in   El e c tro tec h n ics   i n   1 9 9 5 . I  re c e iv e d   m y   M a ste r  in   2 0 0 6   a t   th e   ENS E T   Ora n   a n d   P HD   a t  t h e   EN P O   o ra n   in   2 0 1 3 .   I  a m   a   t e a tch e r  in   th e   De p a rt m e n t  o f   El e c tri c a l   En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f  Tec h n o l o g y   a t  th e   Dr.  M o u lay   T a h e r  Un iv e rs it y   o f   S A ID A .   M y   re s e a rc h   in tere sts  in c lu d e   in telli g e n t  c o n tro l   o f   p o w e r  s y st e m   a n d   F A C T S ,   El e c tri c a l  M a c h in e s  a n d   Re n e w a b le  En e rg ies . I  a m   a   m e m b e r  in   e lec tro tec h n ica l  e n g in e e rin g   L a b o ra to ry   ( L . G . E))         La r b i  B o u m e d i e n e   is  b o rn   in   S a id a   (A l g e ria)  in   1 9 6 4 .   He   o b tai n e d   a   d ip l o m a   o f   e n g in e e r  in   El e c tro tec h n ics   in   1 9 9 0 .   He   re c e iv e d   h is  m a st e r  De p a rt m e n t  o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t  th e   ENS ET ,   in   Ora n ,   A lg e ria.   He   r e c e iv e d   “ Do c to ra t  Es - S c ien c e ”   in   El e c tri c a l  Co n tr o l   f ro m   th e   Un iv e rsit y   o f  S c ien c e s a n d   Tec h n o lo g y   o f   Ora n   ( A lg e ria) i n   2 0 0 7 .   He   is an   a s so c iate   p ro f e ss o r  a t   u n iv e rsity   o f   S a id a .   His  f ield s  o f  in tere st  in c lu d e :  h a rm o n ic  p o w e r  f lo w   in   d istri b u ti o n   sy ste m ,   q u a li ty   o f  e n e rg y .   P o st  a d d re ss :   L a rb i  Bo u m e d ien e ,   l e c tu re r,   Un i v e rsit y   o f   S a id a ,   BP   1 3 8   E n - Na sr,  (2 0 0 0 0   S a id a )  ,   A LG ERI A     Em a il : lb o u m e d ien e 2 0 0 5 @y a h o o . f r     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.