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.   9 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 9 ,   p p .   2 3 0 3 ~2 3 1 3   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 4 . p p 2 3 0 3 - 2313          2303       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   M ulti - o bje ctive o pti m a l  place m en t  o f  distribu ted  gen eratio ns  for dy na m i c loa ds       Sh a h M o ha zz em   H o s s a i n 1 ,  A bd ul H a s ib C ho w dh ury 2   1 De p a rt m e n t  o f   EE CE,   M i li tary   I n stit u te  o f   S c ie n c e   a n d   T e c h n o l o g y   (M IS T ),   Ba n g lad e sh   2 De p a rt m e n t  o f   EE E,   Ba n g lad e sh   Un iv e rsit y   o f   En g in e e r in g   a n d   T e c h n o l o g y   (BUE T ),   Ba n g lad e sh       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   2 5 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Dec   2 0 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Ma r   1 0 ,   2 0 1 9       L a r g e   a m o u n t   o f   a c ti v e   p o w e r  lo s se s  a n d   lo w   v o lt a g e   p r o f il e   a re   th e   tw o   m a jo r  issu e s  c o n c e rn in g   t h e   in teg ra ti o n   o f   d istri b u ted   g e n e ra ti o n s  w it h   e x isti n g   p o w e r  s y st e m   n e t w o rk s.  Hig h   R/ X   ra ti o   a n d   l o n g   d ista n c e   o f   ra d ial  n e tw o rk   f u rth e r  a g g ra v a tes   th e   issu e s .   Op ti m a l  p lac e m e n t  o f   d istri b u ted   g e n e ra to rs  c a n   a d d re ss   th e se   issu e s  sig n i f ica n tl y   b y   a ll e v iatin g   a c ti v e   p o we r  l o ss e s  a n d   a m e li o ra ti n g   v o lt a g e   p ro f il e   i n   a   c o st  e f f e c ti v e   m a n n e r.   In   th is   re se a rc h ,   m u lt i - o b jec ti v e   o p ti m a l  p lac e m e n t  p ro b l e m   is  d e c o m p o se d   i n t o   m in im iza ti o n   o f   to tal   a c ti v e   p o w e r  lo ss e s,  m a x i m i z a ti o n   o f   b u s  v o lt a g e   p ro f il e   e n h a n c e m e n t  a n d   m in i m iza ti o n   o f   t o tal  g e n e ra ti o n   c o st  o f   a   p o w e r  s y ste m   n e tw o rk   f o r  sta ti c   a n d   d y n a m ic  lo a d   c h a ra c teristics .   Op ti m u m   u ti li z a ti o n   f a c to r  f o r  in sta ll e d   g e n e ra t o rs  a n d   a v a il a b le  lo a d s  is  sc a led   b y   th e   a n a ly sis  o f   y e a rl y   lo a d - d e m a n d   c u rv e   o f   a   n e tw o rk .   T h e   d e v e lo p e d   a lg o rit h m   o f   N - b u s  sy ste m   is  i m p lem e n ted   in   IEE E - 1 4   b u s  sta n d a rd   tes t  s y ste m   to   d e m o n stra te  th e   e ff ica c y   o f   th e   p ro p o se d   m e th o d   in   d if f e re n t  lo a d in g   c o n d it i o n s .   K ey w o r d s :   Dis tr ib u ted   g e n er atio n   D y n a m ic  lo ad s   Op ti m al  p lace m en t     Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   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 :   Sh a h   Mo h az ze m   Ho s s ai n   Dep ar te m en t   o f   E lectr ical,   E lectr o n ic  an d   C o m m u n icatio n   E n g i n ee r i n g   ( E E C E )   Militar y   I n s tit u te  o f   Scien ce   a n d   T ec h n o lo g y   ( MI ST )   Dh a k a - 1 2 1 6 ,   B an g lad esh .   E m ail:  s o n etee e @ g m ail. co m ;   m o h az ze m _ h o s s ai n @ ee ce . m i s t.a c. b d       1.   I NT RO D UCT I O N   Neo ter ic   p o w er   s y s te m   n et w o r k   is   in ce s s a n tl y   b ein g   f ac ed   w it h   a n   e v er   t h r iv i n g   lo ad   d em an d   w it h   ac cr etiv e   lo ad   r esu l ts   a g g r a v at ed   b u r d en   an d   p alliatio n   o f   s y s te m   v o ltag e   m a g n it u d e .  A  r ea l  p o w er   n et w o r k   h a s   e m b le m a tic  b eh av io u r   th at  n o d e  v o ltag es  ar e  w an ed   at  lo n g   d is ta n ce   b u s   lo ca tio n   f r o m   s u b s tatio n   b u s es .  I n ap p r o p r iate  p lace m en t  o f   n e w   d is tr ib u ted   g e n er at io n s   ( DG )   is   th e  m ai n   ca u s e  o f   v o lta g e  d r o o p .   E v en   a   ce r tai n   in d u s tr ial  ar ea   w ith   cr itica l  lo ad in g ,   it  m a y   lead   t o   v o ltag e  co llap s e   o f   t h e   w h o le  n et w o r k .   T h u s ,   o p tim a l  p lace m en t  o f   D G  is   an   ex ig e n t  is s u e  to   a m eli o r ate  th e  v o ltag e  m ag n it u d e  f o r   av o id in g   a  s u d d en   v o ltag e   co llap s e.   A   d is tr ib u ti o n   n et w o r k   ca u s es   a  s i g n i f ica n t  a m o u n t  o f   p o w er   lo s s e s   an d   a  d r o p   in   v o lta g e   m ag n it u d e  alo n g   th e  r ad ial  lin es  d u e  to   its   h i g h   R /X   r atio   th an   tr an s m i s s io n   n et w o r k s   [ 1] .  Ho w e v er ,   f i n an cia l   is s u es  a s   w ell  a s   o v er all  e f f icie n c y   o f   t h e  d is tr ib u tio n   u til ities   is   b ein g   i n f lu e n ce d   b y   t h ese  n o n - n e g li g ib le  lo s s e s .   O v er all  e f f icien c y   o f   p o w er   d eliv er y   to w ar d s   co n s u m er s   i s   b ein g   b o o s ted   b y   f o r c in g   t h e  ele ctr ical   u ti liti es   to   ab ate   th e  s y s te m   lo s s es  at  d is t r ib u tio n   en d s .  A   g o o d   n u m b er   o f   ar r an g e m e n ts   h as  alr ea d y   b ee n   w o r k ed   o u t  to   cu r tail   th e s e  lo s s e s   lik e  o p ti m al  d is tr ib u ted   g en er ato r   p lace m en t,  n et w o r k   r ec o n f i g u r at io n ,   s h u n t  ca p ac ito r   p lace m en t  f o r   r ea cti v e  p o w er   co m p e n s at io n   etc.   [ 2 ] .   I n teg r atio n   o f   DG   at   o p ti m al  l o ca tio n   ca n   in d u lg e n ce   in   r ed u cin g   e n er g y   lo s s e s ,   p ea k   d em an d   lo s s es   an d   en h a n ce m e n t   o f   v o ltag e   p r o f ile,   n et w o r k   s tab il it y   an d   p o w er   f ac to r   o f   t h e  w h o le  n et wo r k   [ 3 ].   T h u s ,   n e w  DGs   ar e  n ee d ed   to   b e  co n n ec t ed   in   s u ch   a  m a n n er   t h at  it  ab s tain s   d e g r ad atio n   o f   p o w er   q u alit y   a n d   r eliab ilit y .   In f elic ito u s   allo ca tio n   o f   DG  in   ter m s   o f   it s   b u s   lo ca tio n   m a y   lead   to   r is e   in   f a u lt   cu r r en ts ,   ca u s e s   v o ltag e   v ar iatio n s ,   in ter v e n e   i n   v o ltag e - co n tr o l  p r o ce s s es,  i n cr ea s e  lo s s es,  s y s te m   ca p ital  a n d   o p er atin g   co s t s   etc .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 1 9   :   2 3 0 3   -   2313   2304   E v alu a tio n   o f   t h e   tech n ical  i m p ac ts   o f   DG  is   v er y   te n ac io u s   an d   ar d u o u s   w o r k .   Mo r eo v er ,   in s tal l atio n   a n d   p lace m en t   o f   DG  u n its   is   n o t   s tr aig h t - f o r w ar d   a n d   n ee d   to   b e  p r ec is el y   al lu d ed   e s p ec ial l y   f o r   lo ad   v ar y in g   co n d itio n s   w it h   d if f er e n t  v a r iab les  lik e  p o w er   lo s s ,   v o l tag e  p r o f il e,   g en er atio n   co s t ,   lo ad   f ac to r   an d   r eliab ilit y   [ 4 ].   A   lo t  o f   co m p le x it y   ar is e s   d u r in g   o p ti m izatio n   o f   t h ese  n o n - co m m e n s u r ab le  v ar iab les  w it h   d if f er en t   t y p es   o f   e q u al it y   an d   in eq u ali t y   co n s tr ai n ts .   A  g o o d   n u m b e r   o f   o p ti m iza tio n   tech n iq u e s   a n d   alg o r it h m   h av e   alr ea d y   p r o p o s ed   in clu d i n g   a n al y tical  ap p r o ac h ,   co m p u tat io n al  ap p r o ac h   an d   d if f er en t   t y p es  o f   a r ti f ic ial   i n telli g e n ce   ap p r o ac h   to   s o lv e  th ese  te n ac io u s   o p ti m iza tio n   p r o b lem .   A   s i m p le   an al y tical  m eth o d   is   ap p lied   f o r   r ea l  p o w er   lo s s   ab ate m en t  an d   v o ltag e   p r o f ile  en h a n ce m en t   b ased   o n   v o lta g e  s e n s i tiv it y   in d ex   an d   p o w er   f lo w  an al y s is   b y   u s in g   f o r w ar d - b ac k w ar d   s w ee p   m et h o d   [ 5 ] .  I n   m at h e m a tical  ap p r o ac h   b ased   o n   p o w er   lo s s   in d e x   an d   lo ad   f lo w   an al y s i s ,   to tal  ac tiv e  p o w er   lo s s   o f   d is tr ib u t io n   lin e s   w ith   DG  i s   en u m er ated   in   n e w to n - r ap h s o n   ex ten d ed   m et h o d   [ 6 ] .   An   a lter n ate   s o l u tio n   is   v i n d icate d   to   a s s u ag e   th e  i m p ac t  o f   DG   r ea ctiv e  p o w er   d e m a n d   in   tr an s m i s s io n   v o ltag e s   an d   g o   b ey o n d   th e  d is tr ib u tio n   v o l tag e  r is e  b ar r ier   s u ch   th at  m o r e  DG  is   co n n ec ted .   T h e  f ix ed   p o w er   f ac to r s   o f   th e  i n s talled   g en er ato r s   a n d   tap   s ettin g   tr a n s f o r m er   is   e v alu ated   b y   li n ea r   p r o g r am m i n g   f o r m u lat io n   tec h n iq u e  [ 7 ].   I n   th is   m o d er n   er a,   an al y t ical  an d   co m p u tatio n a l o p tim izatio n   tech n iq u e s   ar e  b ein g   p h ased   o u t b y   t h e  m o s t  p r o m i s i n g   ar ti f ic ial  i n tel lig e n ce   tec h n iq u es  i n cl u d in g   esp ec iall y   g e n etic  al g o r ith m   [ 8 ] ,   p ar ticle  s w ar m   o p tim izatio n   [ 9 - 11 ] ,   ar tif icial   n e u r al  n e t w o r k   [ 1 2 - 13 ] ,   h ar m o n y   s ea r c h   d i f f er e n tial   o p er ato r   [ 1 4 ] ,   im m u n e   alg o r ith m   [ 15 ]   an d   clo n al  s elec tio n   etc.   [ 1 6 ].   G en etic  alg o r ith m   ( G A )   w it h   r ea l  co d es  an d   b ac k w ar d   f o r w ar d   p o w er   f lo w   m et h o d   b ased   o n   2 0   b u s   d is tr ib u tio n   n et w o r k   is   u s ed   to   o p ti m all y   lo ca te  DG  f o r   m i n i m u m   s y s te m   lo s s es  an d   m a x i m u m   v o lta g e  in   r ad ial  d is tr ib u tio n   n et w o r k s .   T h e  o p tim izatio n   p r o b lem   w i th   m i n i m izatio n   o f   r ea l  p o w er   lo s s   s u b j ec t ed   to   d i f f er en t   co n s tr ai n t s   is   s o lv ed   o n   th e  b asis   o f   ac tiv e  p o w er   lo s s   s en s itiv it y   of   r ea l   p o w er   in j ec tio n   th r o u g h   DG   [ 17 ].   P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   ( P SO)   b ased   h y b r id   o b j ec tiv e  ap p r o ac h   f o r   o p tim al  p lace m en t  o f   DG   i s   u s ed   w ith   p o w er   lo s s   r ed u c tio n   an d   r eliab ilit y   i m p r o v e m en t  in d ex   f o r   o n l y   ac tiv e  p o w er   lo s s es  [ 18 ].   E v o lu tio n ar y   P SO  h as  p r o v id ed   s u p er io r   r esu lts   w it h   less   n u m b er   o f   iter atio n ,   co m p u tat io n   ti m e   an d   also   av o id   th e  p r o b lem   o f   b ein g   tr ap p ed   in   a  lo ca l  m i n i m u m   b y   s elec tin g   th e  s u r v i v al  p ar ticles  to   r e m ain   i n   th e  n ex t   iter atio n   [ 19 ].   A d v an ce d   p ar eto - f r o n t  n o n - d o m i n ated   s o r tin g   w i th   f u zz y   d ec is io n   tec h n iq u e  h as   r ec en tl y   ap p lied   to   e s s e n ce   th e  tr ad e - o f f   s o l u tio n   s et   f r o m   d if f er en t  o b j ec tiv e  f u n ctio n s   li k e   p o w er   lo s s ,   v o ltag e  s tab ilit y   an d   d ev iatio n   o p ti m izatio n   i n   I E E E - 3 3   b u s   test   s y s te m   [ 10 ].   A   s m ar t  g r id   s y s te m   w it h   DG   is   d ev elo p ed   in   i m m u n e   alg o r ith m   b ased   o n   t h e  co s t  o f   d if f er e n t  s ec tio n s   i.e .   e n v ir o n m en tal  co m p e n s at io n ,   tr ad itio n al  DG   ca p ac it y ,   DG   o p er atio n   an d   m a in te n a n ce ,   p u r ch a s ed   p o w er   a n d   n et w o r k   lo s s   f o r   I E E E - 3 0   b u s   test   s y s te m .   T h e   o p ti m al   s o lu tio n   in   d y n a m ic  p r o g r a m m i n g   m et h o d   is   e f f ec ti v el y   r eso lv e d   th e   DG  p la n n i n g   p r o b le m   of   s m ar t  g r id   s y s te m .   In   a  h y b r id   tec h n iq u e  co n s is tin g   GA   an d   ar ti f ic ial  n e u r al  n e t w o r k   i s   ap p lied   f o r   p la cin g   DG s   at  w o r t h y   lo ca tio n s   a n d   ev al u ati n g   g e n er at ed   p o w er   b ased   o n   lo ad   v ar iatio n s   to   en s u r e  o p ti m al  p o w er   q u alit y   a n d   re liab ilit y   [ 20 ].   O p ti m al  lo ca tio n   is   d eter m in e d   co n s id er in g   t h e  p o w er   lo s s e s   at  ea ch   DG  co n n ec ted   b u s   b y   u s in g   th e   n e w to n - r ap h s o n   e x ten d ed   m e th o d   in   n ep la n   s i m u latio n   te ch n iq u e  [ 8 ] .   In   co m b i n atio n   o f   G A   an d   P SO  is   i m p le m en ted   to   m i n i m ize  r e al  p o w er   lo s s e s   a n d   in cr ea s e   v o lta g e  s tab ili t y   o f   a  5 2   b u s   s y s te m   w it h   lo ad   u n ce r tai n t y   d u r i n g   o p ti m al  p lace m en t  [ 21 ].   A   n e w   m e th o d o lo g y   u s i n g   s i m p le  d ata  f r o m   d is tr ib u tio n   n et wo r k   o p er ato r s   co n tr o l  ce n ter   o f   th e  r e g io n   co n n ec ti n g   f ee d er s   is   also   u s ed   to   d eter m i n e  t h e  o p ti m al   lo ca ti o n   o f   m ed i u m   s ize  DGs  w it h   u n ce r tain   to p o lo g ies  in   Mo n te  C ar lo   s i m u latio n   a n a l y s i s   [ 22 ].   A l g o r ith m   h as  al s o   b ee n   d ev elo p ed   to   o p tim ize  b o th   p o w er   lo s s es   an d   v o ltag e  p r o f ile  b y   b u s   in j ec tio n   to   b r an ch   cu r r en t  an d   b r an ch - c u r r en t  to   b u s   v o lta g e  m atr i ce s .   I n   m o s t  o f   th e   p r o p o s ed   tech n iq u es,  g e n er ati o n   co s t is ig n o r ed   an d   o n ly   s ta tic  lo ad s   ar e   co n s id er ed   d u r in g   o p tim al  p lace m e n t   o f   d is tr ib u ted   g e n er ato r s .       2.   P RO B L E M   ST AT E M E NT   F O RM UL AT I O N   M u lti - o b j ec tiv e  n o n - co m m en s u r ab le  f u n c tio n s   w it h   a  n u m b er   o f   eq u alit y   an d   i n eq u a lit y   co n s tr ain ts   ar e  b ein g   o p ti m ized   f o r   t h e  D G  p lace m en t i n   t h e  p o w er   s y s t e m   n et w o r k .         Op timiz e F( x)   =   [ min   F L os s   ( x)   ×   ma x V bus   ( x) ]   ×   min   F c os t   ( x)       W h er e,   F Loss   ( x)   =  S y s te m   ac t i v e  p o w er   lo s s       V bus   ( x)   =  I m p r o v ed   b u s   v o lta g e   p r o f ile   &     F cost   ( x)   =  T o tal  g en er atio n   co s t o f   th e   n et w o r k     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Mu lti - o b jective   o p tima l p la ce men t o f d is tr ib u ted   g en era tio n s   fo r   d yn a mic  lo a d s   ( S h a h   Mo h a z z em  Ho s s a in )   2305   2 . 1 .    M ini m iza t io n o f   s y s t e m   po w er   lo s s   As  t h e  cu r r en t  en ter in g   a  b u s   is   co n s id er ed   p o s itiv e  a n d   leav i n g   th e  b u s   i s   n eg at iv e  t h at  ca u s e s   co r r esp o n d in g l y   th e  r ea l  p o wer   an d   r ea ctiv e  p o w er   e n ter in g   th a t  b u s   is   p o s iti v e  a n d   n eg ativ e.   T h e  co m p le x   p o w er   at  b u s - i o f   Fi g u r e   1   is   th en   g i v en   b y ,         P i   –   jQ i  = V i *   I i   = V i *   ∑  = 1     Fro m   p er - u n it  s y s te m ,   S ik   = P i k  + j  Q ik   = V i   I ik *         W h er e,   I ik   =  [  +       ] ∗     T ak in g   o n l y   t h e  m a g n it u d e,   |  |   =  √  2 +    2 | |         |  | 2   =   2 +    2 | | 2         |  | 2   ×     =   2 +    2 | | 2   ×            =   2 +    2 | | 2   ×       T h e  to tal  ac tiv e  p o w er   lo s s   f o r   N  n u m b er   o f   b u s   s ec tio n s   is   e x p r ess ed   as       min   F Loss   =    =  ∑ ,   ; ≠           Fig u r e  1 .   Sin g le  b u s   s y s te m   n e t w o r k       2 . 2 .     Vo l t a g e  pro f ile  m a x i m iz a t io n   B u s   v o lta g e  p r o f ile  i s   a n al y s e d   b y   g au s s - s e id al  lo ad   f lo w   s t u d y   w h er e,   u p d ated   b u s   v o lta g e  p r o f ile   v alu e  i s   d eter m i n ed   in   f o llo w i n g   w a y   f r o m   t h e  co m p lex   p o wer   eq u atio n .         V i   =  1    [  − ∗   -   Y i1 V 1   -   Y i2 V 2   -   Y i3 V 3   -   ∙∙∙∙∙∙∙∙∙   -   Y in V n ]      Up d at ed   f in al  to tal  b u s   v o lta g e  o f   all  b u s es i s   r ep r esen ted   b y       ma x  V Bus    =   ∑  = 1     2 . 3 .    G ener a t io n c o s t   o ptim iz a t io n   T h e  to tal  c o s ts   in clu d e  th e  f i x ed   co s ts   d u r in g   in itial  i n v e s t m e n t  an d   v ar iab le  co s ts   in cl u d in g   th e   m ai n ten a n ce   co s t a n d   u tili za ti o n   f ac to r   o f   DG  u n it s   w h ich   i s   ex p r ess ed   th r o u g h   f o llo w i n g   eq u atio n .       min   F cost      =  a   + b P   + c P 2   + d P 3     W h er e  a,   b,   c,   d   is   th e  co r r esp o n d in g   co ef f icien t  v al u e  f o r   f i x ed   an d   v ar iab le   co s t  o f   t h e  n e t w o r k .       3.   SYST E M   CO NST RAI NT S   T h e  o b j ec tiv e  f u n ctio n s   f o r   th e  DG  p lace m e n t  p r o b lem   i s   n e ed ed   to   m ee t  ce r tai n   s ec u r it y   c o n s tr ain ts   an d   n et w o r k   co n s tr ain t s .      an d      ar e  in j ec ted   ac tiv e  a n d   r ea ctiv e  p o w er s   to   t h e  d is tr ib u tio n   n e t w o r k   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 1 9   :   2 3 0 3   -   2313   2306   b y   s u b - tr an s m is s io n   n et w o r k .      an d      ar e  ass o ciate d   ac ti v e  an d   r ea ctiv e  p o w er s   o f   DGs.  P d   an d   Q d   ar e  to tal  p o w er   d e m a n d   o f   n et w o r k   lo ad s .      an d      ar e  b o th   ac tiv e  a n d   r ea ctiv e  p o w er   lo s s e s   o f   t h e   n et w o r k .   Net w o r k   p o w er   b alan ce   eq u ati o n   f o r   th e  n et w o r k   is   e x p r ess e d   as        +      =   +           +      =   +          E lectr ical  n et w o r k   co n tai n s   s o m e  i m p er ati v e  co n s tr ai n ts   li k e  b u s   v o lta g e  ( V i ) ,   t h er m al  cu r r e n t  ( I ij )   li m i ts   o f   ea c h   lin e  an d   p o w er   li m i ts   o f   co n n e cted   DG.       V i min    ≤     V i    ≤     V i max       I ij    ≤     I ij max       P DG min    ≤     P DG    ≤     P DG max       Q DG min    ≤     Q DG    ≤     Q DG max       4.   M O DE L   SY ST E M   O P T I M I Z A T I O N   I n   th i s   w o r k ,   m u l ti - o b j ec tiv e  o p tim a l  p lace m e n t  p r o b le m   is   d ec o m p o s ed   in to   d i f f er e n t  t y p es  o f   r ea l  ti m e  v ar iab le  f u n ctio n s .   A n   a l g o r ith m   i s   d ev elo p ed   in   M A T L A B   to   o p ti m ize  t h ese  v ar iab l es  in   N - b u s   s y s te m   n et w o r k .   T h e  d ev elo p ed   tech n iq u e  is   ap p lied   in   I E E E - 1 4   b u s   test   s y s te m s   o f   F ig u r e   2   w h er e,   b u s - 1   i s   s elec ted   as  s lack   b u s   o f   t h e  n et w o r k .   B u s - 1 3   an d   b u s - 1 4   ar e  g en er ato r   ( PV )   b u s ,   ex ce p t  all  r est  a r e  lo ad   ( PQ )   b u s es.   T h e  lin e  i m p ed an ce s   w it h   t h e   lin e  c h ar g i n g   ad m itta n ce s ,   b u s   v o ltag e  m a g n itu d e s ,   in s tall ed   g en er ato r   r atin g ,   o p er atin g   c y c le,   co s t  co ef f icie n t  o f   th e  n et w o r k   is   s h o w n   i n   T ab le  1   to   T ab le  4 .   T h e  o p er atio n   o f   p o w er   s y s te m s   h as  b ee n   co m p licated   b y   t h e  r ap id   d iv er s if icatio n   o f   lo ad s   in   r ec en t  d a y s   e s p ec iall y   in   in d u s tr ialize  ar ea s .   L o ad   ch ar ac ter is tic s   an al y s i s   h as  b ec o m e  o n e  o f   th e  m o s t  s ig n if ica n t  p ar t  in   m o d er n   e n er g y   m an a g e m e n t  s y s te m   to   f in d   th e  o p ti m al  b u s   lo ca tio n   o f   DG  an d   n et w o r k   r eliab ilit y .   Un s tab le  lo ad in g   co n d itio n s   ca u s es  d if f ic u ltie s   in   d eter m i n in g   t h e  av ailab le  lo ad   in   a  ce r tain   ti m e  p er io d .   M o s tl y ,   lo ad   v alu e s   ar e  f o r ec asted   f r o m   th e  av ai lab le   lo ad   cu r v es o f   t h e  p ar ticu lar   s ec tio n   o f   a  n et w o r k .           Fig u r e  2 .   I E E E - 1 4   b u s   s y s te m   n et w o r k       T ab le  1 .   L in e  i m p ed an ce s   an d   lin e  ch ar g i n g   ad m itta n ce s   L i n e   ( B u s  t o   B u s)   I mp e d a n c e   ( p u )   L i n e   C h a r g i n g   ( Y / 2 )   R   o h m   X   o h m   1   2   0 . 0 1 9 3 8   0 . 0 5 9 1 7   0 . 0 2 6 4   1   5   0 . 0 5 4 0 3   0 . 2 2 3 0 4   0 . 0 2 1 9   2   14   0 . 0 4 6 9 9   0 . 1 9 7 9 7   0 . 0 1 8 7   2   4   0 . 0 5 8 1 1   0 . 1 7 6 3 2   0 . 0 2 4 6   2   5   0 . 0 5 6 9 5   0 . 1 7 3 8 8   0 . 0 1 7   14   4   0 . 0 6 7 0 1   0 . 1 7 1 0 3   0 . 0 1 7 3   4   5   0 . 0 1 3 3 5   0 . 0 4 2 1 1   0 . 0 0 6 4   4   7   0 . 0 1 2 1   0 . 2 0 9 1 2   0 . 0 0 1 4   4   13   0 . 0 2 1 1   0 . 5 5 6 1 8   0 . 0 0 2 4 1   5   6   0 . 0 3 2 1 7   0 . 2 5 2 0 2   0 . 0 0 1 4     L i n e   ( B u s  t o   B u s)   I mp e d a n c e   ( p u )   L i n e   C h a r g i n g   ( Y / 2 )   R   o h m   X   o h m   6   11   0 . 0 9 4 9 8   0 . 1 9 8 9   0 . 0 0 6 1 1   6   12   0 . 1 2 2 9 1   0 . 2 5 5 8 1   0 . 0 0 1 2 1   6   8   0 . 0 6 6 1 5   0 . 1 3 0 2 7   0 . 0 0 1 4   7   9   0 . 0 4 1 3 1   0 . 1 7 6 1 5   0 . 0 1 1 1   7   13   0 . 0 2 1 3 3   0 . 1 1 0 0 1   0 . 0 0 1 3 1   13   10   0 . 0 3 1 8 1   0 . 0 8 4 5   0 . 0 1 6 4   13   3   0 . 1 2 7 1 1   0 . 2 7 0 3 8   0 . 0 0 2 5   10   11   0 . 0 8 2 0 5   0 . 1 9 2 0 7   0 . 0 1 1 4   12   8   0 . 2 2 0 9 2   0 . 1 9 9 8 8   0 . 0 1 6 4   8   3   0 . 1 7 0 9 3   0 . 3 4 8 0 2   0 . 0 0 3 4 7     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       Mu lti - o b jective   o p tima l p la ce men t o f d is tr ib u ted   g en era tio n s   fo r   d yn a mic  lo a d s   ( S h a h   Mo h a z z em  Ho s s a in )   2307   T ab le  2 .   B u s   v o lta g e  m a g n it u d es   an d   g en er ato r   r atin g   B u s   T y p e   B u s   N o .   B u s   V o l t a g e   P o w e r   G e n e r a t e d   M a g n i t u d e   ( p u )   A n g l e   ( d e g )   P   ( M W )   Q   ( M V A R )   S l a c k   1   1 . 0 6   0   40   -   PV   bus   13   1 . 0 1   -   35   -   14   1 . 0 4 5   -   25   -   DG   -   1 . 0 0   -   3   -       T ab le  3 .  I n s talled   g en er ato r   o p er atin g   c y cle   G e n e r a t o r   M a x   ( M W )   Mi     ( M W )   U p   T i me   (Hr)   D o w n   T i me   (Hr)   P r i o r i t y   O r d e r   G e n - 1   40   2 0   6   3   1   G e n - 2   35   10   5   2   2   G e n - 3   2 5   8   4   2   3   DG   3   0 . 5   2   1   4       T ab le  4 .   I n s talled   g en er ato r   co s t  co ef f icie n t v al u es   G e n e r a t o r   a   b   c   d   G e n - 1    2 5 . 5   1 2 . 3   0 . 2   2 0 6   G e n - 2    2 7 . 6 2   1 5 . 4   2 . 2   2 8 1   G e n - 3    2 0 . 4 1   1 1 . 7   1 . 7   2 5 0   D G     2 2 . 2 1   1 8 . 3 1   1 5 . 2 3   5 0 5       A   lo ad   cu r v e  r ef lect s   t h e  ch a n g e  o f   elec tr ical  p o w er   co n s u m p tio n   b y   co n s u m er s   o v er   a  p ar t icu lar   ti m e  c y cle  lik e  a  d a y ,   w ee k ,   m o n t h   o r   y ea r .   C o g n i s an t  v al u es  o f   co n s u m er ’ s   lo ad   m ak e  t h e  lo ad   ca lcu latio n   v er y   m u c h   s tr ai g h t f o r w ar d   in   an y   s ec tio n .   C o n s u m er s   f ac to r   an d   tim e  f ac to r   m ai n l y   i n f l u en c e  th e  d y n a m ic  lo ad   m o d ell in g   an d   f o r ec asti n g .   T h e  cu s to m er   f ac to r   is   r elate d   w i th   th e  to tal  n u m b er ,   t y p e   an d   p o w er   co n s u m p tio n   r ate  o f   th e  in s talled   elec tr ical   ap p lian ce s   in   co n s u m er ’ s   e n d .   T h e  elec tr ical  lo ad   u s u all y   v ar ies  w it h   ti m e  d ep en d in g   o n   h u m a n   an d   p ec u n iar y   ac ti v it y .   T h er e  is   m o r e  lo ad   in   th e  d ay   ti m e  a n d   less   lo ad   at  n ig h t.   L ar g e  a m o u n t  o f   lo ad   v a r iatio n   o cc u r s   in   w ee k   d a y s   co m p a r ed   w it h   w ee k e n d .   T h is   cy cli c  ti m e  d ep en d en c y   f o r ce d   to   p er u s e  th e  lo ad s   in   h o u r l y ,   d ail y ,   w ee k l y   o r   y ea r l y   b asis .   C li m ate  c h an g e  h as  also   an   i m p ac t  o n   lo ad   ch ar ac ter is tic s   esp ec iall y   ch a n g e  o f   h u m id it y   r es u lt s   v ar ia tio n   in   u s e  o f   elec tr ical  ap p lian ce s .   R ea l  p o w er   s y s te m   n et w o r k   ca u s es  a  s i g n i f ican t  v o ltag e  d r o p s   an d   h i g h er   p o w er   lo s s   d u e  to   th i s   n atu r al  lo ad   f ac to r s .   I n ter co n n ec t io n   o f   DG  to   t h e  g r id   m a y   h av e  d i f f er en t  i m p lic atio n s   o n   th e   d is tr ib u tio n   n et wo r k   d u e  to   th e  lo a d  ch ar ac ter is tic s .   I n   t h is   w o r k ,   w o r s t  p o s s ib le  lo ad - d e m a n d   cu r v e  o f   a  zo n e  i s   a n al y s ed   to   en s u r e  o p ti m al   p lace m en t  o f   DG  [ 2 3 ] .   Dy n a m ic  lo ad   co n n ec ted   1 3   b u s es  ar e  an al y s ed   o n   b asis   o f   t h eir   d ata  o f   r esp ec tiv e  zo n e’ s   y ea r l y   lo ad - d e m a n d   cu r v es o f   t h e  n et w o r k   w h ich   ar e  d ep icted   in   Fig u r e   3   an d   Fig u r e   4.           Fig u r e   3 .   L o ad   co n n ec ted   b u s es r ea l p o w er   v ar iatio n s       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 1 9   :   2 3 0 3   -   2313   2308       Fig u r e  4 .   L o ad   co n n ec ted   b u s es r ea ctiv e  p o w er   v ar iatio n s       5.   P RO CE SS   D E S CRIP T I O N   A   lo ad - f lo w   s t u d y   h as  d o n e  to   d eter m in e  th e  v o lta g es,  c u r r en ts   a n d   r ea l  an d   r ea cti v e  p o w e r   f lo w s   i n   a  n et w o r k   u n d er   a  g i v e n   lo a d   co n d itio n s   f o r   v ar io u s   h y p o th etica l  s i tu at io n s .   No n - lin e ar   b asic  p o w er   f lo w  eq u atio n s   ar e  s o lv ed   b y   u s in g   g a u s s - s eid al  iter atio n   m et h o d .   Self - ad m i ttan ce   o f   ea c h   b u s   an d   th e  m u t u a l   ad m itta n ce   b et w ee n   th e  b u s e s   f o r m s   ad m itta n ce   m atr i x   u s in g   th e  v al u e  o f   lin e  i m p ed a n ce s   an d   lin e  ch ar g i n g   ad m itta n ce s   o f   T ab le  1 .   1 +  j 0   p er   u n it  v o lta g e  v alu e  is   i n iti alize d   f o r   all  b u s es  to   f i n d - o u t  th e   u n k n o w n   b u s   v o ltag e  m ag n it u d es  a n d   an g le s   o f   th e  PQ   b u s e s   an d   an g les   o f   th e  PV   b u s es.  A f ter   co n v e r g en ce   p r o g r ess   o f   iter atio n   s o lu tio n s   f i n al  b u s   v o ltag e  is   d eter m i n ed   b ey o n d   th e  to ler an ce   lev el.   Vo ltag e  d if f er en ce   b et w ee n   t w o   b u s es  ca u s es  t h e  cu r r en t  f lo w  to   th e  n et w o r k .   Du e  to   th e  p r esen ce   o f   r esis tiv e  p r o p er ty   a  ce r tain   a m o u n t  o f   p o w er   is   lo s t  i n   t h e  n et w o r k .   L ar g e  d i s tan ce   o f   th e  n et w o r k   lin e  co r r esp o n d s   th e  lar g e  a m o u n t  o f   p o w er   lo s s .   W h ile  to tal  g en er at io n   co s t   o f   th e   s y s te m   d ep en d s   o n   it s   ca p ab ilit y   to   m ee t  t h e  m a x i m u m   d e m a n d   w it h   m i n i m u m   p o w er   lo s s   in   t h e  n e t w o r k .   Ge n er ato r   ac tiv e  o p er atin g   h o u r   i s   a  co n ce r n i n g   i s s u e  f o r   esti m at in g   th e   o v er all  co s t  o f   th e  s y s te m   b y   u s i n g   th e  co s t - co ef f icie n t  v al u es  o f   T ab le   4 .   Usu all y   D G  u n i ts   ar e  b ein g   u s ed   to   m ee t   u p   th e  p ea k   lo ad   o r   ce r t ain   d e m an d   o f   th e  lo ad   in   th e  n et w o r k .   C alcu lated   ac tiv e  o p er atin g   h o u r   u s i n g   r esp ec tiv e  g e n er ato r   ch ar ac ter is tics   o f   T ab le  3   in   d if f er e n t  ti m e  s p a n   o f   a  y ea r   f o r   th e  s ele ctiv e  s ec tio n   o f   th e   m o d el  n et w o r k   i n   is   s h o w n   Fi g u r e   5 .   T h e   f lo w   ch ar t  to   d eter m i n e  th e  s u m m atio n   o f   all  b u s   v o ltag e,   li n e  to   lin e   lo s s   an d   g e n er atio n   co s t i s   d ep icted   in   Fi g u r e   6   to   Fig u r e   8.   I n   th e   f ir s t  s tag e   o f   m u lti - o b j ec tiv e  o p ti m izatio n   p r o ce s s   ca n d id ate  DG  is   p lace d   i n   all   av ai l ab le  b u s es  in d ep en d en tl y   e x c ep t  s lac k   b u s   to   ca lc u late  th e  c h a n g e   o f   b u s   v o ltag e  p r o f i les  u s i n g   g au s s - s eid al  iter atio n   m et h o d .   T h e  lo s s   f ac to r   is   d eter m in ed   to   f i n d   th e  a m o u n t  o f   p o w er   lo s s   i n   a  p ar ticu lar   lin e   w it h   r esp ec t  to   th e  ch an g e  in   b u s   v o lta g e  p r o f iles .   T h en   ca lcu lated   co s t  f ac to r   i s   u s ed   to   esti m a te  th e  to tal  g e n er atio n   co s t  w it h   r esp ec t  to   th e  ch an g e  in   l in e  lo s s es.  A   h e u r is t ics  ap p r o ac h   is   u s ed   in   t h e  s ec o n d   s tag e  t h r o u g h   la g r an g ia n   m u ltip lier   f u n c tio n   to   f i n d   th e   o p tim al  b u s   lo ca tio n   f o r   in te g r atio n   o f   DG  u n it s   in   a  p o w er   s y s te m   n et w o r k .   Flo w   c h ar t f o r   o p ti m izat io n   p r o ce s s   is   d ep icted   in   Fi g u r e   9 .           Fig u r e   5 .   I n s talled   g e n er ato r s   ac tiv e  o p er atin g   h o u r   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       Mu lti - o b jective   o p tima l p la ce men t o f d is tr ib u ted   g en era tio n s   fo r   d yn a mic  lo a d s   ( S h a h   Mo h a z z em  Ho s s a in )   2309       Fig u r e  6 .   Flo w   c h ar t f o r   b u s   v o ltag e  ca lc u latio n       Fig u r e  7 .   Flo w   c h ar t f o r   lin e  t o   lin e  lo s s   ca lc u lat io n       Fig u r e  8 .   Flo w   c h ar t f o r   g en er atio n   co s t c alcu latio n           Fig u r e   9 .   Flo w   c h ar t f o r   o p ti m izatio n   o f   b u s   v o lta g e  an d   li n e   to   lin e  lo s s   o f   t h e  n e t w o r k       6.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O NS   I n   th e  p r o ce s s   o f   o p ti m izatio n   s elec ted   n e w   DG  i s   co n n ec te d   to   all  p o s s ib le  b u s   lo ca tio n   t o   f in d   th e   ch an g e  i n   b u s   v o lta g e,   li n e  lo s s   an d   g e n er atio n   co s t  w it h   r esp ec ted   to   n o r m alize d   s y s te m   v al u es.  C h a n g e  o f   b u s   v o ltag e   m a g n it u d es  a f ter   DG  i n s er tio n   i n   ea ch   b u s   o f   t h e  n et w o r k   e x ce p t  t h e  s w i n g   b u s   is   d ep icted   in   Fi g u r e   10   to   Fig u r e   13 .   Op ti m al   b u s   lo ca tio n   is   s elec ted   w h en   m ax i m u m   v o lta g e  p r o f ile  i m p r o v e m e n t,  m i n i m u m   p o w er   lo s s   an d   g e n er atio n   c o s t  is   en s u r ed   in   t h e  n et w o r k .   T o tal  ch an g e  i n   b u s   v o lta g e,   p o w er   lo s s   an d   g en er atio n   co s t  f o r   DG  p lace m en t  in   ea c h   b u s   lo ca tio n   i s   d ep icted   in   Fig u r e   14   to   Fig u r e   1 6 .   Op tim a l  b u s   lo ca tio n   f o r   th e  g iv e n   n et w o r k   o f   d y n a m ic  lo ad s   is   s elec ted   b u s   n u m b er   1 2   f r o m   th e  T ab le  5 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 1 9   :   2 3 0 3   -   2313   2310         Fig u r e   10 .   C h an g e  i n   ea ch   b u s   v o ltag e  m ag n it u d es  af ter   DG  i n s er tio n   at  B u s - 2   to   B u s - 4         Fig u r e   11 .   C h an g e  i n   ea ch   b u s   v o ltag e  m ag n it u d es  af ter   DG  i n s er tio n   at  B u s - 5   to   B u s - 7             Fig u r e   12 .   C h an g e  i n   ea ch   b u s   v o ltag e  m ag n it u d es  af ter   DG  i n s er tio n   at  B u s - 8   to   B u s - 10     Fig u r e   1 3 .   C h an g e  i n   ea ch   b u s   v o ltag e  m ag n it u d es  af ter   DG  i n s er tio n   at  B u s - 1 1   to   B u s - 14             Fig u r e   14 .   C h an g e  i n   to tal  b u s   v o ltag e  m ag n it u d es  af ter   DG  i n s er tio n   i n   ea ch   b u s     Fi g u r e  15 .   C h an g e  i n   to tal  lin e   to   lin e  lo s s   a f ter   DG  in s er tio n   in   ea c h   b u s           Fig u r e  1 6 .   C h an g e  i n   to tal  g e n er atio n   co s t a f ter   DG  i n s er tio n   in   ea ch   b u 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       Mu lti - o b jective   o p tima l p la ce men t o f d is tr ib u ted   g en era tio n s   fo r   d yn a mic  lo a d s   ( S h a h   Mo h a z z em  Ho s s a in )   2311   T ab le  5 .   Op tim al  d ec is io n   f o r   DG  p lace m en t   D G   P l a c e me n t   T o t a l   C h a n g e   i n   %   D e c i si o n   L o ss   ( M W )   V o l t a g e   ( p u )   C o st   (USD)   W i t h o u t   D G   0 . 8 2 5   1 4 . 3 4 2   1 4 2 0 . 5     B u s - 2   ( + ) 1 . 0 5   ( + ) 0 . 1 9   ( + ) 0 . 5 3     B u s - 3   ( - ) 1 0 . 7   ( + ) 0 . 1 8   ( + ) 0 . 4 4     B u s - 4   ( - ) 0 . 5 2   ( + ) 0 . 1 9   ( + ) 0 . 5 4     B u s - 5   ( - ) 0 . 5 2   ( - ) 0 . 1 7   ( + ) 0 . 5 3     B u s - 6   ( - ) 2 . 6 0   ( - ) 0 . 1 3   ( + ) 0 . 5 1     B u s - 7   ( + ) 4 . 3 0   ( + ) 0 . 1 6   ( + ) 0 . 5 8     B u s - 8   ( - ) 8 . 2 2   ( + ) 0 . 1 5   ( + ) 0 . 4 5     B u s - 9   ( - ) 3 . 5 0   ( + ) 0 . 1 8   ( + ) 0 . 5 0     B u s - 10   ( - ) 0 . 4 1   ( - ) 0 . 1 8   ( + ) 0 . 5 3     B u s - 11   ( - ) 4 . 6 6   ( + ) 0 . 1 9   ( + ) 0 . 4 9     B u s - 12   ( - ) 1 1 . 0   ( + ) 0 . 1 8   ( + ) 0 . 4 2   S e l e c t e d   B u s - 13   ( - ) 0 . 8 1   0 . 0 0   ( + ) 0 . 5 3     B u s - 14   ( + ) 2 . 3 6   ( - ) 0 . 1 7   ( + ) 0 . 5 6         7.   CO M P ARIS O N  WI T H   S T A T I C  L O ADS   I n   th e  liter atu r e  s t u d y   m o s t  o f   th e  r esear ch er   h as  s o l v ed   th e  m u lti  o b j ec tiv e   o p tim izatio n   f o r   s tatic   lo ad s   w h ich   ar e  u s u al l y   co n s i d er ed   as  th e  m a x i m u m   d e m an d   d u r in g   a  p ar ticu lar   ti m e  o f   s p an   f o r   a  n et w o r k   [ 2 4 ] .   I f   th e  g i v en   s y s te m   i s   an al y ze d   f o r   co r r esp o n d in g   m a x i m u m   lo ad s   o f   Fi g u r e   1 7   an d   Fig u r e   1 8   f o r   th e   s a m e  s ec tio n   o f   t h e  n et w o r k   with   y ea r l y   s a m e  ti m e  o f   s p an .   C o r r esp o n d in g   c h a n g e  i n   to tal   b u s   v o lta g e,   lin e  to   lin e  lo s s   a n d   g e n er atio n   co s t  f o r   s tatic  lo ad s   o f   th e   n et w o r k   ar e  d ep icted   in   Fi g u r e   1 9   to   F ig u r e   2 1 .   Op ti m al   d ec is io n   f o r   DG  p lace m en t  i s   f o u n d   b u s   n u m b er   8   f o r   s tatic  lo ad s   f r o m   T ab le  6 .   I t  is   clea r   t h at,   o p ti m ized   v al u e   v ar ies d u e  to   th e  lo ad   v ar iatio n   in   a n y   t i m e  s p an .             Fig u r e  1 7 .   Ma x i m u m   lo ad s   o f   th e  n et w o r k   in   ea c h   b u s   ( R ea l p o w er )     Fig u r e   18 .   Ma x i m u m   lo ad s   o f   th e  n et w o r k   in   ea c h   b u s   ( R ea cti v e  p o w er )             Fig u r e   19 .   C h an g e  i n   to tal  b u s   v o ltag e  m ag n it u d es  af ter   DG  i n s er tio n   i n   ea ch   b u s   ( Static L o ad )     Fig u r e  2 0 .   C h an g e  i n   to tal  lin e   to   lin e  lo s s   a f ter   DG  in s er tio n   in   ea c h   b u s   ( Sta tic  L o ad )         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 1 9   :   2 3 0 3   -   2313   2312       F ig u re   21 .   Ch a n g e   in   t o tal  li n e   to   li n e   lo ss   a f ter DG   in se rti o n   i n   e a c h   b u s (S tatic L o a d )       T ab le  6 .  Op tim al  d ec is io n   f o r   DG  p lace m en t   D G   P l a c e me n t   T o t a l   C h a n g e   i n   %   De c i s i o n   L o ss   ( M W )   V o l t a g e   ( p u )   C o st   (USD)   W i t h o u t   D G   1 . 8 4   1 4 . 2 4 6   2 2 1 2 . 9     B u s - 2   ( - ) 3 . 9 9   ( + ) 0 . 1 2   ( + ) 0 . 5 3     B u s - 3   ( - ) 7 . 8 0   ( + ) 0 . 1 5   ( + ) 0 . 4 5     B u s - 4   ( - ) 1 . 6 4   ( + ) 0 . 1 3   ( + ) 0 . 5 8     B u s - 5   ( - ) 2 . 3 5   ( - ) 0 . 1 3   ( + ) 0 . 5 7     B u s - 6   ( - ) 3 . 5 3   ( + ) 0 . 1 4   ( + ) 0 . 5 4     B u s - 7   ( + ) 3 . 3 3   ( + ) 0 . 1 4   ( + ) 0 . 6 8     B u s - 8   ( - ) 1 1 . 3   ( + ) 0 . 1 5   ( + ) 0 . 3 8   S e l e c t e d   B u s - 9   ( + ) 0 . 0 8   ( + ) 0 . 1 5   ( + ) 0 . 6 2     B u s - 10   ( - ) 3 . 5 1   ( + ) 0 . 1 4   ( + ) 0 . 5 4     B u s - 11   ( + ) 2 . 7 0   ( + ) 0 . 1 5   ( + ) 0 . 5 6     B u s - 12   ( - ) 1 0 . 6   ( - ) 0 . 1 1   ( + ) 0 . 4 0     B u s - 13   ( - ) 4 . 2 1   ( + ) 0 . 0 0   ( + ) 0 . 5 3     B u s - 14   ( - ) 1 . 4 9   ( - ) 0 . 1 0   ( + ) 0 . 5 8         I n   m o d er n   d a y s ,   lo ad   v ar iat io n   is   o n e  o f   t h e  co m m o n   p r o b lem   f o r   elec tr ical  n e t w o r k   s y s te m s   s p ec iall y   f o r   d is tr ib u tio n   s ec to r s .   T h ese  lo ad in g   e f f ec t  i s s u e  ca n n o t  b e  ig n o r ed   d u r in g   a n al y s i n g   o p ti m izat io n   p r o b le m .   Fo r   th e  g i v en   s y s te m   co n s id er in g   lo ad i n g   e f f ec t  s y s te m   o p tim al  d ec is io n   e n s u r es  2 . 7 8 %  less   li n e  to   lin e  lo s s ,   0 . 0 3 %  m o r e  b u s   v o l ta g e  i m p r o v e m e n t  a n d   0 . 0 3 %  les s   g en er atio n   co s t   in   a  y ea r .   Di f f er e n t  t y p e s   o f   lo ad   cu r v e s   n ee d   to   b e   an al y s ed   f o r   ef f ec ti v e  s o lu tio n   o f   o p ti m izatio n   p r o b le m   f o r   u n ce r tai n   lo ad   co n d itio n s   o f   th e  n et w o r k .       8.   CO NCLU SI O N   T h e  i n teg r atio n   o f   DG  u n its   in   p o w er   s y s te m   n e t w o r k s   h as   b e co m e   m o r e  p r o tr u d in g   to   r ev a m p   o v er all   s y s te m   ef f icie n c y   b y   a u g m e n tin g   s y s te m   v o ltag e  m a g n it u d es ,  ass u ag in g   p o w er   lo s s es  a n d   d w i n d li n g   to tal   g en er atio n   co s t .   I n   t h is   w o r k ,   an   alg o r it h m   is   p r o p o s ed   to   lo ca te  DG  in   t h e  o p ti m al  b u s   lo ca tio n   w it h   m u lt ip le  n u m b er   o f   o b j ec tiv e  f u n ct io n   an d   co n s tr ai n t s   of   N - b u s   n et wo r k .   T h e  d ev elo p ed   ad ap tiv e  alg o r ith m   p r o v id e s   th e  m o s t  ap p ea s e m en t   an d   ad m is s ib le   r es u lt  a m o n g   al l  t h e  a p p r o ac h   d is cu s s ed   i n   t h e  l iter atu r e  s t u d y   esp ec iall y   f o r   d if f er en t  lo ad   ch ar ac ter i s ti cs.  T h e  co n v er g e n ce   cr iter i on   o f   th e  a lg o r it h m   is   w e ll  ac ce p tab le  f o r   n o t  o n l y   ti m e  in v ar ia n t  b u t  also   ti m e  v ar ian t  lo ad s .   T h e   p r o b ab ilis tic  d y n a m ic  lo ad   an d   g en er atio n   m o d el  en s co n ce   th e   o p tim a l  p lace   o f   DG  w it h o u t  v io lati n g   t h e  t h er m al  li m it  a n d   o th er   co n s tr ain t s   o f   t h e  n et w o r k .   Du e  to   th e  lo ad   an d   g en er at io n   u n ce r tai n t y ,   t h e  s y s te m   h as  d i f f er e n t  b u s   lo ca tio n   at   s tatic  a n d   d y n a m ic  l o ad in g   co n d itio n s .   Fro m   t h is   w o r k ,   it  i s   clea r   t h at  f i n al   d ec is io n   f o r   o p ti m al  p l ac e m en t  o f   DG  n ee d   to   tak e   o n   c o n s id er in g   d y n a m ic   lo ad in g   co n d itio n s   d u e  to   t h e  l ar g e  v ar iatio n s   i n   lo ad   ch ar ac ter is tics   o f   p o w er   s y s te m   n et wo r k s .       RE F E R E NC E S     [1 ]   M a sa u d ,   T . M . ,   Na n n a p a n e n i,   G .   a n d   C h a ll o o ,   R.   “ Op t im a l  p lac e m e n t  a n d   siz i n g   o f   d istri b u ted   g e n e ra ti o n - b a se d   w in d   e n e rg y   c o n sid e rin g   o p ti m a l  se lf   V A R  c o n tro l , ”  IET   Re n e wa b le  Po we r  Ge n e ra ti o n ,   Vo l.   1 1   Iss u e   3 ,   p p .   2 8 1 - 288 ,  2 0 1 7 .   [2 ]   Ho ss a in ,   S .   M .   a n d   Ha sa n ,   M .   M .   “ En e rg y   M a n a g e m e n t  th ro u g h   Bi o - g a s  b a se d   El e c tri c it y   G e n e ra ti o n   S y ste m   d u rin g   L o a d   S h e d d in g   in   R u ra l  A re a s , ”  T EL KOM NIKA   T e lec o mm u n ica ti o n   C o mp u ti n g   El e c tro n ics   a n d   C o n tro l ,   V o l u m e - 1 6 ,   Iss u e - 2 ,   p p :  5 2 5 - 5 3 2 ,   A p ril   2 0 1 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.