I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   11 ,   No .   2 A p r il   2 0 2 1 ,   p p .   9 4 5 ~ 9 5 5   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 1 i 2 . p p 9 4 5 - 955          945       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   FACTS  a llo ca tio c o nsidering   l o a ds  u ncer tainty s t ea dy   s tate  o pera tion  c o nstra ints,  a nd   d y na m ic   o pera tion  c o nstr a ints        M .   M .   H .   E lro by 1 ,   S.  F .   M ek ha m er 2 ,   H .   E .   A.   T a la a t 3 M .   A.   M o us t a f a   H a s s a n 4     1 Ele c tri c a En g in e e rin g   De p a rtm e n t,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   A in   S h a m s Un iv e r sit y ,   Eg y p t   2, 3 El e c tri c a En g in e e rin g   De p a rtm e n t,   F u tu re   U n iv e rsity ,   Eg y p t   4 El e c tri c a En g in e e rin g   De p a rtm e n t,   Ca ir o   Un iv e rsity ,   Eg y p t       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec ei v ed   No v   14 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   J u l   11 ,   20 20   A cc ep ted   J ul   27 ,   2 0 20       T h is  stu d y   p ro p o se a n   a lg o r it h m   to   a ll o c a te  d if f e re n t y p e o f   flex ib le  A C   tran sm issio n   s y ste m   (F A C T S in   p o w e sy ste m s.  T h e   m a in   o b jec ti v e   o f   th is  stu d y   is  to   m a x i m ize   p ro f it   b y   m in i m izin g   th e   s y ste m ’s  o p e ra ti n g   c o st  in c lu d in g   F A CT S   d e v ice (F Ds in sta ll a ti o n   c o st .   Dy n a m ic  a n d   st e a d y   sta te   o p e ra ti n g   re strictio n w it h   lo a d s   u n c e rtain ty   a r e   in c lu d e d   in   th e   p ro b lem   f o r m u latio n .   T h e   o v e ra ll   p ro b lem   is   so lv e d   u sin g   b o t h   tea c h in g   lea rn in g   b a se d   o p t im iza ti o n   (T L B O)  tec h n iq u e   f o a tt a in in g   th e   o p ti m a a ll o c a ti o n   o f   th e   F Ds   a m a in - o p ti m iza ti o n   p r o b lem   a n d   m a tp o w e r   in terio p o in so lv e (M I P S f o o p ti m a p o w e f lo w   ( OP F a t h e   su b - o p ti m iza ti o n   p ro b lem .   T h e   v a li d a ti o n   o f   th e   p ro p o se d   a p p r o a c h   is  v e rif ie d   b y   a p p ly in g   it   to   t e st  s y ste m   o f   5 9 - b u s;  S im p li f ied   1 4 - g e n e ra to m o d e o f   th e   S o u t h   Eas A u stra li a n   p o w e s y ste m .   K ey w o r d s :   F A C T S d ev ices   Op ti m al   p o w er   f lo w   P o w er   s y s te m   m o d elin g   S tead y   s tate  a n d   d y n a m ic  o p er atio n   co n s tr ain t s     U n ce r tai n t y   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   M.   M.   H.   E lr o b y   E lectr ical  E n g i n ee r i n g   Dep a r t m en t,  Facu l t y   o f   E n g in ee r i n g   A i n   S h a m s   U n i v er s it y   C air o ,   E g y p t   E m ail:  mo u s ae lr o b y @ y a h o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N     E s tab lis h m e n t   o f   n e w   tr an s m is s io n - l in e s   ( T L s )   i s   ar d u o u s   f o r   t h r ea s o n s   o f   t h e n v ir o n m e n tal .   C o n s eq u en tl y ,   t h T L s   ar lo ad ed   n ea r er   to   s y s te m   s ec u r it y   li m it s   [1 - 3] .   T o   en s u r ec o n o m ic  a n d   s ec u r o p er atio n ,   p r o p er ly   F AC T d ev ices   ( FDs )   allo ca tio n   o f f e r s   an   ef f ec ti v m ea n s .   Du r i n g   n o r m a s tate,   t h o b j ec tiv es  o f   t h f le x ib le  AC   tr an s m is s io n   s y s te m   ( F AC T S )   ca n   b r elie v i n g   co n g esti o n ,   in cr ea s i n g   v o lta g e   s tab ilit y ,   in cr ea s in g   s y s te m   lo ad ab ilit y ,   an d   m i n i m izi n g   o p er atin g   co s t.  D u r in g   e m er g e n c y   s tates,  t h F A C T ar u s ed   to   f ix   th s y s te m .   E ac h   o f   th ab o v s tated   o b j ec tiv es  r ein f o r ce   p o w er   s y s te m   p er f o r m a n ce   [4 5] Ho w e v er ,   en h an ce m e n i n   o n e   o b j ec tiv d o es  n o t   g u ar a n tee  t h s a m e n h a n ce m e n i n   o th er s .   T h er ef o r e,   n o n e   o f   th s tated   tech n ical  o b j ec tiv es  ca n n o b ig n o r ed   in   FD s   all o ca tio n   an d   s h o u ld   b f o r m u la ted   as  m u lti - o b j ec tiv o p ti m izatio n   p r o b le m .     A l m o s al cu r r en F A C T r es ea r ch   w o r k s ,   tr y   to   i m p r o v p o w er   s y s te m   s tead y - s tate  c h ar ac ter is tics .   W h ile  p o w er   s y s te m   d y n a m ics   s h o u ld   b co n s id er ed   in   th e   m u lt i - o b j ec tiv o p t i m izati on   p r o b le m .   Fu r t h er m o r e,   d a m p i n g   o f   t h e   in ter - ar ea   o s ci llatio n s   i s   co n s id er ed   as  o n e   o f   t h s ig n i f i ca n ap p ea ls   to   t h elec tr ic  p o w er   s y s te m .   T h ad j u s t m e n t o f   p o w er   s y s te m   s tab i lizer   ( P SS )   s ettin g s   d o es n o s o u n d   to   b th b e s w a y   to   tr ea in ter - ar ea   o s c il latio n s ,   as  th m o d es  o f   t h ese  o s cillatio n   ar n o t   h i g h l y   co n tr o llab le  an d   o b s er v ab le  f r o m   m ea s u r e m en t s   at  t h g e n er ati n g   u n its   [ 6 ] .   Par ticu lar l y ,   F A C T S,  f l y w h ee l,  an d   b atter y   s to r a g e   p lay   a n   i m p o r tan r o le  in   th i n ter - ar ea   d a m p i n g   o s cilla tio n s   [ 7 ] .   T h ese  d ev ices  h a v th m er it  to   b in s talled   at  an y   lo ca tio n   i n   t h p o w e r   s y s te m ,   g r a n ti n g   b etter   p er f o r m a n ce s   co m p ar ed   to   th e   P SS ,   w h ic h   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.  11 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 1   :   9 4 5   -   955   946   p r o f icien tl y   f o r   lo ca o s ci llati o n s   co m p ar ati v el y   to   in t er - ar ea   o s cillatio n s .   T o   id en ti f y   t h b est   lo ca tio n   o f   th ese  d e v ices,  e ig e n   v al u s e n s it iv i t y   a n d   r esid u al g o r ith m   f o r   th e   in ter - ar ea   m o d is   an al y ze d   [ 8 ] .   T h p ar ticip atio n   f ac to r s   a n d   r esid u m et h o d   w er u s ed   to   d eter m i n FD s   lo ca tio n s .   T h en ,   t h co n tr o ller s   o f   th e   F A C T w er d esi g n ed   b ased   o n   th eir   lo ca tio n s   [ 9 ] .   I n   [ 1 0 ] ,   th co n ce p o f   d y n a m ic  e n er g y   b alan ce   w a s   u s ed   to   m o d el  g e n er ato r   o s cillat io n s   in   d if f er en ti m e - s ca le s .   I n   [ 1 1 ] ,   an   ad ap tiv co n tr o ller   u s i n g   m o d el  p r ed ictiv e   co n tr o w a s   p r o p o s ed .   W ith   in cr ea s i n g   o f   t h p h a s o r   m ea s u r e m e n u n its ,   t h C o n tr o ller s   o f   t h w id e - ar ea   h av e   b ee n   p r o p o s ed   to   i m p r o v d a m p i n g   o f   th e   i n ter - ar ea   o s cillatio n s   [ 6 ] .   I n   [ 1 2 ]   lo ad - g en er atio n   tr ip p in g   w a s   in tr o d u ce d   as a n   ac tiv s tr ateg y   f o r   s u s tai n i n g   s y s te m   f r o m   b lac k o u t.    Fu r t h er m o r e,   v ar io u s   m et h o d s   w er p r o p o s ed   f o r   p o w er   s y s te m   o p ti m izat io n   co n s id er in g   lo ad s   u n ce r tai n tie s .   T h p er f ec m e th o d   is   th Mo n te  C ar lo   s i m u latio n   ( M C S).   T h is   m eth o d   is   u s u al l y   u s ed   as   s tan d ar d   m et h o d   [ 1 3 ] I n   [ 1 4 ] ,   th MC m eth o d   f o r   s iz in g   o f   t h m u ltip le  FDs   i n   p o w er   s y s te m s   to   i m p r o v e   s tead y - s tate   v o lta g p r o f ile   w a s   u s ed .   T o   r ed u ce   th co s t   o f   g en er atio n   w it h   ta k in g   in to   ac c o u n u n ce r tai n t y   i n   lo ad   d em a n d   an d   r en e w ab le   s o u r ce ,   FAC T S   allo ca tio n   w as   s o lv ed   b y   M C i n   co in cid e n ce   w it h   d i f f er e n tia l   e v o lu tio n   alg o r it h m   [ 1 5 ] .   T h o r g an izatio n   o f   t h is   p ap er   is   as  f o llo w s Sec tio n   2   d escr ib es  t h s lo w   co h er e n c y   i n d ices .   Sectio n   3   in tr o d u ce s   t h p r o b ab ilis tic  o p ti m al  p o w er   f lo w   ( P OP F).   Sectio n   4   i n tr o d u ce   t h m o d el  o f   th F AC T S.  Sectio n   5   p r esen ts   th o p ti m al  p o w er   f lo w .   Sectio n   6   p r ese n t s   th teac h in g   lear n i n g   b ased   o p tim izatio n   ( T L B O ) .   Sectio n   7   p r esen ts   th s tate m e n o f   th p r o b le m .   Sectio n   8   d is cu s s e s   th ap p lied   ca s s tu d y .   F in al l y ,   th co n cl u s io n s   ar ill u s tr ated   in   s ec tio n   9 .       2.   T H E   S L O CO H E R E NC Y   I NDIC E S   T h in ter - ar ea   o s cillatio n s   r e s u lt  w h e n   co h er en g r o u p   o f   m ac h i n es  s w i n g s   a g ai n s ea ch   o th er   g r o u p s .   T h ese  o s cillatio n s   ar r elate d   w it h   th w ea k   T L s   an d   lar g er   lo ad ed   lin es  b et w ee n   th g r o u p s   o f   tied   co u p led   m ac h i n es.  T h ese  o s cillatio n s   m o d es,  if   n o p r o p er l y   d a m p ed ,   ca n   lead   to   p o w e r   s y s te m   in s tab ilit y   p r o d u cin g   co m p lete  b lac k o u t.  T h o s cillatio n   o f   t h ce n ter   an g le  o f   ea ch   ar ea   is   s lo w er   t h an   th e   o s cillat io n s   b et w ee n   an y   t w o   g e n er ato r s   i n   th s a m ar ea .   T h is   p h en o m en o n   o cc u r s   as  r esu lt  o f   t h s tr o n g   tied   b et w ee n   g en er ato r s   i n   th s a m ar ea   w h ile  b et w ee n   t h ar ea s   th g e n er ato r s   ar w ea k   tied   [ 1 6 ] .   T h u s ,   th g en er ato r s   i n   th s a m ar ea s   in ter ac o n   a   s h o r t - ter m   b asi s ”,   as  t h e y   ar co h er en i n   th f a s d y n a m ic  m o d es  ( f ast   co h er en t) .   T h e n ,   w h en   t h f a s d y n a m ics  ar d ec a y ed ,   th g en er ato r s   w i th   d if f er e n ar ea s   in ter ac o n   lo n g - ter m   b asis ”,   as  th e y   ar co h er en in   th s lo w   d y n a m ics  ( s lo w   co h er en t) .   T h co h er e n c y   is   u s ed   in   th e   d ev elo p m en o f   p o w er   s y s te m   d y n a m ic  eq u iv a len t s   to   s i m p l if y   tr a n s ie n s t u d ies.  T h m et h o d   f o r   d eter m i n i n g   co h er en c y   o f   th p o w er   s y s te m   is   b ased   o n   t h s i m p li f ied   m o d el  w ith   t h f o llo w in g   as s u m p tio n s :     T h co h er en c y   ca n   b ev al u a ted   b ased   o n   li n ea r ized   m o d e l,  an d   t h co h er e n ar ea s   ar in d ep en d en t   o n   a m o u n t o f   t h d is t u r b an ce .     T h co h er en ar ea s   ar i n d ep en d en t   o f   t h e   g e n er ato r   m o d els  d etail s .   T h er ef o r e,   th e   cla s s ical   g e n er ato r   m o d el  ca n   b co n s id er ed   an d   th tu r b i n e - g o v er n o r   an d   ex cit atio n   ca n   b ig n o r ed .     T o   id en tify   co h er en c y   i n   p o w e r   s y s te m s ,   t h f o l lo w in g   eq u at i o n   is   p r esen ted   i n   [ 1 7 ]     δ ̈ = M 1 K δ   ( 1 )     w h er e   is   th d iag o n al  g e n er ato r   in er tia  m atr ix :   T h ( i,  j )   elem en t o f   h a s   th e   f o r m      =     (   (     )       (     ) ) | ( 0 , 0 )   ,               is   th v o ltag o f   g e n er ato r   i,       +      is   th ad m itta n ce   b et w ee n   g e n er ato r     an d      =  = 1 , , for   the   dia gon a l   e l e me n ts   of   K       T h en tr ies     o f   ar t h co ef f icien ts   o f   th e   s y n c h r o n izi n g - to r q u e,   as  t h e y   k ee p   t h g e n er ato r   s y n ch r o n ized   an d   s tab le.   T h u s ,   th s ti f f n es s   o f   th co n n ec tio n s   b et w ee n   t h ar ea s   ar r ed u ce d ,   th s lo w   d y n a m ics  ar i n cr ea s ed .   T h E ig en   v ec to r s   o f   1   s h o w   s h ap es  o f   th e lectr o m ec h an ic al  m o d es.  I f   g en er ato r     an d     h av s i m ilar   v a lu es  o f   th E i g e n   v ec to r   o f     m o d e   ,   w ca n   d ed u ce   t h at  t h ese  t w o   g en er ato r s   ar co h er en w it h   r esp ec to   th at    m o d e   .   T h er ef o r e,   if   th eig en   v ec to r s   m atr i x   ( Vs)  co r r esp o n d   to   th s m al l   eig en   v alu e s   o f   1 ,   th en   s lo w   co h er en g r o u p   o f   g en er ato r s   h av s i m ilar   r o w   i n   th eig e n   v ec to r s   m atr i x .   L et  t h co lu m n s   o f   ei g en   v ec t o r s   m atr ix   b n o r m alize d   to   u n it y ,   th e n   t h s lo w - co h er en c y   ca n   b m ea s u r ed   as   f o llo w s   [ 1 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       F A C TS   a llo ca tio n   co n s id erin g   lo a d s   u n ce r ta in ty,   s tea d s ta te  o p era tio n   c o n s tr a in ts   ...   ( M.  M.  H.   E lr o b y)   947      =     / ( | | | | )   ( 2 )     w h er   an d     ar th r o w   o f   Vs c o r r esp o n d in g   to   g e n er ato r s     an d   ,   r esp ec tiv el y .     I f   g e n er ato r s     an d     ar p er f ec tl y   co h er e n t,  th e n     =     an d      =   1 .   T h er ef o r e,   t h s l o w   co h er en c y   i n d ices  ( S C I )   t h at   m ea s u r e s   t h s lo w   co h er e n c y   b et w ee n   t h g e n er ato r s   c an   b p r ese n ted   as   f o llo w s :      = { 1 ( 1 1        = 2 ) ,                              0 1 1 0 . 05       +   2 ( 1 1      = 2   ) ,          0 . 05 < 1 1 0 . 1 +   3 ( 1 1          = 2 ) ,                0 . 1 < 1 1 2         ( 3 )     w h er   n g   i s   th n u m b er   o f   g en er ato r s   1 , 2 , 3                     1 < 2 < 3       3.   P RO B AB I L I S T I O P T I M AL   P O WE R   F L O W   T o   en co m p as s   t h m aj o r it y   o f   p o s s ib le  s y s te m   s tates,   it  i s   n ec ess ar y   to   r u n   th e   d eter m i n i s tic  p o w er   f lo w   m an y   ti m e s   at  d if f er e n o p er atin g   p o in ts .   He n ce ,   it  tu r n s   o u th a it  i s   ap p r o p r iate  to   tr ea th e   d eter m in i s tic  p o w er   f lo w   p r o b le m   as  a   p r o b ab ili s tic  p o w er   f lo w   p r o b le m   [ 1 8 ] .   As  q u a n ti ties   o f   th e   v ar iab les   in   th p o w er   s y s te m   ar tr ea ted   as  r an d o m   v ar iab les  ( R V s ) ,   it  b ec o m es  ea s y   to   d eter m i n t h r esu lt s   r an g e s   o f   th p o w er   f lo w .   Se v er al  m et h o d s   f o r   P OP s t u d y   h a v b ee n   d o n e.   T h ese   m eth o d s   ca n   b d iv id ed   i n to   t h r ee   b asic  g r o u p s ap p r o x i m ate  m e th o d s ,   MCS   m eth o d ,   an d   an al y tical  m eth o d s .   MC is   p r o ce d u r th at  u til izes   to   s o lv p r o b a b ilis tic  p r o b le m .   I is   s tr ateg y   f o r   iter ati v el y   e s ti m ati n g   d eter m i n is tic  m o d el.   T h is   s tr ateg y   is   r eg u lar l y   u til ized   w h en   t h m o d el   is   n o n li n ea r ,   co m p le x ,   o r   h as   m o r e   p ar a m eter s   t h at   ar u n ce r tai n .   T h d is ad v an ta g o f   t h M C m et h o d   is   t h h u g n u m b er   o f   t h e   r eq u ir ed   s a m p le s   to   g et  co n v er g en ce .   Ho w e v er ,   th M C S   tec h n iq u i s   ab le  to   p r o d u ce   ac cu r ate  r es u lts   [ 1 9 ] .   T h p o in esti m ate   m eth o d   ( P E M)   is   c u r r en tl y   th e   r ep r esen tativ e   o f   ap p r o x i m ate   m et h o d s   f o r   P OP ca lcu la tio n s .   T h P E w a s   u s ed   to   s o l v t h P OP [ 1 8 ] ,   [ 2 0 ] .   T h P E lik MCS   u s d eter m in i s tic  p r o ce d u r to   s o l v P P s .   Ho w e v er ,   it  r eq u ir es  a   less   co m p u tat io n al   en cu m b r an ce .   Mo r eo v er ,   P E o v er co m t h a w k w ar d n ess   ass o ciate d   w it h   th s h o r tag o f   t y p ical  k n o w led g e   o f   th e   r an d o m   v ar iab les,  s in c th ese   r an d o m   v ar iab les  ar e   ap p r o x i m ated   b y   v ar ian ce ,   m ea n ,   k u r to s is ,   a n d   s k e w n es s .   T h er ef o r e,   least  d ata  is   n ee d ed .   T h g o al  o f   an y   P E is   to   d eter m i n t h m o m en t s   o f   th e   f u n ctio n   th at  is   f u n ctio n   o f   r an d o m   v ar iab les.  T h u s ed   tw o - P E ( 2 P E M)   in   [ 2 1 ]   is   eq u iv ale n to   Ho n g s   2 m   s ch e m e.   T h 2 P E d o es   n o g iv ac c u r ate  r esu lt s   esp ec iall y   i f   th n u m b er   o f   th i n p u R Vs  is   h i g h .   T h er ef o r e,   it  is   n o s u itab le  f o r   p o w er   s y s te m   o f   ac t u al  s ize.   Ho w e v er ,   th 2 m +1   s c h e m is   b etter   th an   th 2 m   s ch e m b ec au s it  ta k in to   co n s id er atio n   t h k u r to s is   o f   th in p u t   R V s   w h i le  o n l y   o n ev alu atio n   o f   th e   f u n ctio n   is   ad d ed   [ 1 8 ] .   T h er ef o r e,   in   th is   p ap er ,   th s ch e m 2 m +1   i s   u s ed   to   s o lv th P O P F p r o b lem .       3 . 1 .   +   Sche m e   T h is   s ch e m r eq u ir es  2 + 1   ev alu a tio n   o f   th f u n ct io n .   C o n s eq u en tl y ,   t h w e ig h ts   a n d   s tan d a r d   lo ca tio n s   ar [ 1 8 ] :     . =  + ,                    = 1 , 2 , 3       , = , 3 2 + ( 1 ) 3 , 4 3 4 2 , 3       = 1 , 2       , 3 = 0   ( 4 )     . = ( 1 ) 3   ,   ( , 1 , 2 )             = 1 , 2       . 3 = 1 1 ( , 4 2 , 3 )   ( 5 )     w h er e   .   is   th lo ca tio n s   o f   t h in p u t r an d o m   v ar iab le    ,   is   th s ta n d ar d   lo ca tio n      , 1   ,   ar th s tan d ar d   d ev iatio n   a n d   m ea n   o f   t h i n p u t r an d o m   v a r iab le       , 4        , 3   ar th k u r to s is   a n d   s k e w n e s s   o f   th i n p u t r an d o m   v ar iab le      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.  11 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 1   :   9 4 5   -   955   948   .   is   w e ig h t s     o f   th lo ca tio n s   .   Fro m   ( 4 ) ,   s ettin g   , 3 = 0   y ield s   . 3 =    an d   s o ,   o f   th lo ca tio n s   ar th s a m e   ( 1 , 2 , ,    , . . . ,  )   p o in t.  T h er ef o r e,   it  is   s u f f ici en to   r u n   o n ev alu at io n   o f   th p r o b ab ilit y   f u n ctio n   at   th is   lo ca tio n ,   g i v e n   th at  co r r es p o n d in g   w ei g h 0   as f o llo w s :     w 0 = 1 1 m   ( λ l , 4 λ l 2 , 3 ) m l = 1   ( 6 )     Fu r t h er m o r e,   ( 4 )   s h o w s   th a th is   s c h e m g i v n o n - r ea lo ca tio n s   w h e n   , 4 3 4 2 , 3   is   n e g ati v v al u e .   Ho w e v er ,   in   p o w er   s y s te m   p r o b lem s   th p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n s   ar u s u all y   u til ized   to   b in o m ia l,  u n if o r m ,   o r   n o r m al  m o d el,   th er e f o r th e   l o ca tio n s   ar p er m a n en tl y   r ea l   v alu e s .   T o   s o lv th P OP p r o b lem   b y   2 m +1   s ch e m e,   th p o w er   f lo w   i n p u d ata  ar m o d eled   as  r an d o m   v ar iab les,  t h en   t h lo ca tio n s   a n d   w ei g h ts   ar co m p u ted   u s i n g   ( 4 )   an d   ( 5 ) .   T h s o lu tio n   o f   t h P OP p r o b lem   is   p r ese n ted   in   [ 1 8 ]   w h er th e   id ea   ca n   b e   ex p lain ed   u s i n g   t h ( 7 ) :     ( ) = .   ( ( , ) ) 2 = 1 = 1 + 0   0   ,   ( 7 )     w h er e   ( , )   is   o u tp u o f   t h p r o b ab ilit y   f u n ctio n   r elate d   to   th k th   co n ce n tr atio n   ( 1 , 2 , , ,   , ,  )   o f   th e   in p u t r a n d o m   v ar iab le        is   m o m en t s   o f   t h e   o u tp u t   0     is   o u tp u o f   th p r o b ab ilit y   f u n ct io n   r elate d   to   th k th   co n ce n tr atio n   ( 1 , 2 , ,   ,  )   o f   th in p u t   r an d o m   v ar iab le      T h g r o s s   n u m b er   o f   d eter m i n is t ic   o p ti m al  p o w er   f lo w   ( O P F )   to   b r u n   r el ies  o n   th co n ce n tr at io n   s ch e m es.   T h ( , )      0   ar u s ed   to   ev alu ate  th r a w   m o m e n ts   o f   th e   f u n ct io n   o u tp u t.  T h alg o r ith m   w il l   en d s   w h e n   all  co n ce n tr atio n s   o f   th all  in p u t   R V s   ar co n s id er ed .   T h en ,   th ev alu ated   r a w   m o m e n ts   o f   t h e   f u n ctio n   o u tp u w ill b u s ed   to   ca lcu late  t h r eq u ir ed   s tatis t ic al  in f o r m atio n   u s in g   ( 7 ) .         4.   F ACTS   m o de l   FDs   tech n o lo g y   in cl u d es  g r o u p   o f   co n tr o ller s   th at  p r o v id p o s s ib ilit y   o f   co n tr o ll in g   p o w er   s y s te m   p ar a m eter s ,   a n d   it  ca n   b co n n ec ted   to   p o w er   s y s te m   i n   v ar io u s   m e th o d s ,   s u c h   as   in   s h u n t,  s er ie s ,   o r   co m b i n atio n   o f   s h u n t a n d   s e r ies  [ 2 2 ]     4 . 1 .     T hy risto co ntr o lled ser ies ca pa cit o r   T h T C SC   ca n   b c o n s id er ed   as  co n tr o lled   r ea ctan ce   in   s er ies  w ith   t h tr a n s s i m is s io n   li n e .   T h m ai n   o b j ec tiv o f   th is   d ev ice  is   to   co m p en s ate  i m p ed a n ce   o f   th T L .   T h is   co m p en s atio n   o f   th i m p ed an ce   ca n   p r o v id co n tr o t h p o w er   f lo w .   T h is   i n cr ea s es   th e   s y s te m   lo ad   ab ilit y   a n d   i n cr ea s e s   t h d a m p i n g   o f   t h e   in ter ar ea   o s cillatio n ,   an d   also   p r o v id es a   ch an ce   to   q u ick l y   a d j u s t p o w er   f lo w   i n   r esp o n s t o   th co n ti n g en cie s   th at  m a y   h ap p en   in   th e   s y s te m   [ 2 2 ] .   T h T C SC   ca n   b m o d elled   a s   v ar iab le  r ea ctan ce   (  ) .   T C SC   i m p le m en ta tio n   is   e x ec u ted   th r o u g h   f i x ed   ca p ac ito r   in   p ar allel  w it h   co n tr o lled   r ea cto r .   P r ac tically ,   it  is   r ec o m m e n d ed   to   co m p en s a te  TL   r ea ctan ce   u p   to   m ax i m u m   co m p en s ati n g   f r ac tio n   ( C F)  o f   th TL   r ea ctan ce   n o m i n al   v al u (  ) ,   b o th   in   in d u cti v ( )   an d   th ca p ac iti v (  )   o p er atin g   zo n es.  T h er ef o r e,   T h to tal  b r an ch   r ea ctan ce   ( )   is   as   f o llo w s   [ 2 2 ] :       =      +      ,   ( 8 )     Sub j e c t   to               <   <            P r ac tically ,   r atio n al     a n d     m i g h t b 0 . 7   an d   1 . 3   o f      r esp ec tiv el y .       4 . 2 .     St a t ic  s y nchro no us   co m pens a t o r   T h e   s tatic  s y n c h r o n o u s   co m p en s ato r   ( ST A T C OM )   o p er ate s   as  r ea ctiv p o w er   co n tr o ll ed   s o u r ce .   T h m ain   f ea tu r o f   t h ST A T C OM   i s   to   p r o v id v o ltag s u p p o r w i th o u u s i n g   r ea cto r s   an d   b an k s   o f   ca p ac ito r s   in   o r d er   to   ab s o r b   o r   s u p p ly   r ea ctiv p o w er .   T h u s ,   th ST A T C OM   h a s   th a b ilit y   to   co n tr o l   its   ca p ac itiv o r   in d u c tiv c u r r en in d ep en d en t l y   o f   s y s te m   v o lt ag [ 2 2 ] .   T h ST A T C OM   ca n   in j ec o r   co n s u m e   r ea ctiv p o w er   in   th s y s te m   b u s .   W h en   t h b u s   v o lta g is   h ig h er   th a n   th r ef er e n ce   v al u e,   th e   ST A T C OM   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       F A C TS   a llo ca tio n   co n s id erin g   lo a d s   u n ce r ta in ty,   s tea d s ta te  o p era tio n   c o n s tr a in ts   ...   ( M.  M.  H.   E lr o b y)   949   ca n   co n s u m r ea cti v p o w er   f r o m   t h n et w o r k   to   d ec r ea s th b u s   v o ltag e.   I n   t h is   ca s e,   th ST A T C OM   is   s i m ilar   to   an   in d u cti v b eh a v io u r .   F u r th er ,   w h e n   t h b u s   v o lta g i s   les s   t h an   th e   r ef er en ce   v al u e,   t h e   ST A T C OM   w ill   in j ec ts   r ea ctiv p o w er   i n to   t h b u s   s y te m   to   in cr ea s t h v o ltag e,   p r esen ti n g   ca p ac iti v e   b eh av io u r .   T h ST A T C OM   c an   b r ep r esen ted   b y   co n s u m ed   o r   in j ec ted   r ea ctiv p o w er   w it h   w o r k in g   r an g e   o f   - 3 0 0   to   3 0 0   MV A R .     4 . 3 .     F ACTS   c o s t   On ce   th o p ti m u m   lev el  f o r   FDs   is   f o u n d ,   th co s o f   t h T C S C   an d   ST A T C OM   ca n   b ca lcu late d   ac co r d in g   to   th f o llo w i n g   eq u atio n s   [ 23]      = 0 . 0003   2 0 . 3051   + 127 . 38          $ /      ( 9 )      = 0 . 0015   2 0 . 7130   + 153 . 75          $ /      ( 1 0 )     w h er is   t h o p er atin g   r a n g e   o f   th F AC T S d ev ices i n   VAR.    T o   c o m p ar th e   an t icip ated   b en ef its   a g ai n s th co s o f   FD s ,   th e y   h av to   b ch an g ed   to   th s a m e   u n i t.  I n   t h is   s t u d y ,   t h co m p ar i s o n   is   m ad b y   ch a n g in g   t h F Ds co s t i n to   co s t p er   Ho u r   U S$ /h ”.   T o   co m p u t e   co s p er   Ho u r   th f o llo w i n g   ass u m p tio n s   ar e   m ad e:  L i f e ti m o f   t h p r o j ec ( n ) =5   y ea r s ,   Dis co u n r ate  ( r ) =1 0 % T h co s t o f   FDs   in   US$ /h   ca n   b ca lcu lated   as i n   [ 2 4 ] :      = (  +   ) × × 1000 × × ( 1 + ) ( 1 + ) 1 8760   ( 1 1 )       5.   O P T I M AL   P O WE F L O W   I n   th i s   s t u d y ,   t h OP is   s o l v ed   w ith   t h aid   o f   m atp o w e r   in ter io r   p o in s o lv er   ( MI P S),   w h ich   i s   co d ed   in   MA T L A B   2 0 1 7 b   [ 2 5 ] MI P ar s u ited   f o r   v er y   lar g e - s ca le  p r o b le m s .   I n   th s u cc es s   ca s e,   t h e   s o lu tio n   in   t h f ea s ib le  r eg io n ,   th s o lv er   g e n er ates  f lag   eq u al  to   o n e.   I n   th f a ilu r ca s e,   th s o lu tio n   in   t h e   in f ea s ib le  r eg io n ,   th s o lv er   g en er ates  f lag   eq u al  to   ze r o .   T h er ef o r e,   if   th f la g   eq u als  to   ze r o ,   th e   in f ea s ib ilit y   ca s e,   th co n s tr ain t s   ca n   b co n s id er ed   as a   n o r m alize d   p en a lt y   f u n ctio n s   as  f o llo w s :     5 . 1 .     G ener a t o rs a ct i v po w e v io la t io n li m it s   pre s ent ed  b y      =     ( 1 2 )     w h er      =   {         0                                                                     1                                                                        1                                                                            ,        ,     ar g en er ated ,   u p p er ,   an d   lo w e r   ac tiv p o w er   r esp ec tiv el y   f o r   g en er ato r   i.     5 . 2 .     G ener a t o rs  re a ct iv po w er   v io la t io n li m it s   pre s ent ed  by      =     (1 3 )     w h er e      = {         0                                                                              1                                                                        1                                                                            Q g i , Q g i   a n d ,   Q g i     ar g en er ated ,   u p p er ,   an d   lo w er   r ea ctiv p o w er   r esp ec tiv el y   f o r   g en er ato r   i .   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.  11 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 1   :   9 4 5   -   955   950   5 . 3 .   B us   v o lt a g v io la t io n lim it s   presente d by      =    ( 1 4 )     w h er e     = {         0                                                                      1                                                                       1                                                                            V i , V i   , V i   ar b u s   v o ltag e,   b u s   lo w er   v o l tag e,   an d   b u s   u p p er   v o ltag r e s p ec tiv el y   f o r   b u s   i.     5 . 4 .   F lo w   v io la t io n li m it s   pre s ent ed  by      =    ( 1 5 )     w h er e     = { 0                                                                1                                                                                                  I i , a n d   I i   ar th lin c u r r en t a n d   u p p er   lin cu r r e n t r esp ec tiv e l y   f o r   lin i.       6.   T E A CH I N G - L E ARN I N G   B ASE O P T I M I Z AT I O N   T L B tech n iq u d ep en d s   o n   th in f l u e n ce   o f   t h teac h er   o n   lear n er s   i n   clas s .   Si m ila r   to   o th er   p o p u latio n - b ased   tech n iq u es,  it  u s es  p o p u latio n   to   g et  th g lo b al  s o lu tio n .   T h p r o ce s s   o f   th T L B is   s p litt ed   in to   t w o   p h ase s .   T h f ir s p h a s is   T ea ch er   p h ase”   an d   th s ec o n d   p h ase  i s   L ea r n er   p h ase”.   I n   th e   T ea ch er   p h ase” ,   t h T ea ch er   is   co n s id er ed   th m o s lear n ed   s tu d e n in   th cla s s .   T h er ef o r e,   at  ea ch   iter atio n   i ,   th b es lear n ed   a m o n g   th p o p u latio n   w ill  ac a s   T ea c h er   an d   d en o ted   b y     an d   tr ies   to   b r in g   th e   m ea n   o f   th clas s   (  )   to w ar d s   h is   le v el.   T h s o lu tio n   is   i m p r o v ed   u s in g   th d i f f er e n ce   m ea n   d escr ib ed   as  f o llo w s   [ 2 6 ] :            =        (            )   ( 1 6 )     w h er ri   is   t h r an d o m   n u m b e r   w it h i n   r an g [ 0 ,   1 ]     T F is   eith er   1   o r   2 .   T h o ld   s o lu tio n   w i ll b u p d ated   u s in g   t h e   d if f er en ce   m ea n   as f o llo w s :       , =    ,   +        ( 1 7 )     I f   Sn e w ,   i i s   b etter   th a n   th So ld ,   i,  th en   ac ce p   ,   o th er w is k e ep   it a s   it is .   I n   th “L ea r n er   p h a s e” ,   th e   s t u d en i m p r o v es  h is   k n o w led g u p   to   ce r tain   lev el.   I n   t h is   p h ase,   th e   s tu d e n w ill co m to   k n o w   n e w   i n f o r m atio n   by   s el f - s t u d y i n g .   I n   th is   p h a s e,   s t u d en u p d atin g   i s   g i v e n   R an d o m l y ,   s elec t t w o   s t u d en ts   Si an d   Sj   w h er   j       ,   =    ,   +      (   )                (  )   <   (  )         ,   =    ,   +      (   )                ( )     (  )   ( 1 8 )     I f     ,   g iv es  b etter   s o lu tio n   th an   S o ld ,   i   th en ,   ac ce p t   it  o th er w is e   k ee p   as  it  is .   T h alg o r ith m   w ill  co n tin u e   u n t il th ab o r t c o n d itio n   i s   m e t.     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       F A C TS   a llo ca tio n   co n s id erin g   lo a d s   u n ce r ta in ty,   s tea d s ta te  o p era tio n   c o n s tr a in ts   ...   ( M.  M.  H.   E lr o b y)   951   7.   P RO B L E M   ST AT E M E NT   T h allo ca tio n   o f   th ST A T C OM   an d   T C S C   is   ex p r es s ed   as  m i x ed   c o n ti n u e s - d is cr ete   p r o b lem .   T h f lo w ch ar o f   t h p lan n ed   alg o r ith m   is   s h o w n   i n   F ig u r 1 .   T h o v er all  p r o b lem   i s   f o r m u lated   as  t w o   lev els.  I n   t h f ir s lev el,   th T L B s ea r ch e s   o f   lo ca tio n   an d   r atin g   o f   t h FDs   t h en   t h r esu lt  o f   th f ir s le v el   is   p ass ed   in to   th e   s ec o n d   lev el .   I n   t h s ec o n d   le v el,   t h p r o b le m   i s   d i v id ed   in to   t w o   b r an c h es.  T h f ir s t b r an c h   ( th r ig h b r an ch ) ,   th T L B s ea r ch es  o f   t h lo ad s   b et w ee n   th u p p er   an d   lo w er   v a lu t h at  r etu r n   m a x   v al u o f   th OP F v io lat io n   li m it s   ( i.e .   th w o r s t c ase   o f   th s y s te m   v io latio n   li m i ts )   ac co r d in g   to   t h ( 1 9 ) :     E cm ax = ma x   { W 1   ( Pgc +   Q gc   + Ic   +   Vc ) + W 2   SCI }   ( 1 9 )     T h s ec o n d   b r an ch   ( th lef b r an ch )   u s es  2 P E an d   OP f o r   th ev alu at io n   o f   t h ex p e cted   v alu e   ( i.e .   m o m e n o n ( 7 ) )   o f   g e n er atio n   co s t (    ) .   T h en   th w o r s ca s o f   t h co n s tr ain t s   E cm ax   an d       ar r etu r n ed   to   th f ir s t le v el  t o   b co n s id er   in   th o b j ec tiv f u n ctio n   as  f o llo w s :     F m i n = min   { W 3   (     + C h ) + W 4   E cm a x }   ( 2 0 )     I ca n   b co n clu d ed   th at  t h alg o r ith m   s ea r c h es  o f   t h b es lo ca tio n s   an d   r ati n g s   o f   t h FDs   t h at  m in i m ize   g en er atio n   an d   FD s   co s t f o r   al l p o s s ib le  lo ad s   an d   m i n i m ize  th w o r s t - ca s o f   t h s y s te m   v io latio n   li m its .       8.   CASE   S T UD Y   T h ef f ec ti v en e s s   o f   th p r o p o s ed   alg o r ith m   is   d e m o n s tr ate d   o n   th I E E E   1 4 - Gen er ato r   t est  s y s te m .   T h d ata  o f   th is   p o w er   s y s te m s   ar av ailab le  in   [ 2 7 ] .   A ll  FD s   ar r em o v ed   f r o m   s y s te m   t h en   it  co n s id er ed   as   b ase  ca s e.   T h s tatis tical  d ata  f o r   th is   s y s te m   is   id en t if i ed   b ef o r eh an d .   Fo r   s im p lici t y ,   th v alu e s   o f   th e   s k e w n es s ,   s ta n d ar d   d ev iatio n ,   an d   k u r to s i s   f o r   ea ch   lo ad   b u s   ar s et  o n   1 5 %,  0 . 3 0 4 1 ,   an d   2 . 5 3 9 2 ,   r esp ec tiv el y .   I n   ad d itio n ,   th m ea n ,   t h lo w er ,   an d   u p p er   f o r   ea ch   lo ad   b u s   ar co n s id er ed   0 . 8 ,   0 . 6 ,   an d   1 . 1   o f   th h ea v y   ca s r esp ec ti v el y .   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   is   u s ed   to   allo ca te  f o u r   ST A T C OM   an d   f o u r   T C SC   d ev ices  i n   t h test   s y s te m .   T h alg o r ith m   d e s cr ib ed   in   se cti o n   7   w as  u s ed   to   ca lcu late  t h e   lo ca tio n s   a n d   r ati n g   o f   th FDs .   T h r ig h b r an ch   i n   th s ec o n d   lev el  o f   t h Fig u r 1   w as  u s ed   to   in v esti g ate  th w o r s ca s e   o f   th e   s y s te m   v io latio n   li m it s   in   th ca s o f   t h ab s en ce   o f   FD s .   T h en   t h r es u lt s   o f   t h ese  t w o   c ases   ( i.e .   w it h   an d   w it h o u t FDs)  ar s h o w n   i n   T ab le  1 .   T h lef t b r an ch   i n   th s e co n d   lev el  o f   t h Fi g u r 1   w as   u s ed   to   in v esti g ate   th ex p ec ted   g en er atio n   co s t   (     )   in   th ca s o f   t h ab s en ce   o f   FDs .   T h en   th r es u l t s   o f   t h ese  t wo   ca s es  ( i.e .   w i th   a n d   w ith o u F Ds)  ar s h o w n   i n   T ab le  2 .   I n   ad d itio n ,   T a b le  3   s h o w s   t h r e s u lt s   o f   t h F AC T lo ca tio n   an d   r atin g .   T h Fi g u r 2   s h o w s   t h co n v er g e n c cu r v o f   t h p r o p o s ed   alg o r ith m .   F ig u r 3   to     Fig u r 5   s h o w   b u s es   v o lta g a n d   li n es  f lo w   f o r   t h w o r s ca s e   o f   t h s y s te m   v io latio n   li m it s   i n   t h ca s e   o f   t h e   p r esen ce   an d   ab s e n ce   o f   F Ds. B ased   o n   th e   r esu lts   o f   t h p r o p o s ed   alg o r ith m ,   th e   FD s   s h o w n   i n   T ab le  3   ar e   u s ed   in   t h Si m u li n k   m o d el  to   p er f o r m   t i m e - d o m ai n   s i m u lati o n   test   as  f o llo w s :     a.   C o n ti n g en c y   ca s e :   t h r ee - p h ase  f au l i s   o cc u r r ed   at  t h e   en d   o f   li n 4 0 9 - 4 1 1   n ea r   b u s   4 1 1   at  ti m e =1 .   T h e   f au lt  w as  c lear ed   af ter   0 . 1   s .   T h Fig u r 6   an d   Fi g u r 7   s h o w   t h s i m u latio n   r es u lts   o f   all  g e n er ato r s   f r eq u en c ies o f   t h co n ti n g en c y   ca s f o r   w it h o u FDs   a n d   w i th   FD s   ca s es.   b.   R e m ar k s :     As  ex p ec ted ,   th to tal  ex p ec ted   co s ( G ex p c )   an d   C o n s tr ain ts   d ev i atio n   ar s m a ll  in   th ca s w it h   FDs   th a n   ca s w ith o u t FD s .         I is   o b v io u s   t h at  t h s y s te m   o p er ate  w ith o u co n s id er in g   FDs   f ail  to   m ai n tai n   t h e   i n ter - ar ea   o s cillatio n   w h e n   it  is   s u b j ec ted   to   th is   co n ti n g e n c y .   Ho w e v er ,   w h e n   F Ds ar co n s id er ed ,   th i n ter - ar ea   o s cillatio n   ca n   b s u cc ess f u ll y   d a m p ed .   T h is   d e m o n s tr ated   th at  t h p r o p o s ed   alg o r ith m   co u ld   s u c ce s s f u l l y   h an d l e   co n tin g e n cies a n d   r ed u ce   to ta l c o s t.        T ab le  1 .   T h w o r s ca s e   o f   th e   s y s te m   co n s tr ai n ts   v io latio n   l i m it s     Pgc   Q gc   Vc   Ic   S C I   W i t h o u t   F D s   0   0   0 . 4 3   0 . 2 3   0 . 5 6   W i t h   F D s   0   0   0   0   0 . 1       T ab le  2 .   T h ex p ec ted   g en er atio n   co s t     W i t h o u t   F D s   W i t h   F D s   M e t h o d   O P F g c   e x p e c t e d   O P F g c   e x p e c t e d   +   Ch   2 P E M   8 5 3 3 8 5 . 6   8 0 2 1 8 5 . 6   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.  11 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 1   :   9 4 5   -   955   952   T ab le  3 .   FA C T Ss   lo ca tio n s   a n d   r atin g s   T C S C   S TA T C O M   F r o m   To   C o mp e n s a t i n g   F r a c t i o n   ( C f )   L o c a t i o n   R e a c t i v e   P o w e r   R a t i n g   3 0 8   3 0 7   0 . 8   2 1 2   2 1 0   1 0 2   3 0 9   0 . 7   4 1 2   1 8 8   2 0 5   4 1 6   0 . 8   3 1 3   1 7 0   4 0 8   4 0 5   0 . 8   5 0 7   1 9 0       NO                                     TLB O   ( se a r c h   fo r   F a c ts Lo c a t io n   &   R a tin g )        Ye s   P EM       t i l l   2 m +1     i tr m ax _l o o p   i tr     Ye s   NO       Fig u r 1 Flo w c h ar t o f   t h FD s   allo ca tio n           Fig u r 2 .   T h co n v er g en ce   c u r v o f   t h o b j ec tiv f u n ctio n   f o r   p r o p o s ed   alg o r ith m   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       F A C TS   a llo ca tio n   co n s id erin g   lo a d s   u n ce r ta in ty,   s tea d s ta te  o p era tio n   c o n s tr a in ts   ...   ( M.  M.  H.   E lr o b y)   953       Fig u r 3 .   T est s y s te m   b u s e s   v o ltag w it h o u t FD s   ca s e           Fig u r 4 .   T est s y s te m   b u s e s   v o lt ag w it h   FDs   ca s e           Fig u r 5 .   L in e s   f lo w   w it h   an d   w it h o u t FDs ca s e           Fig u r 6 .   Si m u latio n   r esu l t o f   co n tin g e n c y   f a u lt  w it h o u FDs   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.  11 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 1   :   9 4 5   -   955   954       Fig u r 7 .   Si m u latio n   r esu l t o f   co n tin g e n c y   f a u lt  w it h   FD s       9.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   h a s   p r esen ted   an   e f f icie n an d   s i m p le  al g o r ith m   f o r   d eter m i n in g   t h o p ti m al  lo c atio n   an d   ca p ac it y   o f   t h F Ds.  A s   ev id en ce d   b y   t h ca s s tu d y ,   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m   ca n   s u c ce s s f u l l y   s o lv t h e   ch alle n g i n g   o f   co n ti n g e n c y   an d   is   ca p ab le  o f   p r o v id in g   b ett er   r esu lts   in   o p er atio n   co s t.  T h allo ca tio n   o f   t h e   FDs   i s   p r esen ted   a s   m u l ti - o b j ec tiv f u n ctio n .   T h o b j ec tiv es  o f   t h f u n ctio n   ar r ed u cin g   t h e x p ec ted   g en er atio n   co s t,  s tead y - s tate  c o n s tr ain ts   a n d   i m p r o v i n g   t h d y n a m ic  p er f o r m a n ce   o f   t h p o w er   s y s te m .   T h lo ad s   in   th is   r esear ch   ar co n s i d e r ed   w it h   t h u n ce r tai n t y   m o d el.   T h p o w er   s y s te m   co n s tr a in ts   ar co n s id er ed   as  co u n ter p ar p r o b lem s   ( i. e.   m i n i m u m   o f   m ax i m u m   v al u e)   to   ac h iev r o b u s t   o p tim izat io n .   T h ef f ec tiv e n e s s   o f   t h al g o r ith m   is   in v est ig ated   u s i n g   th I E E E   5 9 - b u s   test   s y s te m s .       R E F E R E NC E S     [1 ]   M .   V .   Ra o ,   e a l. ,   A v a il a b le  tran sf e c a p a b il it y   e v a lu a ti o n   a n d   e n h a n c e m e n u sin g   v a rio u F A CT S   c o n tro ll e rs:   S p e c ial  f o c u s o n   sy st e m   se c u rit y ,   Ai n   S h a ms   En g in e e rin g   J o u rn a l ,   v o l.   7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 9 1 - 2 0 7 ,   2 0 1 6 .   [2 ]   S .   Da w n ,   e a l. ,   A n   a p p ro a c h   fo s y ste m   ris k   a ss e ss m e n a n d   m it ig a ti o n   b y   o p ti m a o p e ra ti o n   o f   w in d   f a r m   a n d   F A C T S   d e v ice in   a   c e n tralize d   c o m p e ti ti v e   p o we m a rk e t,   IEE T ra n s a c ti o n o n   S u sta i n a b le   E n e rg y ,   v o l.   1 0 ,     n o .   3 ,   p p .   1 0 5 4 - 1 0 6 5 ,   2 0 1 9 .   [3 ]   A .   Co lme n a r - S a n to s,  e a l . ,   Dis tri b u te d   g e n e ra ti o n A   re v ie w   o f a c to rs  th a c a n   c o n tri b u te  m o st  to   a c h iev e   a   sc e n a rio   o f   D G   u n it e m b e d d e d   in   th e   n e w   d istri b u t io n   n e tw o rk s,”   Ren e w a b le  a n d   S u st a i n a b le   En e rg y   Rev iew   v o l.   5 9 ,   p p .   1 1 3 0 - 1 1 4 8 ,   2 0 1 6 .   [4 ]   B.   V .   Ku m a a n d   N.  V .   S rik a n th ,   A   h y b rid   a p p ro a c h   f o o p ti m a l   lo c a ti o n   a n d   c a p a c it y   o f   UP F t o   im p ro v e   th e   d y n a m ic sta b il it y   o f   th e   p o w e s y ste m ,   Ap p l ied   S o ft   C o mp u t in g ,   v o l.   5 2 ,   p p .   9 7 4 - 9 8 6 ,   2 0 1 7 .   [5 ]   A .   El m it w a ll y ,   e a l. ,   L o n g - ter m   e c o n o m ic  m o d e f o a ll o c a ti o n   o f   F A C T S   d e v i c e in   re stru c tu re d   p o w e s y ste m s   in teg ra ti n g   w in d   g e n e ra ti o n ,   IE T   Ge n e r a ti o n ,   T r a n sm issio n   a n d   D istrib u ti o n ,   v o l.   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 9 - 3 0 ,   2 0 1 6 .   [6 ]   W Ya o ,   e a l. ,   W id e - A re a   Da m p in g   Co n tr o ll e f o P o w e S y ste m   In tera re a   Os c il latio n s:  A   N e t wo rk e d   P re d ictiv e   Co n tr o A p p ro a c h ,   IEE T ra n s a c ti o n o n   C o n tr o S y st e ms   T e c h n o l ogy ,   v o l.   2 3 ,   n o .   1 ,   p p .   2 7 - 3 6 ,   2 0 1 4 .   [7 ]   L .   Ya z d a n a n d   M .   R.   A g h a m o h a m m a d i,   Da m p in g   in ter - a re a   o sc il latio n   b y   g e n e ra ti o n   re sc h e d u li n g   b a se d   o n   w id e - a re a   m e a su re m e n in f o r m a t io n ,   In t e rn a ti o n a l   J o u rn a o f   E lec tr ica l   Po we r   and   En e rg y   S y st e ms ,   v o l.   6 7 ,     p p .   1 3 8 - 1 5 1 ,   2 0 1 5 .   [8 ]   M .   M a n d o u r ,   e a l. ,   Da m p in g   o f   P o w e S y ste m s Os c il latio n s u sin g   F A C T S   P o w e Os c il latio n   Da m p e r De sig n   a n d   P e rf o rm a n c e   A n a l y sis  D a m p in g   o f   P o w e S y ste m Os c il latio n u sin g   F A C T S   P o w e Os c il latio n   Da m p e r De sig n   a n d   P e rf o rm a n c e   A n a l y sis,”   1 6 th   In t e rn a ti o n a l   M id d le - Ea st  P o we S y st em   Co n f e re n c e   ( M EP C ON’2 0 1 4 )   A in   S h a m s Un iv .   Ca iro ,   Eg y p t,   2 0 1 4 ,   p p .   1 - 8.   [9 ]   W .   Ya o ,   e t   a l. ,   W id e - a re a   d a m p in g   c o n tro ll e o f   F a c ts  d e v ice f o in ter - a re a   o sc il latio n c o n si d e rin g   c o m m u n ica ti o n   t im e   d e la y s,”   IEE T ra n s a c ti o n s o n   P o we r S y st em ,   v o l.   2 9 ,   n o .   1 ,   p p .   3 1 8 - 3 2 9 ,   2 0 1 4 .   [1 0 ]   K.  N.  S tan to n ,   Dy n a m ic  e n e rg y   b a lan c e   stu d ies   f o sim u latio n   o f   p o w e r - f r e q u e n c y   tran sie n ts,”  IEE T ra n s a c ti o n on   P o we r A p p a r a tu a n d   S y st e ms ,   v o l.   P A S - 9 1 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 0 - 1 1 7 ,   1 9 7 2 .   [1 1 ]   H.  Ye   a n d   Y.  L iu ,   De sig n   o m o d e p re d ictiv e   c o n tro ll e rs  f o a d a p ti v e   d a m p in g   o f   in ter - a re a   o sc il latio n s,”   In t e rn a t io n a l   J o u rn a o f   E lec tr ica l   Po we r   a n d   En e rg y   S y st em ,   v o l.   4 5 ,   n o .   1 ,   p p .   5 0 9 - 5 1 8 ,   2 0 1 3 .   [1 2 ]   M .   Kh a ji   a n d   M .   R.   A g h a m o h a m m a d i,   On li n e   e m e r g e n c y   d a m p in g   c o n tro ll e t o   su p p re ss   p o w e s y ste m   in ter - a re a   o sc il latio n   u si n g   lo a d - g e n e ra ti o n   t rip p i n g ,   El e c tr ic   Po we r S y st em   Res e a rc h ,   v o l.   1 4 0 ,   p p .   8 0 6 - 8 2 0 ,   2 0 1 6 .   [1 3 ]   P .   Jo rg e n se n ,   e a l. ,   P ro b a b il ist ic  lo a d   f lo w   c a lcu latio n   u sin g   M o n t e   Ca rlo   tec h n iq u e f o d istri b u ti o n   n e tw o rk   w it h   w in d   tu r b in e s,”   Pr o c e e d in g s   o f   In t e rn a t io n a l   Co n f e re n c e   o n   Ha rm o n ics a n d   Q u a l i ty  o f   Po we ( ICHQ P ) ,   v o l.   2 ,     1 9 9 8 ,   p p .   1 1 4 6 - 1 1 5 1 .   [1 4 ]   S .   O.  F a ried ,   e a l. ,   P r o b a b i li stic  tec h n iq u e   f o siz in g   F ACT S   d e v ic e f o ste a d y - sta te  v o lt a g e   p ro f il e   e n h a n c e m e n t,   IET   Ge n e r a ti o n ,   T ra n sm issio n   a n d   Distri b u t io n ,   v o l .   3 ,   n o .   4 ,   p p .   3 8 5 - 3 9 2 ,   2 0 0 9 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.