I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   4 A u g u s t   201 8 ,   p p .   1 9 5 4 ~ 1 9 6 6   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 8 i 4 . p p 1 9 5 4 - 1966           1954       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   O pti m a G e nera ti o n   S c h e d uling   o Po w er Sys te m  f o r  Ma x i m u m   Renew a ble Energ y  H a rv esting  and  Po w er Lo ss es M ini m i z a tion       B o un t ha nh   B a nh t ha s it 1 Ch a o wa na n J a m ro en 2 Sa nc ha i D ec ha nu pa prit t ha 3   1, 3 De p a rtm e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Ka se tsa rt  Un iv e rsit y ,   Ba n g k o k ,   T h a il a n d   2 Div isio n   o f   In str u m e n tatio n   a n d   A u to m a ti o n   E n g in e e rin g   T e c h n o l o g y ,   Kin g   M o n g k u t’s  Un iv e rsity   o f   T e c h n o l o g y   No rth   Ba n g k o k ,   Ra y o n g   Ca m p u s,  T h a il a n d       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   5 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Ma r   4 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   A p r   2 ,   2 0 1 8     T h is  p a p e p ro p o se a n   o p ti m a g e n e ra ti o n   sc h e d u li n g   m e th o d   f o a   p o w e r   s y ste m   in teg ra ted   w it h   re n e w a b le  e n e rg y   so u rc e (RES b a se d   d istri b u ted   g e n e ra ti o n (DG a n d   e n e rg y   sto ra g e   s y st e m (ES S c o n si d e rin g   m a x i m u m   h a rv e stin g   o f   RES   o u t p u ts   a n d   m i n im u m   p o w e s y ste m   o p e ra ti n g   l o ss e s T h e   m a in   c o n tri b u ti o n   a im a e c o n o m ic a ll y   e m p lo y in g   RES   in   a   p o w e r   s y st e m .   In   p a rti c u lar,  m a x i m u m   h a r v e sti n g   o f   re n e wa b le  e n e rg y   is  a c h iev e d   b y   th e   m e a n   o f   ES S   m a n a g e m e n t.   In   a d d it i o n ,   m in im u m   p o w e s y ste m   o p e ra ti n g   lo ss e c a n   b e   o b tain e d   b y   p ro p e rly   sc h e d u li n g   o p e ra ti n g   o f   ES S   a n d   c o n tro ll a b le  g e n e ra ti o n s P a rti c l e   S wa m   Op ti m iza ti o n   ( P S O)   a lg o rit h m   is   a p p li e d   t o   se a rc h   f o a   n e a g lo b a o p ti m a so lu ti o n s T h e   o p ti m iza ti o n   p ro b lem   is  f o r m u late d   a n d   e v a lu a ted   tak in g   i n to   a c c o u n p o w e s y ste m   o p e ra ti n g   c o n stra i n ts T h e   d iff e r e n o p e ra ti o n   sc e n a rio h a v e   b e e n   u se d   to   in v e stig a te  th e   e ff e c ti v e   o f   th e   p r o p o se d   m e th o d   v ia  DIg S IL EN T   P o w e rF a c to r y   so f t w a r e .   T h e   p r o p o se d   m e th o d   is  e x a m in e d   with   IEE sta n d a rd   1 4 - b u s an d   3 0 - b u s tes t   s y ste m s   K ey w o r d :   Dis tr ib u ted   g e n er atio n   E n er g y   s to r ag s y s te m   Gen er atio n   s c h ed u lin g   P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   P o w er   lo s s e s   R en e w ab le  e n er g y   h ar v esti n g   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   B o u n th a n h   B an h th a s it,    Dep ar t m en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Kasets ar t U n i v er s it y ,   5 0 ,   Ng a m   W o n g   W an   R d ,   L at  Yao ,   C h at u ch a k ,   B an g k o k ,   1 0 9 0 0 ,   T h ailan d .   E m ail: b an h t h asi t.b @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N     Dev elo p m e n o f   r e n e w ab le  en er g y   s o u r ce s   ( RE S o f f er s   a   r e m ar k ab le  b en e f it  to   s u s tai n a b le  p o w er   g en er atio n   i n   al elec tr ic  p o w er   s y s te m   w it h   lo w   en v i r o n m e n tal  p o ll u tio n   e m is s io n s   co m p ar ed   w it h   co n v e n tio n al  e n er g y   s o u r ce s   b ased   p o w er   g en er atio n .   T h m o s i m p o r ta n asp ec o f   r en e w ab le  p o w er   g en er atio n ,   w ell   k n o w n   a s   d i s tr ib u ted   g en er atio n   ( DG) ,   is   al m o s ze r o   f u e co s t.   Ho w e v er ,   DG   co n n ec ted   ex is t in g   p o w er   s y s te m   i s   r a is i n g   co n ce r n s   o n   co m p lex   p r o b le m s   of   s y s te m   o p er atio n   an d   co n tr o l .   B asicall y ,   t h p o w er   f lo w   in   tr a n s m i s s io n   li n e s   w ill  b c h an g ed   i n   d ir ec t io n   s i g n i f ican tl y   ca u s in g   u n d esire d   co n d itio n s   o f   p o w er   lo s s e s   in   t h p o w er   s y s te m .   A lt h o u g h   DG  ca n   ad d itio n all y   i n cr ea s en er g y   ef f i cien c y   a n d   en h a n ce   th ca p ab ilit y   o f   p o w er   s y s te m ,   it   ca n   ad v er s el y   i m p ac o n   p o w er   lo s s es  d u to   t h c h a n g o f   u n id ir ec tio n a p o w er   f lo w   to   b id ir ec tio n al   p o w er   f lo w   w it h o u ap p r o p r iate  p o w er   m a n a g e m e n t   [ 1 ] .   T y p icall y ,   DG   is   o p er ated   at  r ate d   ca p ac ity   to   ac h iev e   ec o n o m ical  in v est m e n asp ec t,  w h er ea s   it  m a y   lea d   to   h ig h   lev el  o f   p o w er   lo s s es  an d   cr itical   v o l tag p r o f iles   i n   th p o w er   s y s te m .   T h er ef o r e ,   g en er atio n   s ch ed u li n g   m et h o d   p lay s   s i g n if ica n t   f ac to r   f o r   p o w er   m a n a g e m en t   eli m i n atin g   p o w er   lo s s e s   an d   co m p lex it y   o f   s y s te m   o p er atio n   p r o b lem s .   Sin ce   p o w er   lo s s e s   h av b ee n   s tu d ied   a n d   p r esen ted   i n   n u m e r o u s   asp ec ts ,   s o m n o v el  o p ti m al  p o w er   f lo w s   h av b ee n   tr ad itio n all y   u s ed   in   p o w er   lo s s es  r ed u ctio n   asp ec [ 2 ] .   Netw o r k   r ec o n f i g u r atio n   w as  u s ed   f o r   p h y s ica ll y   alter i n g   n et wo r k   to p o lo g y   t h at  ai m ed   at  ch an g o f   t h n et w o r k   p o w er   f l o w   to   r ed u ce   p o w er   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:  2088 - 8708       Op tima l G en era tio n   S ch e d u lin g   o f P o w er S ystem  fo r   Ma ximu   ( B o u n th a n h   B a n h th a s it )   1955   lo s s es  i n   p o w er   s y s te m   [ 3 ] - [ 4 ].   T r an s m i s s io n   e x p an s io n   p lan n i n g   asp ec co u ld   b em p lo y ed   to   i m p r o v n et w o r k   lo s s es   co n s id er i n g   r e ac tiv p o w er   [ 5 ] .   I n ter co n n ec t io n   p lan n i n g   o f   m icr o g r id   h a s   b ee n   d is cu s s ed   f o r   en h a n ci n g   p o w er   lo s s es  an d   r eliab ilit y   [ 6 ] .   I n   d is tr ib u tio n   s y s te m ,   p o w er   lo s s e s   ar a   s ig n i f ican t   is s u d u to   h ig h   R / r atio .   DG  an d   ca p ac ito r   lo ca tio n s   w er p r o p o s ed   f o r   p o w er   lo s s es  r ed u ctio n   an d   a m elio r ati n g   v o ltag p r o f iles   i n   d is tr ib u tio n   s y s te m   [ 7 ] .   I n   ad d itio n ,   s w itc h in g   d ev ices  allo ca tio n   w a s   an al y ze d   in   o r d er   to   ga in   p o w er   lo s s   r ed u ctio n   a s   w ell   as  s er v ice  r esto r atio n   [ 8 ].   Mo r eo v er ,   v ar io u s   m et h o d s   w er p r o p o s ed   in   an   ar ea   o f   DG  u n its   s it i n g   a n d   s iz in g   [ 9 ] - [ 1 1 ].   A lt h o u g h   p o w er   lo s s   m i n i m i za tio n   h a s   b ee n   s t u d ied   ex te n s i v el y ,   t h is   a s p ec is   s til at tr ac ted   th e   n u m er o u s   r esear ch   in ter es ts E s p ec iall y ,   th g e n er atio n   s c h ed u li n g   o r   p o w er   m an a g e m en b ased   o n   p o w er   lo s s es  m in i m izat io n   h a s   also   b ee n   f o cu s ed Fo r   p o w er   m an a g e m e n in   d is tr ib u t io n   s y s te m ,   o p er atio n al   s ch ed u lin g   h a s   b ee n   p r esen te d   f o r   o v er all   b en e f it  m a x i m iz atio n   a n d   lo s s   m i n i m izatio n   b ased   o n   elec tr ical   v eh ic les  i n teg r ated   s y s te m   [ 12 ] [ 13 ] .   R ea l - ti m e n er g y   m an a g e m e n s tr ate g y   w as  p r o p o s ed   c o n s id er in g   o p er atio n al  co n s tr ain t s   an d   p o w er   f lo w   d ir ec tio n   in   m icr o g r id   [ 1 4 ] [ 1 5 ].   D e m an d   r esp o n s an d   r en e w ab le  en er g y   g e n er atio n   w er co n s i d er ed   f o r   m i n i m izi n g   p o w er   l o s s   u s in g   h eu r i s tic  al g o r ith m   [ 1 6 ] [ 1 7 ] .   E n er g y   s to r ag s y s te m   ( E SS )   i n teg r a ted   m icr o g r id   w a s   in v e s tig a t ed   to   im p r o v t h lo s s   m i n i m izatio n   b ased   o n   in ter m itte n DG   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .   T h is   p ap er   co n ce n tr ates  o n   an   o p tim a g e n er atio n   s c h ed u lin g   m e th o d   o f   p o w er   s y s te m   co n s id er in g   m ax i m u m   r en e w ab le  en er g y   h ar v e s tin g   an d   p o w er   lo s s   m i n i m izatio n T h p r o p o s ed   m et h o d   d eter m i n es  t h e   s ig n i f ica n v ar iab le  o f   R E S   b ased   p o w er   g en er atio n   e m p lo y i n g   DG   a n d   E S S Ho w ev er ,   D ac co m m o d atio n   an d   s izin g   ca n n o b ad j u s ted   in   p r ac tical  s itu at io n   d u to   th ca p ab ilit y   co n s tr ain t s   an d   ec o n o m ic  b en e f it  o f   p r o d u ce r E s p ec iall y ,   DG s   ar e   al w a y s   lo ca ted   at  a   s p ec i f i ar ea s   th at  i s   u n co n tr o llab le   f ac to r A l th o u g h   m ax i m u m   DG  o u tp u t s   ar ex p ec t ed   f o r   th p r o d u ce r s ,   it  ca n   in cr ea s th p o w er   lo s s es  in   th p o w er   s y s te m A cc o r d in g l y ,   DG  o u tp u t p o w e r s   ar m a n a g ed   w it h in   p r o p er   w a y   o f   m ax i m u m   r en e w ab le  en er g y   h ar v es tin g .   T h en   s u f f icie n p o w er   w ill  b s u p p lied   th lo ad s   w h ile  ex ce s s i v p o w er   w i ll  b e   s to r ed   in   E SS T h p r o p o s ed   m et h o d   is   in v est ig ated   o n   I E E E   s tan d ar d   1 4 - b u s   a n d   3 0 - b u s   te s s y s te m s   v ia  DI g SI L E NT   Po w er f ac to r y   s o f t w ar e .   Mo r eo v er ,   t h p r o p o s ed   m e th o d   is   co m p ar ed   w it h   an   e x is t in g   s c h ed u l in g   m et h o d   to   ev alu ate  a n   ef f ec tiv e n e s s   an d   co n f ir m   a   s u p er io r   p er f o r m a n ce .       2.   M AT H E M AT I CAL M O DE L   T h o p tim al  g e n er atio n   s c h ed u li n g   p r o b le m   f o r   m a x i m izi n g   r en e w ab le  en er g y   h ar v est in g   f r o m   DG   d is p atch   an d   m in i m izin g   p o w er   lo s s es c an   b f o r m u lated   a n d   p r esen ted   in   ( 1 )   an d   ( 2 )   r esp ec tiv el y .         1 m a x ( ) D G d i s p a t c h M a x i m i z e f P               ( 1 )       2 m i n ( ) L o s s l i n e M i n i m i z e f P               ( 2 )     w h er f 1   a n d   f 2   ar t h p r o p o s ed   o b j ec tiv f u n ctio n s .   P DG  dis patch   is   th e   r en e w ab le  e n er g y   h ar v esti n g   f r o m   D G   d is p atch   in   t h p o w er   s y s te m   ( MW ) .   L o s s l i n e P   is   th p o w er   lo s s   i n   tr an s m i s s io n   l in ( MW ) .     2 . 1 .   Renew a ble  ener g y   ha rv esting   m o del   I n   p r ac tical  asp ec t,  DGs   ar al w a y s   o p er ated   at  t h m a x i m u m   r ated   p o w er   o u tp u ( P DG  output ) .     T h is   asp ec m a y   lead   u n d es ir ed   co n d itio n s   o f   p o w er   lo s s e s   in   th p o w er   s y s te m .   O n   t h o th er   w o r d ,   th u tili t ies  ca n n o d ir ec tl y   co n tr o th p o w er   in j ec ted   b y   D G T h er ef o r e,   t h is   p ap er   f o c u s e s   o n   t h r e n e w ab le   en er g y   h ar v esti n g   co n s i s ti n g   o f   DG  d is p atch   ( P DG  dispatch )   an d   an   ex ce s s iv p o w er   ( P storage )   b et w ee n   DG   d is p atch   a n d   m ax i m u m   r ated   p o w er   o u tp u t.  T h e   ex ce s s i v p o w er   w i ll  b s to r ed   in   E SS .   T h r en e w ab le  en er g y   h ar v esti n g   f u n ctio n   i s   g iv e n   as  f o llo w s :       D G d i s p a t c h D G o u t p u t s t o r a g e P P P                ( 3 )     As   th e x ce s s i v p o w er ,   wh ich   h i g h l y   l in k s   w i th   th p o w er   lo s s   i n   E SS ,   is   s to r ed   in   E SS   T h elec tr ic  en er g y   s to r a g s y s te m   ( E S S)  lo s s   ca n   t h er e f o r b d etailed   co n s is tin g   o f   b atter y   lo s s   a n d   co n v er ter   lo s s   [ 20 ] .   T h u s   t h E SS   lo s s   ca n   b ca lcu lated   as   f o llo w s :       L o s s E S S L o s s b a t t e r y L o s s c o n v e r t e r P P P                ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t   201 8   :   1 9 5 4     1 9 6 6   1956     2 L o s s b a t t e r y b a t t e r y b a t t e r y P I R                  ( 5 )       L o s s c o n v e r t e r s b s t o r a g e P P k % P               ( 6 )     w h er P Loss   battery   a n d   P Los conv erter   ar t h b atter y   lo s s   a n d   c o n v er ter   lo s s ,   r esp ec ti v el y .   R b attery   is   t h i n ter n al   r esis ta n ce   o f   b atter y .   I battery   is   th ch ar g in g   cu r r en r elate d   to   th a m o u n o f   p o w er   s to r ed   in   E SS   ( P storage ).   P sb   is   t h e   co n s ta n s ta n d b y   lo s s   ac co r d in g   to   t h e   p o w er   co n s u m ed   b y   co n tr o p lat f o r m ,   g ate  d r iv er s ,   d i s p la y ,   tr an s d u ce r s   an d   co o lin g   f a n s .   k%   is   th p er ce n tag o f   s e m ic o n d u cto r s   an d   f ilter   lo s s e s .   Ho w e v er th is   p ap er   co n s id er s   th d ir ec r elatio n s h ip   o f   t h m ax i m u m   r en e w ab le  en er g y   h ar v est i n g Hen ce ,   E SS   lo s s   i s   p ar ticu lar l y   as s u m ed   to   b a   v ar iab le  o f   P storage   in s tead   o f   I battery As   t h P storage   h as  b ee n   r ep r esen ted   in   ( 3 )   w h ich   s i g n i f ica n tl y   a f f ec ts   o n   th p o w er   lo s s   o f   E SS .   C o n s eq u en tl y ,   t h E SS   lo s s   ca n   b e   ass u m ed   i n to   a   s to r ed   p o w er   i n   E SS   a n d   ef f icie n c y   o f   E SS   ( )   th at  is   p r o v id ed   as f o llo w s :       s t o r a g e D G o u t p u t D G d i s p a t c h P P P                ( 7 )       E S S 1 L o s s s t o r a g e PP                  ( 8 )     2. 2.   P o w er   l o s s   in lin m o de l   I n   o r d er   to   o b tain   th p o w er   l o s s   in   li n o f   t h p o w er   s y s te m ,   th g en er alize d   p o w er   f lo eq u atio n   is   e m p lo y ed   i n   t h i s   p ap er   to   c alcu late  th e   p o w er   lo s s es.   T h p o w er   f lo w   eq u atio n ,   d ea ls   w it h   s tead y - s tate  an al y s is   r elate d   to   r ea l p o w er   an d   r ea ctiv p o w er   [ 2 1 ] ,   ca n   b ex p r ess ed   as f o llo w s :       i i i S P j Q                    ( 9 )       1 c o s ( ) , 1 , 2 , . . . , n n i i k i k i k i k k P V V Y i           ( 1 0 )       1 s i n ( ) , 1 , 2 , . . . , n n i i k i k i k i k k Q V V Y i           ( 11)     w h er S i P i   an d   Q i   ar e   th n et  ap p ar en p o w er ,   ac tiv e   p o w er   an d   r ea ctiv p o w er   in j ec tio n s   to   b u s   i r esp ec tiv el y .   n   is   t h to tal  n u m b er   o f   b u s e s   in   t h s y s te m .   V i   an d   V k   ar th v o ltag m a g n it u d es  at  b u s e s   i   an d   k ,   r esp ec tiv el y .   θ i   an d   θ k   ar t h v o lta g an g les  at  b u s es  i   a n d   k ,   r esp ec tiv el y .   Y ik   is   th a d m itta n ce   m a g n i tu d b et w ee n   b u s es  i   a n d   k .   α ik   i s   th p h ase  a n g le  o f   ad m itta n ce   b et w ee n   b u s e s   i   a n d   k .   T h is   p ap er   m er el y   co n s id er s   t h p o w er   lo s s es   in   lin e s   w it h   r esp ec t   to   ac ti v p a r f r o m   b r an c h   co n d u cta n ce   ( g ik )   b et w ee n   b u s e s   i   an d   k   th at  ca n   b d escr ib ed   as f o llo w s :       22 2 c o s ( )    ik L o s s l i n e i k i k i k i k P g V V V V             ( 1 2 )     2 . 3 .   O b j e c t i v e   f un ct io n   f o rm ula t io n   As  Sectio n   2 . 1   an d   2 . 2 ,   th m ax i m u m   r e n e w ab le  en er g y   h a r v esti n g   is   to   m a x i m ize   p o w e r   d is p atch   o f   DG  o r   m i n i m ize   ex ce s s i v p o w er   w h ich   ca n   b r ep r esen t   m i n i m u m   t h p o w er   lo s s   in   E SS .   T h co m b i n atio n   o f   E q u at io n s   ( 1 )   an d   ( 2 )   is   th e   o b j ec tiv f u n cti o n   o f   t h p r o p o s ed   m et h o d .   T h er ef o r e,   it   ca n   b e   ex p r ess ed   as f o llo w s :       ,, 11 N l N s t T o t a l L o s s L o s s l i n e i L o s s E S S j ij M i n P P P                ( 1 3 )     w h er P Loss  lin e, i   is   th e   p o w er   lo s s   i n   l in e   i ,   P Loss  ESS, j   is   t h e   E SS   lo s s   at   lo ca tio n   j Nl   a n d   Nst   ar th e   to tal   n u m b er   o f   li n es a n d   th to tal  e n er g y   s to r ag lo ca tio n s ,   r esp ec tiv el y .           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:  2088 - 8708       Op tima l G en era tio n   S ch e d u lin g   o f P o w er S ystem  fo r   Ma ximu   ( B o u n th a n h   B a n h th a s it )   1957   2 . 4 .   O pera t io na c o ns t ra ints   2 . 4 . 1 .   P o w er   f lo w   co ns t ra int   T h p o w er   f lo w s   ac r o s s   ea c h   l in f r o m   a n y   t w o   b u s es  i   an d   j   m u s b r em a in ed   w it h i n   th m ax i m u m   li m it b y   m a x i m u m   c u r r en t c ap ac it y   o f   ea c h   li n e .   T h p o w er   f lo w   co n s tr ain t i s   g iv e n   as  f o ll o w s :       m a x i j i j II                    ( 1 4 )     w h er I i - j   is   th e   cu r r en i n   t h e   lin b et w ee n   b u s es   i   a n d   j m a x ij I   is   t h m ax i m u m   c u r r en ca p a cit y   o f   t h li n b et w ee n   b u s e s   i   an d   j .     2 . 4 . 2 .   G ener a t o c o ns t ra ints   T h g en er ato r s   in   th s y s te m   m u s b o p er ated   u n d er   th e   r ated   ac tiv an d   r ea ctiv p o w er   li m its   ass o ciate d   w it h   th b u s   v o lt ag e .   T h v o ltag e   le v el  m u s t   b e   also   w it h i n   m ax i m u m   a n d   m i n i m u m   li m its   T h g en er ato r   co n s tr ain ts   ca n   b p r o v id ed   as   f o llo w s :       m i n m a x N N N P P P                    ( 1 5 )       m i n m a x N N N Q Q Q                    ( 1 6 )       m i n m a x N N N V V V                    ( 1 7 )     w h er P N   a n d   Q N   ar t h ac t i v a n d   r ea cti v p o w er   in j ec tio n   at   g e n er ato r   b u s   N ,   r esp ec ti v el y max N P   an d   max N Q   ar th m a x i m u m   ac ti v a n d   r ea ctiv p o w er s   o f   t h g e n er ato r   N ,   r esp ec ti v el y m in N P   an d   m in N Q   ar th m i n i m u m   ac tiv a n d   r ea ctiv e   p o w er s   o f   th e   g e n er ato r   N ,   r esp ec ti v el y .   V N   is   th e   b u s   v o lta g e   w h er g e n er ato r   co n n ec ted   at  b u s   N .   max N V   an d   m in N V   ar th m ax i m u m   a n d   m i n i m u m   o p er atin g   v o ltag l i m it s   o f   a   g en er ato r   b u s ,   r esp ec tiv el y .     2 . 4 . 3 .   Renew a ble dis t ribute d g ener a t io n c o ns t ra int   T h r en e w ab le  DG   co n s tr ain t   is   o n l y   co n s id er ed   th e   p o w er   o u tp u t   li m it .   T h li m it   ca n   b g i v e n   a s   f o llo w s :       m a x ,, 0 D G N D G N PP                    ( 1 8 )     w h er P DG, N   is   th ac ti v p o w er   d is p atch   f r o m   DG  to   b u s   N m a x D G , N P   is   th m ax i m u m   r ated   ac tiv p o w er   o f   ea ch   DG  at  b u s   N .     2 . 4 . 4 .   L o a c o ns t ra ints   T h g en er al   lo ad s   ar d is tr ib u ted   a m o n g   t h s y s te m   w h il th e   lo ad s   s h o u ld   b o p er at ed   in   t h e   v o ltag co n s tr ai n ts   as  g i v en   i n   ( 1 9 ) .   A d d itio n all y ,   t h lo ad   m u s b also   o p er ated   u n d er   th v o lta g d ev iatio n   ( VD )   li m it VD   i s   r ep r ese n ted   as  t h e   d if f er en ce   o f   v o lta g b et w ee n   m a x i m u m   a n d   m i n i m u m   v o lta g li m it s .   T h VD   ca n   b ex p r ess ed   as g i v en   i n   ( 1 9 )   an d   ( 2 0 ) .       m i n m a x 1 , . . . , . b u s n o . N N N V V V N n             ( 1 9 )       m a x m i n 1 , . . . , . s c i n a r i o s n o . i i i V D V V i m           ( 2 0 )     w h er V N   is   t h b u s   v o ltag w h er th lo ad   is   co n n ec ted   at  b u s   N .   max N V an d   m in N V ar th m ax i m u m     an d   m in i m u m   o p er atin g   b u s   v o ltag e   li m it s ,   r esp ec ti v el y max i V   an d   m in i V ar th m ax i m u m   a n d   m in i m u m   o f   s y s te m   v o lta g at   s ce n ar io   i ,   r esp ec tiv el y .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t   201 8   :   1 9 5 4     1 9 6 6   1958   3.   P RO P O SE M E T H O   T h is   p r o p o s ed   m eth o d   ap p lies   P SO  alg o r it h m   to   e x p lo r th o p ti m al  s o lu t io n s   o f   g en er atio n   s ch ed u lin g   f o r   m a x i m izi n g   r e n e w ab le  e n er g y   h ar v e s ti n g   a n d   m in i m izin g   p o w er   lo s s es   in   ac co r d an ce   w it h   Sectio n   2 .   T h P SO  alg o r ith m   is   in i tialized   w it h   s et  o f   r an d o m   p o s itio n s   o p ar ticle s   ( s o lu tio n s )   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ] .     E ac h   p ar ticle  w i ll  b e x ec u te d   to   o b tain   t h s o lu tio n   ac co r d in g   to   th e   o b j ec tiv f u n ctio n .   E v er y   i ter atio n ,     th p ar ticles  w ill  b u p d ated   b y   f o llo w in g   t w o   i m p o r tan v alu es.  T h f ir s o n is   t h b est   s o lu tio n   ( p best )   th at   lin k s   w it h   co g n iti v f ac to r .   T h o th er   i m p o r tan t   v al u i s   tr ac k ed   b y   t h p ar ticle  s w ar m   o p ti m izer   in   ac co r d an ce   w it h   s o cial  f ac to r .   T h is   v alu is   g lo b al  b est  ( g best ).   T h p ar ticles  ar u p d at ed   ac co r d in g   to   th e   p best   an d   g best   f o r   o b tain in g   th n e w   p o s itio n s   an d   v e lo cities  u s in g   ( 2 1 )   an d   ( 2 2 ) .       1 1 1 , 2 2 , k k k k k k i i b e s t i i b e s t i i v v c r p x c r g x           ( 2 1 )       11 k k k i i i x x v                     ( 2 2 )     w h er k i v   is   th e   v elo cit y   o f   p ar ticle  i   at  i ter atio n   k .   k i x   is   t h p o s itio n   o f   p ar ticle  i   a iter atio n   k .   , k b e s t i p   is   th p er s o n al  b est  p o s itio n   o f   th p ar ticles.  , k b e s t i g   is   th g lo b al  b est  p o s itio n   o f   t h p ar ticles.  c 1   an d   c 2   ar e   p o s itiv ac ce ler atio n   co n s ta n ts .   r 1   an d   r 2   ar th r an d o m   v al u e s   f r o m   u n if o r m   d i s tr ib u tio n .   A lt h o u g h   t h P SO  al g o r ith m   i s   in itializ ed   w i th   th e   r an d o m   p o s itio n s   o f   p ar ticles  x   to   s ea r ch   t h b est   p o s itio n   f o r   o b tain i n g   th e   o p tim al  s o lu t io n s   w it h   r esp ec to   t h p r o p o s ed   o b j ec tiv f u n ctio n ,   t h s w a m   ca n   b d eter m in ed   as  t h m u lti d i m e n s io n al   v ar iab les  ac co r d in g   t o   n u m b er   o f   d esi g n a ted   va r iab les  in   th p o w er   s y s te m .   T h er e f o r e,   t h s et s   o f   p ar ticles  ( X )   an d   v elo citie s   ( V )   ar e   ass o ciate d   w ith   a   n u m b er   o f   v ar iab les  ( n an d   n u m b er   o f   p ar ticles  ( m )   th at  ca n   b p r esen ted   in   ( 2 3 )   an d   ( 2 4 ) .   T h is   p ap er   c o n s id er s   3   v ar iab les  co n s is tin g   o f   t h co n v e n tio n al  p o w er   g en er atio n   ( P N ) ,   v o ltag at  g e n er atio n   b u s   ( V N )   an d   r en e w ab le   d is tr ib u ted   g e n er atio n   ( P DG  disp atch ).   T h f lo w c h ar t   o f   th p r o p o s e d   m e th o d   is   r ep r esen ted   i n   Fig u r 1 .           Fig u r 1 .   Flo w c h ar t o f   P SO b ased   p r o p o s ed   m et h o d   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:  2088 - 8708       Op tima l G en era tio n   S ch e d u lin g   o f P o w er S ystem  fo r   Ma ximu   ( B o u n th a n h   B a n h th a s it )   1959            1 , 1 1 , 2 1 , n 2 , 1 2 , 2 2 , n m 1 m , 2 m , n x x .. . x x x .. . x X= x x .. . x               ( 2 3 )       2 , 2 ... ... ...        1 , 1 1 , 2 1 , n 2 , 1 2 , n m , 1 m , 2 m , n v v v v v v V v v v               ( 24 )       4.   CASE S F O CO M P ARIS O N   I n   t h is   s ec tio n ,   t w o   ca s es   ar e   p er f o r m ed   f o r   co m p ar ati v s t u d y   in   o r d er   to   ex p lo it  t h ca p ab ilit y   o f   th p r o p o s ed   m et h o d .   A cc o r d in g   to   th o b j ec tiv f u n ct io n   in   Sect io n   2 ,   t h s t u d y   w as  d esi g n ed   i n   DI g SI L E NT   P r o g r a m   L an g u a g ( DP L ) .   Fu r t h er m o r e,   all  ca s es  ar o p er ated   u n d er   th d es ig n a ted   o p er atio n al  co n s tr ain ts   as d escr ib ed   in   Sec tio n   2 .   T h p er f o r m ed   ca s es   ca n   b d et ail ed   as f o llo w s :     4 . 1 .   L ine  lo s s   m in i m iza t io n   ( ca s e1 )   T h g en er atio n   u n its   ( co n v en t io n al  g e n er atio n   u n it s   an d   DG  u n it s )   in   th s y s te m   w ill  b s ea r ch ed   to   r ec eiv t h o p ti m al  p o w er   d is p atch es   co n s id er in g   s o lel y   p o w er   lo s s es  m i n i m izat io n .   T h p o w er   lo s s   m i n i m izi n g   i s   co n s id er ed   th e   p o w er   lo s s es   i n   tr an s m i s s io n   lin e s   u n d er   th o p er atio n al  co n s tr ain t s A d d itio n al l y ,   t h e   s ea r ch   co n d i tio n   is   r eg ar d ed   to   v o ltag d ev iatio n .   T h er ef o r e,   th o p tim a s o lu tio n s   o f   ca s 1   ( x 1 )   ca n   b d ef in ed   ac co r d in g   to   th d esig n ated   v ar iab les   in clu d i n g   co n v e n tio n al  g e n e r atio n   p o w er   ( P N ) ,   v o ltag le v el  ( V N ) ,   an d   DG  p o w er   ( .1 opt D G d i s p a t c h P )   th at  ca n   b p r o v id ed   as  f o llo w s :       .1 1   T opt N N D G d i s p a t c h x P V P                 ( 2 5 )       .1 [ 0 , ] opt D G d i s p a t c h D G o u t p u t PP                 ( 2 6 )     4 . 2 .   M a x i m u m   D G   o utp ut  d is pa t ch   ( c a s e2 )   T h m a x i m u m   r en e w ab le  e n e r g y   h ar v e s ti n g   is   t h m ai n   o b jectiv f u n ctio n   o f   th i s   ca s e.   T h m eth o d   w il b e x p lo r ed   th o p ti m al   p o in o f   co n v en t io n al  g e n er atio n s   a n d   m ax i m izin g   r e n e w ab le   en er g y   h ar v e s ti n g   f r o m   DG  u n its .   T h s ea r ch   s p ac e   o f   DG   p o w er   i s   co n s i s ten an d   r ec alled   f r o m   ca s e1 .   Ho w e v er ,   t h o p ti m a l   r en e w ab le  DG  d is p atch   m u s to   s ea r ch   w it h i n   th DG  li m i an d   th p r ev io u s   DG  p o w er   d is p atch .   T h o p tim a l   s o lu tio n   o f   ca s 2   ( x 2 )   ca n   b p r o v id ed   as f o llo w s :       .2 2   T opt N N D G d i s p a t c h x P V P                 ( 2 7 )       . 2 . 1 [ , ] o p t o p t D G d i s p a t c h D G d i s p a t c h D G o u t p u t P P P               ( 2 8 )       5.   S I M UL AT I O R E S UL T S   AND  DIS CUSS I O N   5 . 1 .   T est  s y s t e m s   des cr i ptio n   T h p r o p o s ed   m et h o d   is   te s ted   in   co m p ar ativ e   s t u d y   w it h   th p er f o r m ed   ca s es   u n d er   IEEE    s tan d ar d   1 4 - b u s   an d   3 0 - b u s   t est  s y s te m s .   T h g en er atio n   u n its   co n s is o f   th co n v en t io n al  g en er atio n   u n its   an d   r en e w ab le  DG   u n it s   ac co r d in g   to   th test   s y s te m s .   T h E SS s   ar in s talled   in   ea ch   lo ca tio n   o f   r en e w ab le   DG   u n it   to   co llect  t h e x ce s s iv e   p o w er .   T h av ailab le   DG   p o w er   o u tp u at   ea ch   lo ca tio n   i s   co m p r is ed   o f   p o w er   en er g y   a v ailab le  o f   D d is p atch   a n d   s to r ed   ex ce s s iv p o w er   i n   E SS .   T h co m p o n en t s   d ata  o f   t h e     14 - b u s   a n d   3 0 - b u s   test   s y s te m s   ar d etail ed   i n   T ab le  1   an d   T a b le  2 ,   r esp ec tiv el y .   T o   ass ess   th E SS   lo s s es,   t h ef f icie n c y   o f   E SS   i s   as s u m ed   to   b 9 0 % f o r   all  in s talled   l o ca tio 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.  8 ,   No .   4 A u g u s t   201 8   :   1 9 5 4     1 9 6 6   1960   T ab le  1 .   Deta il o f   I E E E   S tan d ar d   1 4 - b u s   T est  S y s te m   T ab le  2 .   Deta il o f   I E E E   S tan d ar d   3 0 - b u s   T est  S y s te m   N o .   Ty p e   B u s   C ap .   [ MW ]   1   C o n v e n t i o n a l   g e n .   u n i t   1   1   750   2   C o n v e n t i o n a l   g e n .   u n i t   2   2   600   3   C o n v e n t i o n a l   g e n .   u n i t   3   3   400   4   R e n e w a b l e   D G   u n i t   1   12   100   5   R e n e w a b l e   D G   u n i t   2   10   100   6   R e n e w a b l e   D G   u n i t   3   9   100   7   E S S   u n i t   1   12     8   E S S   u n i t   2   10     9   E S S   u n i t   3   9       N o .   Ty p e   B u s   C a p .   [ M W ]   1   C o n v e n t i o n a l   g e n .   u n i t   1   1   2 0 0   2   C o n v e n t i o n a l   g e n .   u n i t   2   2   1 5 0   3   C o n v e n t i o n a l   g e n .   u n i t   3   5   1 5 0   4   C o n v e n t i o n a l   g e n .   u n i t   4   8   80   5   C o n v e n t i o n a l   g e n .   u n i t   5   11   50   6   C o n v e n t i o n a l   g e n .   u n i t   6   13   50   7   R e n e w a b l e   D G   u n i t   1   5   50   8   R e n e w a b l e   D G   u n i t   2   3   50   9   R e n e w a b l e   D G   u n i t   3   9   50   10   ESS   u n i t   1   5     11   ESS   u n i t   2   3     12   ESS   u n i t   3   9           5 . 2 .   Si m ula t io R es ults   T h is   p ap er   co n s id er ed   th v ar i atio n   o f   ea c h   g en er ated   DG  p o w er   o u tp u i n   p ar ticu lar   d a y   as  s h o w n   in   Fig u r 2 .   I n   g en er al,   DG s   ar e   al w a y s   g en er ated   a m ax i m u m   r ated   ca p ac it y   b as ed   o n   r en e w ab le  e n er g y   r eso u r ce s   i n   ti m in ter v al  o f   d a y .   T h p o w er   d i s p atch i n g   o f   DGs  is   r esp ec ted   to   p o w er   lo s s   in   l i n e     an d   p o w er   lo s s   i n   en er g y   s to r in g   p r o ce s s .         ( a)     ( b )       ( c)     Fig u r 2 .   P o w er   g e n er atio n   o f   r en e w ab le  d is tr ib u ted   g e n er ati o n   in   p ar ticu lar   d a y   ( a)   DG  u n i t 1     ( b )   DG  u n it 2   ( c)   DG  u n it 3       5 . 2 . 1 .   I E E E   s t a n da rd  1 4 - b us   s y s t e m     T h I E E E   s tan d ar d   1 4 - b u s   te s s y s te m   w as  d eter m i n ed   b y   4 8   o p er atin g   co n d itio n s   i n   ac co r d an ce   w it h   h alf   a n   h o u r   f o r ec asti n g   o f   lo ad   d em a n d   d u r in g   p ar ticu lar   d a y   in   o r d er   to   in v esti g a te  th ca p ab ilit y   o f   th p r o p o s ed   m et h o d .   T h o p ti m al  g en er atio n   s c h ed u li n g   w a s   o b tain ed   b y   th p r o p o s ed   m et h o d   co m p ar ed   w it h   th e   p er f o r m ed   ca s e s   a s   ill u s tr ated   in   Fi g u r 3 .   Fi g u r 3   d e m o n s tr ated   t h lo ad   d em a n d   ( MW ) ,   co n v e n tio n al  g e n er atio n   ( MW ) ,   m a x i m u m   DG  p o w er   o u tp u ( MW )   an d   DG  d is p atch   ( MW )   in   p ar ticu lar   d ay .   T h lo ad   d e m an d s   w er s u p p lied   b y   co n v en tio n al  g en er atio n   to g et h er   w it h   DG  to   f u l f ill  t h m is m atc h   p o w er T h s to r ed   ex ce s s iv p o w er s   in   E SS   w er r ep r esen ted   b et w ee n   t h ar ea   o f   D o u tp u c u r v a n d   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:  2088 - 8708       Op tima l G en era tio n   S ch e d u lin g   o f P o w er S ystem  fo r   Ma ximu   ( B o u n th a n h   B a n h th a s it )   1961   o p tim a DG  d i s p atch .   Sin ce   t h e x ce s s iv p o w er   i n f lu e n ce s   th e   p o w er   lo s s   i n   s to r ed   p o w er   p r o ce s s ,   t h u s   t h e   lev el  o f   p o w er   lo s s   i n   p o wer   s to r in g   p r o ce s s   is   p r esen ted   b y   th i s   ar ea .   T h s i m u l atio n   r es u lts   w er s u m m ar ized   in   T ab le  3 .         ( a)     ( b)       ( c)     Fig u r 3 .   Op ti m al  g e n er atio n   s ch ed u li n g   an d   lo ad   d em a n d   ( a)   ca s 1   ( b )   ca s 2   ( c)   P r o p o s e d   m et h o d       T ab le  3 .   T h I E E E   1 4 - b u s   S y s te m   Si m u latio n   R es u lt s   P a r a me t e r s   C a se 1   C a se 2   P r o p o se d   me t h o d   D G   H a r v e st i n g   ( M W )   6 , 8 4 0 . 9     7, 8 7 9 . 6   7 , 5 0 9 . 9     L o ss   i n   l i n e s   ( M W )   2 2 8 . 9     3 1 3 . 7   2 2 6 . 7   ESS   L o ss   ( M W )   2 1 0 . 9     1 0 7     1 4 3 . 8   T o t a l   P o w e r   l o ss   ( M W )   4 3 9 .8     4 2 0 . 7   37 0 . 5   M a x .   VD   ( p . u . )   0 . 0 9 9 9   0 . 1 1 8   0 . 1       I n   ca s 1 ,   th s i m u latio n   r es u lt s   w er d e m o n s tr ated   at  Fig u r e   3 ( a) .   So m s ce n ar io s   in   p ar t icu l ar   d a y   w er f o cu s ed .   T h lo ad   d em a n d   at  s ce n ar io   5   w as  6 1 4 . 0 5 7   MW .   T h co n v e n tio n al  g e n er atio n s   a n d   DGs  w er e   o p tim a ll y   g en er ated   at  4 7 8 . 6 7 8   MW  an d   1 3 9 . 2 1 9   M W ,   r esp ec tiv el y .   T h to tal  ex ce s s iv p o w er s   w er s to r ed   7 7 . 7 8 0   MW  as  illu s tr ated   in   Fig u r 4 ( a) Hen ce ,   t h to tal  p o w er   lo s s es  w er 1 1 . 0 0 8   M W   as  illu s tr ated   in   Fig u r 4 ( b ) T o   m a k th p o in clea r ,   s ce n ar io   2 5   w as  al s o   f o cu s ed .   T h lo ad   d em a n d   w a s   7 4 4 . 8 8 0   MW ,   w h er ea s   th co n v e n tio n al  g en er atio n s   an d   DGs  w er o p ti m all y   g e n er ated   at  5 6 7 . 6 9 1 M W   an d   1 8 2 . 5 7 1   M W ,   r esp ec tiv el y .   T h to tal  e x ce s s iv p o w er s   w er s to r ed   8 3 . 4 2 9 4   MW   in   E SS   r esu lti n g   th e   to tal  p o w er   lo s s es   1 3 . 1 1 6   MW   as illu s tr ated   in   Fi g u r 4 ( a)   an d   Fig u r 4 ( b ) ,   r esp ec tiv el y .   I n   ca s 2 ,   t h s ce n ar io s   i n   a   p ar ticu lar   d a y   w er r ec alled   f r o m   th e   p r ev io u s   ca s e.   T h o p ti m a l   co n v e n tio n al   g en er atio n s   w er to tall y   g e n er ated   at  4 5 0 . 8 0 6   MW ,   an d   DG s   w er o p ti m all y   d is p atc h ed   at   1 7 2 . 6 6 1   MW   as  illu s tr ated   in   Fig u r 3 ( b ) .   T h to tal  ex ce s s iv p o w er s   w er s to r ed   4 4 . 3 3 8   MW   in   th E SS .   T h to tal  p o w er   lo s s es  w er 1 3 . 2 3 9   M W   in   s c en ar io   5   as  i ll u s tr ated   i n   Fi g u r 4 ( b ) .   I n   s ce n ar io   2 5 ,   DGs  w er g en er ated   at  5 4 0 . 5 1 5   MW  a n d   th co n v e n tio n al  g e n er ati o n s   w er g en er ated   at  2 1 1 . 2 6 2   MW  to   m ee th e   o p tim a s o lu tio n s   a s   ill u s tr ate d   in   Fig u r 3 ( b ) .   T h ex ce s s i v p o w er s   w er s to r ed   5 4 . 7 3 8   MW   l ea d in g   th e   to tal  p o w er   lo s s es 1 1 . 6 9 3   MW a s   illu s tr ated   in   Fi g u r 4 ( a)   an d   Fig u r 4 ( b ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t   201 8   :   1 9 5 4     1 9 6 6   1962   I n   p r o p o s ed   m et h o d ,   m a x i m u m   r en e w ab le  en er g y   h ar v e s ti n g   a n d   m i n i m u m   p o w er   lo s s   w er to   b e   th o b j ec tiv f u n ctio n s .   T h c o n v e n tio n al   g e n er atio n s   a n d   D Gs  w er o p ti m a ll y   g e n er ated   a t 4 4 6 . 7 2 3   MW   an d   1 7 2 . 3 1 8   MW   to   s u p p l y   6 1 4 . 0 5 7   MW   o f   lo ad   d e m a n d   i n   s ce n ar io   5   as   ill u s tr ated   in   Fi g u r 3 ( c) .   T h to tal   ex ce s s iv e   p o w er s   w er s to r ed   4 4 . 6 8 1   MW   an d   th to tal  p o w er   lo s s e s   w er 8 . 8 1 0 6   MW   as  ill u s tr ated   in   Fig u r 4 ( a)   an d   Fig u r 4 ( b ) T h co n v en tio n al  g e n er atio n   a n d   DG  w er o p ti m al l y   g en er a ted   at  5 2 9 . 9 8 6   MW  an d   2 1 0 . 0 9 3   MW   in   s ce n ar io   2 5   to   s u p p ly   t h lo ad   d e m an d   7 4 4 . 8 8 0   MW   as  illu s tr ated   in   Fi g u r 3 ( c) .   T h to tal  w er s to r ed   5 5 . 9 0 7   MW  r esu lti n g   t h to tal  p o w er   lo s s es  8 . 7 0 3   M W   as  illu s tr ated   in   Fi g u r e   4 ( a)   an d   Fig u r 4 ( b ) ,   r esp ec tiv el y . ex ce s s i v e   p o w er s .         ( a)     ( b )     Fig u r e   4.   ( a)   T h s to r ed   ex ce s s iv p o w er   in   E SS   ( b )   T o tal  p o w er   lo s s e s   at  th o p ti m a l sc h ed u le  co n d itio n       T h v o ltag p r o f iles   w er ex t en s i v el y   in v es tig a ted   b y   v o lta g d ev iatio n   ( VD ) .   Fig u r 5   i llu s tr ated   th le v el  o f   VD   d ep en d in g   o n   th p r o p o r tio n   o f   DG  i n   s y s t e m   f o r   all  ca s e s .   T h w o r s t   c ase  w as  o b v io u s l y   in d icate d   i n   ca s e   2   w h ich   th e   o b j ec tiv f u n ctio n   o f   th is   ca s w a s   m ax i m u m   r e n e w ab le  e n er g y   h ar v esti n g .   D u e   to   th v o ltag co n s tr ai n ts   wer ad d r ess ed   ac co r d in g   to   Sectio n   2 ,   h e n ce   t h s y s te m   v o ltag e s   m u s b e   i m p r o v ed .   C o n s eq u e n tl y ,   th e   p r o p o s ed   m e th o d   w as   co n tr o l led   th VD   w it h i n   0 . 1   p . u .   d u r in g   m a x i m u m   r en e w ab le  en er g y   h ar v e s ti n g   w a s   co n s id er ed .   T h is   i m p lie s   t h at   all   b u s e s   i n   t h s y s te m   wer e   s till   m ai n tai n ed   w it h i n   t h m ar g i n al  co n s tr ai n t s   w h er t h m i n i m u m   v o lta g is   n o t r ea ch ed   b elo w   0 . 9 5   p . u .   T h r est  o f   t h is   s i m u latio n   s tu d y   ai m ed   at  t h co n v e r g en ce   r ate  o f   t h p r o p o s ed   m eth o d .     T h co n v er g en ce   r ate   o f   p r o p o s ed   m et h o d   is   d ep icted   in   Fi g u r e   6 ( a) .   T h p o w er   lo s s es  a r m i n i m ized   to   6   MW   f o r   s ce n ar io   4 6   w h ich   was  ap p r o x i m atel y   id en ti f ied   at   iter atio n   6 .   Ho w e v er ,   th p r o p o s ed   m et h o d   w a s   ap p lied   b y   c h an g i n g   th s ea r c h   s p ac e w h ic h   it  d id   n o co n s is ten w it h   ca s e   1   an d   ca s 2 ,   f o r   P SO  alg o r it h m   to   co n f ir m   it s   ca p ab ilit y .   A 6   MW   o f   to tal  p o w er   lo s s es,  th m et h o d   w a s   ap p r o x i m atel y   co n v er g ed   to   th e   m i n i m u m   p o w er   lo s s   af ter   9 5   iter atio n s   as i llu s tr ated   in   Fi g u r 6 ( b ) .         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:  2088 - 8708       Op tima l G en era tio n   S ch e d u lin g   o f P o w er S ystem  fo r   Ma ximu   ( B o u n th a n h   B a n h th a s it )   1963       ( a)   ( b )       ( c)     Fig u r 5 .   DG  g en er atio n s   a n d   v o ltag d ev iatio n s   ( a)   ca s 1   ( b )   ca s 2   ( c )   Pro p o s ed   m et h o d           ( a)             ( b )     Fig u r e   6.   ( a)   T h P SO c o n v er g en ce   r ate  o f   ca s e   3   f o r   1 4   b u s   s i m u latio n   r esu lt ,   ( b )   T h P S co n v er g e n ce   r ate  o f   s ce n ar io   4 6   w it h   c h an g i n g   s ea r ch   s p ac f o r   1 4 - b u s   s i m u lat io n   r esu lt       5 . 2 . 2 .   I E E E   s t a n da rd  3 0 - b us   s y s t e m   T o   c o n f ir m   t h ca p ab ilit y   o f   th p r o p o s ed   m et h o d ,   th I E E E   s tan d ar d   3 0 - b u s   test   s y s te m   w a e m p lo y ed   in   th i s   s ec tio n .   T h p er f o r m ed   ca s es   w er s till   r ec alled   f o r   in v esti g ati n g   th p r o p o s ed   m et h o d .   T h e   s i m u lat io n   r esu lts   d e m o n s tr at ed   th s u p er io r   ef f ec t iv e n es s   an d   p er f o r m a n ce   o f   t h p r o p o s ed   m eth o d   to   ac h iev th o p ti m al  s o l u tio n   b ased   o n   th o b j ec tiv f u n ctio n s   i n   S ec tio n   2 .   T h s im u latio n   r es u lt s   ar e   s u m m ar ized   in   T ab le  4 .     T h to tal  DG  d is p atch   o v er   t h o p er atin g   s ce n ar io s   in   p ar ticu lar   d a y   o f   ea c h   ca s s t u d ies  w as   o p tim a ll y   d is p atc h ed   at  4 3 6 . 7 2 1   M W   in   ca s 1 ,   5 8 8 . 1 4 4   MW   in   ca s 2 ,   an d   5 7 3 . 3 6 5   MW   in   p r o p o s e d   m et h o d   ca s e I n cr ea s i n g   o f   D in f l u en ce d   t h d ec r ea s i n   c o n v e n tio n al   g e n er atio n s   an d   r ed u cin g   o f   E SS   lo s s .   I n   ca s es  1   an d   2 ,   th g e n er atio n s   w er n e v er th e less   d is p a tch ed   w ith   u n d esire d   s o lu tio n   b ec au s t h to tal   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.