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 .   5 ,  Octo b e r   2 0 1 9 ,   p p .   3 9 8 1 ~ 3 9 9 2   I SS N:  2 0 8 8 - 870 8 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 5 . pp 3 9 8 1 - 3992          3981       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 l  n u m ber   a nd  l o ca tion o f  U PF C   d ev ices  to   e n hence  v o ltag e  p ro file  a n d  m ini m i z ing   l o ss es  in   e le ctric a l  p o w er  s y ste m s       Se k ha ne   H o cine ,  L a bed Dj a m e l   De p a rt m e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   F rè re   M e n t o u r i  Co n sta n ti n e   Un iv e rsit y ,   L a b o ra t o ry   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g   o f     Co n sta n ti n e   (L G EC),   A lg e ria       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   15 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A p r   2 5 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   Ma y   6 ,   2 0 1 9       T h e   f a st  in c re a se   o f  lo a d s  a ro u n d   th e   w o rld   h a s  m a d e   e l e c tri c a l   n e tw o rk s   m o re   a n d   m o re   c o m p lex   a n d   d if f i c u lt   to   o p e ra te clo se   to   it s ca p a c it i e s.  T h is  is   h a s  led   t o   m a n y   p ro b lem s  su c h   a s  v o lt a g e   c o ll a p se   a n d   e n e rg y   lo ss e s.  T h e re f o re ,   f le x ib le  a lt e rn a ti n g   c u rre n t  tra n sm issio n   sy st e m s  (F A C T S )  a r e   c o n sid re d   a s  a   b e st  so lu ti o n   f o r  so lv in g   th e se   p ro b lem s.  Un if i e d   P o w e r  F lo w  Co n tr o ll e r  U P F C  is  o n e   o f   th e   m o st  im p o rtan t   a n d   p o w e r f u l  F A C T S   d e v ice s   d u e   to   it s  a b il it y   to   in c re a se   th e   tran sm issio n   c a p a c it y   o f  th e   p o we r  s y st e m   a n d   re d u c e   th e   t o tal  li n e   lo ss e s.  T h e   p ro b lem   o f   o p ti m izin g   it s  n u m b e r,   lo c a ti o n   a n d   siz e   h a s  b e c o m e   a n   im p o rtan t  re q u irem e n t  f o r  b e st  a d v a n tag e s   o f   th is  d e v ice .   In   th is  p a p e r,   a   p r o p o se d   re latio n sh i p   to   id e n t ify   th e   m a x i m u m   n u m b e r  o f   F A C T S   d e v ice s  th a t  c a n   b e   i n sta ll e d   f o r  a   g iv e n   p o w e r  n e tw o rk   is   in tro d u c e d   in   th e   se a rc h   p ro c e s s  c o d e   t o   d e term in e   t h e   o p t im a l  n u m b e r,   o p ti m a l  p lac e m e n t  a n d   siz e   o f   UPF C  d e v ice   to   e n h a n c e   v o lt a g e s  p ro f il e   a n d   re d u c e   o v e ra ll   s y ste m   lo ss e s  in   th e   sta n d a rd   IEE E  1 4   b u s  tes t  s y ste m   u sin g   g e n e ti c   a l g o rit h m   ( GA ).   T h e   o b tain e d   re su lt s  sh o w   c lea rl y   th a t  a ll   c o n tro l  p a ra m e ters   o f   UP F Cs  in   e a c h   c a se   a re   w it h in   t h e ir  li m it s,  a n d   w h e n e v e r  th e   n u m b e r  o f   UP F Cs  in sta ll e d   in c re a se s,  b o th   v o lt a g e   d e v iatio n   a n d   t o tal  lo ss e s  w e ll   d e c re a se s.  T h e y   a lso   sh o w   th a t  th e   a p p li c a ti o n   o f   th e   p ro p o se d   re latio n sh i p   i n   th e   se a rc h   p r o c e ss   c o d e   f a c il it a t e s  g re a tl y   th e   s e a rc h   f o r   o p ti m a l  n u m b e r,   o p ti m a l  p lac e m e n t  a n d   siz e   o f   UP F C  d e v ice s  a n d   re d u c e s  th e   c a lcu latio n   ti m e .   On   th e   o th e r  h a n d ,   th e   o b tai n e d   re su lt s   h a s  b e e n   sc ien ti f ica ll y   ju sti f ied   a n d   c o m p a re d   w it h   o th e r  w o rk s  re p o rted   in   th e   li tera tu re .   K ey w o r d s :   F A C T S d ev ices   Gen etic  a l g o r ith m   ( G A )   Ma x i m u m   n u m b er   Op ti m al  lo ca tio n   Op ti m al  n u m b er   Op ti m al  s ize   UP FC   d ev ice   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 :   Sek h an e  Ho ci n e,     Dep ar t m en t   o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Frè r e  Me n to u r i Co n s ta n ti n e  U n iv er s it y ,   L ab o r ato r y   o f   E lec tr ical  E n g in ee r in g   o f   C o n s tan tin e  ( L GE C ) ,   C o n s tan ti n e  2 5 0 0 0 ,   A lg er ia .   E m ail: d o csek h o c @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N     I n   r e c e n t   y e a r s ,   a n d   w i t h   t h e   c o n t i n u e d   g r o w t h   i n   e n e r g y   d e m a n d ,   e l e c t r i c a l   n e t w o r k s   a r o u n d   t h e   w o r l d   h a v e   b e c o m e   s u f f e r   v a r i o u s   p r o b l e m s   s u c h   a s   v o l t a g e   c o l l a p s e   i n c i d e n t s   a n d   i n c r e a s e d   p o w e r   s y s t e m   l o s s e s   [1 ,   2] .   I t is o f   a  g r ea t p r o b ab ilit y   th at  v o ltag e  in s ta b il ity   ca n   o cc u r   if   th e  p o w er   s y s tem   is   h ea v ily   c h a r g e d ,   o r   th er e  is   a   d ef i cien cy   o f   r ea ctiv e   en e r g y   in   a  lo ca l  a r e a  o f   th e  p o w er   n et w o r k   [ 3 ] .   T h er ef o r e,   Flex ib le  A lter n ati n g   C u r r en t   T r an s m is s io n   S y s te m s   ca lled   F A C T S is   o n e  o f   t h e  b est s o l u tio n s   f o r   s o lv i n g   t h e  v o ltag e  c o llap s e  p r o b lem   an d   m i n i m izi n g   li n e  lo s s es  b y   its   p r o v id ed   co m p en s atio n .   T h ese  d ev ices   u s e  m o d er n   p o w er   elec tr o n ic s   tech n o lo g ies   t h at  o f f er   to   t h e  elec tr ical  n e t w o r k s   t h e  ab ilit y   to   co n tr o l  w i th   e f f icien c y   th e  v ar io u s   elec tr ical   q u an tit ies  ( r ea l  a n d   r ea ctiv e   p o w er s ,   b u s   v o lta g e,   p h a s e  a n g le ,   etc) ,   an d   to   i m p r o v e  s t ab ilit y   a n d   p o w er s   tr an s f er   ca p ac it y   [ 4 ] .  Un if ied   P o w er   Flo w   C o n tr o ller   UPFC   is   o n e  o f   th e  m o s t  i m p o r tan t  an d   p o w er f u l   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 .   5 ,  Octo b er   2 0 1 9   :   3 9 8 1   -   3992   3982   F A C T S  d ev ices   [ 5 ]   in   v ie w  o f   t h e  p o s s ib ilit y   o f   in s tal lin g   it  i n   t h e  elec tr ical   n et w o r k s   i n   o r d er   to   s i m u lta n eo u s l y   co n tr o l  b u s   v o ltag e,   li n e  i m p ed an ce   a n d   p h a s e  an g le  [ 6 ] .   F u r t h e r m o r e ,   U P F C   c a n   i n c r e a s e   t h e   t r a n s m i s s i o n   c a p a c i t y   o f   t h e   p o w e r   s y s t em   a n d   r e d u c e   t h e   t o t a l   l i n e   l o s s e s   t h r o u g h   t h e   p o w e r   o s c i l l a t i o n      d a m p i n g   [ 7 - 9 ] .   T h e  p r o b lem   o f   o p ti m izi n g   th e  lo ca tio n ,   n u m b er   an d   s iz e  o f   FAC T S  d ev ices  h a v e  b ec o m e  a n   i m p o r tan t  r eq u ir e m en t  f o r   a  b est  ad v an ta g es  o f   t h ese  d ev ices  in   o r d er   to   ac h iev e  a  n u m b er   o f   a  d esire d   o b j ec tiv e  f u n ctio n s   [ 1 0 ,   1 1 ] .   T h e  o p ti m izatio n   s tr ate g y   is   cr u ciall y   u s ed   to   s p ec i f y   s ec u r e  s t ates a n d   e co n o m ic  ac co u n t s   [ 1 2 ,   1 3 ] ,   an d   f r o m   w h ic h   co n tr o llab le  q u a n titi e s   ar e  ad j u s ted   in   o r d er   to   o p t i m ize  o n e  o r   m o r e  o b j ec tiv e  f u n ctio n s   p r o v id ed   th at  a  s et  o f   p h y s ical  an d   o p er atio n al  co n s tr ai n ts   m u s t  b e  r esp ec ted   [ 1 4 ,  1 5 ] .   I n   th e   ea r l y   e ig h tie s ,   an d   i n   o r d er   to   g et  r o u n d   t h e  d is ad v an ta g e s   o f   co n v e n tio n al  o p t i m izatio n   m et h o d s ,   r esear ch er s   d ev elo p ed   o th er   m o r e  e f f icie n t  an d   r o b u s t  te ch n iq u es  ca lled   h eu r i s tic  o p ti m izatio n   m e th o d s   ch ar ac ter ized   b y   t h eir   ab ilit y   to   q u ick l y   f i n d   th e  g lo b al  o p t i m alit y   o f   a  lar g er   s o l u tio n   s p ac e,   am o n g   t h e m :   P ar ticle  S w ar m   Op ti m iza tio n   ( P SO) ,   B at  A lg o r ith m ,   C u c k o o   Sear ch   A lg o r it h m   [ 1 6 ] ,   Gen et ic  A l g o r ith m ,   etc.     I n   th e  liter at u r e,   th er e  ar e  s e v er al  w o r k s   o n   t h e  r esear ch   f ield   o f   o p ti m al  lo ca tio n   an d   s ettin g   o f   F A C T S  d ev ices  u s in g   d if f er en t  o p tim izat io n   m et h o d s .   I n   [ 1 7 ] ,   th e  o p tim al  lo ca tio n   an d   s izi n g   o f   co m b i n atio n   o f   t w o   F AC T S  d ev ice s   ( T C P ST   an d   T C SC )   is   s t u d ied   u s in g   P SO  alg o r ith m   to   co n tr o l  t h e  v o ltag e   p r o f ile  a n d   p o w er   lo s s e s   p r o b le m   i n   t h e  s t an d ar d   I E E E   3 0   b u s   test   s y s te m .   T h e  o p ti m al   lo ca tio n   a n d   s ettin g s   o f   SVC   an d   T C SC   d ev ices  h a v e  b ee n   i n v e s ti g ated   in   [ 1 0 ]   as  a  r ea l  m u lti - o b j ec tiv e  o p ti m izati o n   p r o b lem   u s i n g     No n - d o m in ated   s o r tin g   p ar ticl e  s w ar m   o p ti m izat io n   m et h o d   ( NSP SO) .   Firstl y ,   t h e  o p ti m i za tio n   p r o b le m   h as   b ee n   f o r m u lated   a s   a  b i - o b j e ctiv e  o p ti m izatio n   p r o b lem   c o n s id er in g   o n l y   t h e  m in i m iza tio n   o f   r ea l  p o w er   lo s s es  ( R P L )   an d   th e  m ax i m iz atio n   o f   s tatic  v o lta g e  s tab ilit y   m ar g i n   ( SVSM) .   I n th e  s ec o n d   s tep ,   th e  p r o b lem   h as  b ee n   f o r m u lated   as  a  t h r ee - o b j ec tiv e  o p ti m izatio n   p r o b lem ,   co n s id er i n g   al s o ,   th e  m in i m izatio n   o f   v o lta g e   d ev iatio n   i n   lo ad   b u s es  ( L V D) .   A u t h o r s   in   [ 5 ]   h as  u s ed   g en et ic  alg o r ith m   ( G A )   to   d e ter m i n e  th e  o p ti m al   lo ca tio n   an d   v al u es   o f   UP F C   d ev ice  to   ac h ie v e  t h e  f o llo win g   o b j ec tiv es:  i m p r o v e  v o lta g es  p r o f i le,   r ed u ce   p o w er   lo s s es,  tr ea t m e n t  o f   p o w er   f lo w   i n   o v er lo ad ed   tr an s m is s io n   li n es  a n d   r ed u ce   p o w er   g en er atio n ,   in   t h e   ir ak i  lo ca l  n et w o r k   ( Di y ala  1 3 2   k V) .   A u t h o r s   i n   [ 7 ]   h a v e  p r o p o s ed   th e  u s e  o f   g en et ic  al g o r ith m   to   d eter m i n e   th e  o p ti m al  lo ca tio n   an d   p ar am eter   s etti n g   o f   UP FC   d ev ice s   in   o r d er   to   m i n i m izi n g   ac t iv e  p o w er   lo s s es  i n   th e   tr an s m is s io n   li n es  f o r   th r ee   s t an d ar d s   elec tr ical  n et w o r k s   as   f o llo w s :  3   UP FC s   f o r   th e  I E E E   1 4   b u s ,   5   UP FC s   f o r   th e  I E E E   3 0   b u s   an d   7   UPFC s   f o r   th e  I E E E   5 7   b u s .   T h e  o r ig in alit y   o f   th is   p ap e r   is   r ep r esen ted   in   t h e  ap p licatio n   o f   th e  r elatio n s h ip   o f   t h e   p r o p o s ed   ap p r o ac h :  " Ma x im u m   n u m b e r   o f   F A C T S  d ev ices  t h at  ca n   b e  in s talled   f o r   a  g iv e n   p o wer   n et w o r k " ,   in   th e  s ea r ch   p r o ce s s   to   d eter m i n e  th e  o p ti m al   n u m b er   o f   UP F C   d ev ice s   as  w el l  as  t h e  o p ti m a l  p lace m en t  an d   s etti n g   o f   t h eir   th r ee   p ar a m et er s   ( v o ltag e  m a g n itu d e,   p h a s e  an g le   an d   s h u n t  r ea ct iv e  c u r r en t)   in   ea c h   ca s e   ( n u m b er   o f   UP FC s )   to   en h a n c e  th e  v o ltag e s   p r o f ile  an d   r ed u ce   o v er all  s y s te m   lo s s e s   in   t h e   s tan d ar d   I E E E   1 4   b u s   tes t  s y s te m .   I t  s h o u ld   b e  m en tio n ed   t h at  t h e  s ea r c h   f o r   th e  o p ti m a l  n u m b er   o f   UP F C s   i n   t h is   p ap er   is   b ased   p u r ely   o n   t h e  tec h n ica l  en h a n ce m en t  o f   th e  t w o   p r ev i o u s   o b j ec tiv es  an d   d o es  n o t  tak e  in to   ac co u n t  th e   co s ts   r elate d   to   th e  n u m b er   o f   UP FC s .   Gen etic  alg o r it h m   ( GA )   is   ap p li ed   in   th e  s t u d ied   p o w er   s y s te m   i n   th e   h ea v y   lo ad   co n d itio n .   I n   th e  s ea r ch   p r o ce s s ,   th e  s tep   s ize  o f   th e  lo ad   f ac to r   is   ch o s en   s m a ll  ( 0 . 0 1 )   to   o b tain   a  h ig h t q u a lit y   r e s u l ts .   T h e  o b tain ed   r esu lts   s h o w   th a t  all  co n tr o l  p ar am eter s   o f   UP FC s   i n   ea c h   ca s e  ar e  w i th i n   t h eir   li m it s   an d   t h er e  is   n o   an y   v io latio n ,   w h ic h   co n f ir m s   t h e   ca p ac it y   o f   ea c h   UP FC   d ev ice   i n s talle d   in   its   p o s itio n   to   o p er ate  s af el y ,   a n d   th i s   is   w h at  s tr en g t h en s   t h e  p er f o r m a n c e  in d icato r   o f   G A   s ea r c h   p r o ce s s   i n   f in d i n g   th e   o p tim a l  lo ca tio n s   o f   UP F C   d e v ices   w it h   r esp ec ti n g   it s   l i m its .   On   th e   o th er   h a n d ,   it  ca n   b e  s ee n   th at   w h en e v er   th e  n u m b er   o f   UP FC s   i n s ta lle d   in cr ea s es,  b o th   v o ltag e  d ev i atio n   an d   to tal  lo s s es  w ell  d ec r ea s es.  I n   ad d itio n ,   th e  co m p ar i s o n   o f   o u r   r es u lts   to   t h o s e  r ep o r ted   in   th e   lite r atu r e  i n d icate s   th a t  ar e  v er y   clo s e.   F u r th er m o r e,     th e  ap p licatio n   o f   t h e  r elatio n s h ip   o f   t h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   in   t h e  s ea r ch   p r o ce s s   co d e  m ak es t h e  ca lc u latio n s   li m ited   w it h i n   a  n ar r o w   s p ac e   an d   th er ef o r   f ac i litates   t h e  s e ar ch   f o r   o p ti m al  n u m b er ,   o p tim al   p lace m e n t  a n d   s ize  o f   UP FC   d ev ice s   a n d   r e d u ce s   t h e  ca lcu la tio n   ti m e.   M o r eo v er ,   th e  p r o p o s ed   ca lcu la tio n   m et h o d   ca n   b e  v er y   u s e f u l e s p ec iall y   in   ca s e  o f   co m p lex   a n d   lar g e  s ca le  n et w o r k s ,   m u lti - t y p e  F AC T S d ev ices.. . etc.       2.   M O DE L I N G   OF   UP F C   I n   1 9 9 1   Gy u g y i  w a s   p r o p o s ed   th e  Un if ied   P o w er   Flo w  C o n tr o ller   co n ce p t  ca lled   UP FC   [ 1 8 ] .     UP FC   is   a  p o w er   elec tr o n ic s - b ased   s y s te m   w h ic h   ca n   p r o v id e  s i m u lta n eo u s   co n tr o l  o f   th e  tr an s m is s io n   li n e   i m p ed an ce ,   p h ase  a n g le,   v o lta g e  m a g n it u d e  an d   ac tiv e  a n d   r ea ctiv e  p o w er   f lo w   [ 1 9 ,   2 0 ] .   As  it  i s   s h o w n   i n   Fi g u r e  1 ( a) ,   th e  b asic  s tr u ct u r e  o f   UP FC   d ev ice  i s   a  co m b in at io n   o f   t w o   co m p e n s ato r s :   o n e  co n n ec ted   in   p ar allel  ca l led   ST A T ic  C OM p en s ato r   ( ST A T C OM )   an d   th e  o th er   i n   s er ies   ca lled   Static  S y n c h r o n o u s   Ser ies  C o m p e n s ato r   ( SS SC ) .   B o th   c o m p en s a to r s   ar e  co u p led   v ia  a  co m m o n   " DC "  lin k   to   ex c h a n g e   th e  r ea l  p o wer   b et w ee n   th e   o u tp u t  ter m in a ls   o f   ST A T C OM   an d   S SS C   [ 1 8 ] .   T h e  r ea l  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:  2 0 8 8 - 8708       Op tima l n u mb er a n d   lo ca tio n   o f U P F C   d ev ices to   en h en ce   v o lta g e  p r o file a n d     .. .   ( S ek h a n e  Ho cin e)   3983   d em a n d ed   b y   S SS C   is   d r a w n   b y   ST A T C OM   f r o m   t h e  A C   n et w o r k   a n d   s u p p lied   to   b u s   j   t h r o u g h   th e  D C   lin k .  Fu r t h er m o r e,   t h e  o u tp u t  v o lta g e  o f   SS SC   is   ad d ed   to   b o o s t  th e  n o d al  v o lta g e  at   b u s   j .   i n   a d d i t i o n   t o   t h e   r o l e   o f   S S S C   i n   t h e   e x c h a n g e   o f   a c t i v e   p o w e r   w i t h   t h e   A C   n e tw o r k ,   t h e   s h u n t   c o n v e r t e r   ( S T A T C O M )   g e n e r a t e   o r   a b s o r b   r e a c t i v e   p o w e r   i n   o r d e r   t o   p r o v i d e   i n d e p e n d e n t   v o l t a g e   m a g n i t u d e   r e g u l a t i o n   a t   t h e   b u s   w h e r e   i t   i s   c o n n e c t e d   w i t h   t h e   A C   n e tw o r k   [ 2 0 ] .                                 F i g u r e   1 .   ( a )   B a s i c   s t r u c t u r e   o f   U P F C   c o n n e c t e d   t o   t h e   A C   n e t w o r k ;   ( b )   U P F C   e q u i v a l e n t   c i r c u i t       T h e   e q u i v a l e n t   c i r c u i t   o f   U P F C   i s   p r e s e n t e d   i n   F i g u r e   1 ( b ) .   T h e   s e r i e s   p a r t   i s   m o d e l e d   b y   a   c o n t r o l l a b l e   v o l t a g e   s o u r c e      ,   a n d   t h e   s h u n t   p a r t   i s   m o d e l e d   b y   a   c o n t r o l l a b l e   c u r r e n t   s o u r c e           [ 7 ] .   U P F C   h a s   t h r e e   c o n t r o l l a b l e   p a r am e t e r s   n a m e l y :   v o l t a g e   m a g n i t u d e        ,   p h a s e   a n g l e          o f   t h e   v o l t a g e          a n d   s h u n t   r e a c t i v e   c u r r e n t         .       i s   i n j ec ted   in   s er ies  w it h   th e  tr a n s m i s s io n   li n e  w i th   t h e  r an g e s   [ 0 ,            ]   a n d   p r o v i d e s   t h e   v o l t a g e   r e g u l a t i o n   w h i l e   t h e   a n g l e          i s   u s e d   f o r   t h e   p h a s e   r e g u l a t i o n   w it h   t h e  r an g es  [ 0 , 2   ]   an d           w i t h   t h e  r a n g e s   [                                 [7 ,   2 0 ,   2 1 ,   2 2 ] .   B ased   o n   th e  eq u iv a len t  cir c u i t  o f   UP FC   s h o w n   i n   Fi g u r e  1 ( b ) .   ab o v e,   th e  ac tiv e  a n d   r ea ctiv e  p o w e r   in j ec tio n   eq u atio n s   at  b u s e s   i   a n d   j   ar e  g iv e n   b y   t h e  f o llo w i n g   e x p r ess io n s   [ 2 3 ] :                                                    (            )            (        (            )          (            ) )   ( 1 )                                          (          (            )            (            ) )   ( 2 )                                  (        (            )          (            ) )     ( 3 )                                (        (            )            (            ) )       ( 4 )       w it h :                              ( 5 )                            ( 6 )                                   ( 7 )             is   th e  r ea cti v e  p o w er   i n j ec ted   b y   s h u n t c u r r en t so u r ce   i n   b u s   i .       3.   G E NE T I C  A L G O RI T H M   P RO CE SS   AND  P RO B L E M   F O RM UL AT I O N   3 . 1 .   G enet ic  a lg o rit h m   pro ce s s   G e n e t i c   A l g o r i t h m   ( G A )   i s   c o n s i d e r e d   a s   o n e   o f   t h e   m o s t   i m p o r t a n t   e v o l u t i o n a r y   a l g o r i t h m s   b a s e d   o n   m e c h a n i s m   o f   n a t u r a l   s e l e c t i o n   a n d   g e n e t i c s   f o r   s o l v i n g   t h e   c o n s t r a i n e d   a n d   u n c o n s t r a i n e d   o p t i m i z a t i o n   p r o b l e m s   [ 2 4 ,   25] .   I t   i s   w o r t h   n o t i n g   t h a t   G A   c a n   s e a r c h   s i m u l t a n e o u s l y   s e v e r a l   p o s s i b l e   s o l u t i o n s   w i t h o u t   r e q u i r e   t o   p r i o r   k n o w l e d g e   o r   s p e c i a l   p r o p e r t i e s   o f   t h e   o b j e c t i v e   f u n c t i o n   [ 2 4 ,   2 6 ,   2 7 ] .   T h e  i n d i v i d u a l s   a r e   s i m p l i f i e d   t o   a  c h r o m o s o m e   a n d   t h e   s t r e n g t h   o f   a n   i n d i v i d u a l   i s   t h e   o b j e c t i v e   f u n c t i o n   t h a t   m u s t   b e   o p t i m i z e d .   Th e   m a i n   s t e p s   o f   r e s e a r c h   m e c h a n i s m   b y   G A   a r e   e x p l a i n e d   a s   f o l l o w s :     Bu s  i   Bu s  j              ∠ Φ             ( b )   ST A T C OM       S SS C   DC   li n k   Bu s  i   Bu s  j   L i n e   ( a)   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 .   5 ,  Octo b er   2 0 1 9   :   3 9 8 1   -   3992   3984   3 . 1 . 1 .   I nitia lize  a   po pu la t io n o f   chro m o s o m e s     Firstl y ,   th e   alg o r it h m   g e n er ate s   an   in i tial  p o p u latio n   o f   a  r a n d o m   s ize  [7 ,   2 4 ] .   Fo r   m o r e  ex p lan atio n ,   ass u m e  t w o   i n d iv id u al s   ( ch r o m o s o m e s )   as  a n   in i tial  p o p u l atio n   as  s h o w n   in   Fig u r e  2 ( a) .   E ac h   in d iv id u al   ( ch r o m o s o m e)   i s   d es ig n ated   b y   a  s tr in g   in   b in ar y   o r   r ea l  co d in g ,   f o r   e x a m p le   i f   w e   s ea r ch   f o r   th e   o p ti m u m   o f   a  f u n c tio n   o f   n   v ar iab les    (                               )   w e  ca n   s i m p l y   u s e  a  ch r o m o s o m e  co n tain in g   th e  n   v ar iab les   as  d ep icted   in   Fi g u r e  2 ( b ) .   W ith   t h is   co d in g   t y p e  ( r ea l  c o d in g ) ,   th e   ch r o m o s o m es   ev a lu atio n   p r o ce d u r e  is   f aster   t h an k s   to   t h e  ab s en ce   o f   th e  tr an s - co d in g   s te p   ( f r o m   b in ar y   to   r ea l) .                                              F i g u r e   2 .   ( a )   T w o   o r i g i n a l   c h r o m o s o m e s   ( i n d i v i d u a l s ) ;   ( b )   R e a l   c o d i n g   o f   o n e   c h r o m o s o m e   w i t h   n   v a r i a b l e s       3 . 1 . 2 .   Cre a t ing   new   chro m o s o m es  by   m a t ing   curr ent   chro m o s o m e s     I n   t h i s   s t e p ,   t h e   g e n e t i c   a l g o r i t h m   u s e s   t h e   i n d i v i d u a l s   i n   e a c h   c u r r e n t   g e n e r a t i o n   t o   p r o d u c e   t h e   n e x t   p o p u l a t i o n   ( n ew   p o p u l a t i o n )   b y   p e r f o r m i n g   t h e   f o l l o w i n g   s t e p s :   a.   F i t n e s s   c a l c u l a t i o n :   C a l c u l a t i o n   o f   t h e   f i t n e s s   v a l u e   f o r   e a c h   i n d i v i d u a l   o f   t h e   c u r r e n t   p o p u l a t i o n .   b.   S e l e c t i o n :   T h e   a l g o r i t h m   p e r f o r m s   t h e   s e l e c t i o n   o f   i n d i v i d u a l s   b a s e d   o n   t h e i r   f i t n e s s   v a l u e .   T h e   i n d i v i d u a l s   w i t h   b e t t e r   f i t n e s s   i n   t h e   c u r r e n t   p o p u l a t i o n   a r e   m o r e   l i k e l y   t o   b e   c o p i e d   i n   t h e   s e c o n d   g e n e r a t i o n .   T h e   s e l e c t e d   i n d i v i d u a l s   a r e   c a l l e d   p a r e n t s   i n   t h e   c u r r e n t   p o p u l a t i o n   o r   c a l l e d   a l s o   e l i t e   c h i l d r e n   t o   t h e   n e x t   p o p u l a t i o n   [ 2 8 ] .   c.   G e n e t i c   O p e r a t i o n s :   I n   t h e s e   o p e r a t i o n s   c h i l d r e n   a r e   g e n e r a t e d   f r o m   p a r e n t s   b y   o n e   o f   t h e   f o l l o w i n g   m e t h o d s :   1)   C r o s s o v e r :   L i k e   i n   t h e   n a t u r e ,   i n   o r d e r   t o   c r e a t e   n e w   c h r o m o s o m e s   o r   c h i l d r e n   a   p a i r s   o f   p a r e n t s   ( o r i g i n a l   c h r o m o s o m e s )   i n   t h e   c u r r e n t   p o p u l a t i o n   a r e   c o m b i n e d   a s   d e p i c t e d   i n   F i g u r e   3 ( a ) .   T h e   c r o s s o v e r   b e t w e e n   t h e   p a i r s   o f   p a r e n t s   g e n e r a t e   n e w   i n d i v i d u a l s   ( c h r o m o s o m e s   o r   c h i l d r e n )   t h a t   h a v e   r a n d o m ly   s o m e   p a r t s   o f   b o th   p a r e n t ' s   g e n e t i c   m a t e r i a l   [ 5 ,   2 8 ,   2 9 ] .   2)   M u t a t i o n :   M u t a t i o n   c h i l d r e n   a r e   c r e a t e d   b y   c h a n g i n g   r a n d o m l y   t h e   g e n e s   o f   a   s i n g l e   i n d i v i d u a l   p a r e n t   a s   s e e n   i n   F i g u r e   3 ( b ) .   M u t a t i o n   i n t r o d u c e s   i n   t h e   p o p u l a t i o n   s o m e   d i v e r s i f i c a t i o n   t o   a v o i d   p r e m a t u r e   c o n v e r g e n c e   t o   t h e   l o c a l   o p t i m u m   [ 2 4 ,  26] .   d.   R e p l a c e m e n t :   I n   t h i s   s t e p   t h e   c u r r e n t   p o p u l a t i o n   m u s t   b e   r e p l a c e d   w i t h   t h e   s e l e c t e d   c h i l d r e n   t o   f o r m   t h e   n e x t   g e n e r a t i o n .           F i g u r e   3 .   ( a )   C r o s s o v e r   o p e r a t i o n ;   ( b )   M u t a t i o n   o p e r a t i o n       3 . 1 . 3 .     Sto p c rit er ia   T h e   s t o p p i n g   o f   t h e   a l g o r i t h m   r e l y   o n   i f   o n e   o f   t h e   s t o p p i n g   c r i t e r i a   i s   m e t   s u c h   a s   t h e   n u m b e r   o f   g e n e r a t i o n s ,   f i t n e s s   l i m i t   a n d   t i m e   l i m i t   [ 2 8 ,   3 0 ] .   Strin g   1   Strin g   2   UP FC   lo ca tio n s   UP FC   v alu e s   2   13   9   0 . 1 9   0 . 0 4   0 . 3 1     10   20   6   0 . 0 2   0 . 7 3   0 . 1 1             3   …                     3   …             R ea l c o d in g   Strin g   Strin g   ( a)   ( 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:  2 0 8 8 - 8708       Op tima l n u mb er a n d   lo ca tio n   o f U P F C   d ev ices to   en h en ce   v o lta g e  p r o file a n d     .. .   ( S ek h a n e  Ho cin e)   3985   3 . 2 .   P ro ble m   f o r m u la t io n   T h e   m a i n   a i m   o f   t h e   p r o p o s e d   m e t h o d   i s   t o   o p t im i z e   t h e   n u m b e r ,   p l a c e m e n t   a n d   s i z e   o f   U PF C   d e v i c e s   i n   o r d e r   t o   e n h a n c e   v o l t a g e   p r o f i l e   a n d   t o   r e d u c e   t o t a l   l i n e   l o s s e s   o f   t h e   c o n s i d e r e d   p o w e r   s y s t e m .   I n   t h i s   r e s p e c t ,   t h e   c o n s i d e r e d   o p t i m i z a t i o n   i s   r e l y in g   o n   t h e   m a x i m i z a t i o n   o f   t h e   s y s t em   l o a d a b i l i t y   i n   w h i c h   a l l   t h e r m a l   a n d   v o l t a g e   c o n s t r a i n t s   a r e   r e s p e c t e d .   I n   o r d e r   t o   a c h i e v e   t h i s   g o a l   t h e   l o a d   f a c t o r   (   )   o f   t h e   n e t w o r k   w i l l   b e   i n c r e a s e d   i n   a n   i t e r a t i v e   o p t i m i z a t i o n   p r o c e s s .   I n   t h e   o p t i m i z a t i o n   p r o c e s s ,   g e n e r a t o r s   a r e   m o d e l e d   a s   PV   b u s e s   w h i l e   l o a d s   a r e   m o d e l e d   a s   PQ   b u s e s .   T h e   i n c r e a s e   i n   t h e   a c t i v e   a n d   r e a c t i v e   l o a d s   o f   t h e   p o w e r   s y s t e m   l e a d s   t o   t h e   v o l t a g e   c o l l a p s e   [ 1 0 ] .                     ( 8 )                       ( 9 )       w h e r e :           &          a r e   th e  i n it ial  ac tiv e  a n d   r ea ctiv e  lo ad s .         &           a r e   t h e  ac ti v e  an d   r ea ctiv e  lo ad s   at  P Q  b u s es.   T o   o b tain   a  h ig h   q u ali t y   r esu l ts ,   th e  s tep   s i ze   o f   th e  lo ad   f a cto r   is   ch o s en   s m all  (     =0 . 0 1 )   f o r   ea ch   iter atio n .   T h e  in itial lo ad   f ac to r   is   co n s id er ed   as          ,  th er e f o r e  in   th e  iter atio n   p r o ce s s :                                              ( 1 0 )       T h e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   t h at  m a x i m izes t h e  lo ad ab ilit y   o f   t h e  p o w er   s y s te m   ca n   b e  f o r m u lat ed   as f o llo w s :              (   )   ( 1 1 )       I n   o r d er   to   k ee p in g   a  s tab le  o p er atio n   o f   t h e  p o w er   s y s te m ,   t h e  v o lta g e,   ac ti v e  a n d   r ea ctiv e   p o w er s   at   th e  o u tp u ts   o f   all  g e n er ato r s   in clu d in g   t h e  s lack   b u s   m u s t b e  r estricte d   b y   th e   lo w er   an d   u p p er   li m its   in d icate d   as f o llo w s :                                                   ( 1 2 )                                                       ( 1 3 )                                                           ( 1 4 )       w it h :        is   th e  n u m b er   o f   g e n er ato r s .   On   t h e   o th er   h a n d ,   th e   s ec u r i t y   co n s tr ai n ts   m ea n s   t h e  r e s tr ictio n   o f   v o ltag e   m ag n it u d e  a t  all  lo ad   b u s es  w ith in   its   lo w er   a n d   u p p er   o p er atin g   li m it s   as  w e ll  as  t h e  r estrictio n   o f   tr an s m i s s io n   l in es  lo ad in g   b y   it s   m ax i m u m   ca p ac it y   l i m its   as e x p r ess ed   in   t h e  f o llo w i n g   eq u a tio n s :                                                     ( 1 5 )                                        ( 1 6 )       w it h :         is   th e  n u m b er   o f   lo ad   b u s es.        is   th e  n u m b er   o f   b u s e s .   Fu r t h er m o r e,   in   t h e  o p ti m iza ti o n   s tr ate g y   f o r   t h e  p lace m en t  o f   UP FC   d e v ices   u s i n g   G A ,   t h e  n u m b er   o f   in d i v id u al s   is   ca lc u lated   f o r   a  p o p u latio n   ac co r d i n g   to   th e  f o llo w in g   eq u at io n   [ 7 ,  31] :                                              ( 1 7 )     w h er e:              is   th e  n u m b er   o f   UP FC   d ev ic es tak e n   o n   t h e  cu r r en t o p ti m i za tio n   p r o ce s s .                 is   th e  to tal  n u m b er   o f   lo ca tio n s   w h er e  UP FC   d ev ice s   ca n   b e  in s ta lled .     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 .   5 ,  Octo b er   2 0 1 9   :   3 9 8 1   -   3992   3986   On   th e  o t h er   h an d ,   th e  r elatio n s h ip   o f   “ th e  li m it  n u m b er   o f   FAC T S  d ev ices”  ap p r o ac h   ( m ax i m u m   n u m b er   o f   UP FC   d ev ice s )   t h a t  ca n   b e  i n s talled   f o r   a   g i v e n   p o w er   n e t w o r k   u s ed   i n   th e   s e ar ch   p r o ce s s   co d e   i n   o u r   s tu d y   is   g iv e n   b y   [ 3 2 ] :                                       ( 1 8 )       w h er e:         is   th e  to tal  n u m b er   o f   b r an ch e s   ( lin es)  o f   t h e  n et w o r k .   Fin all y ,   t h e  o p ti m izatio n   s tr ate g y   o f   o u r   s t u d y   ac co r d in g   to   G A   i s   s u m m ar ized   in   t h e   Fi g u r e  4 .         Fig u r e  4 .   Op ti m izatio n   p r o ce s s   f lo w c h ar t o f   UP FC   p lace m e n t a cc o r d in g   to   G A       4.   AP P L I CA T I O N  R E S UL T S  AND  DIS CUSS I O N   As  it   h a s   b ee n   c lar if ied   in   th e   ab s tr ac t,  th e  p r o p o s ed   g e n etic  alg o r ith m   ( G A )   a n d   t h e  l i m it  n u m b er   o f   F A C T S  d ev ices”  ap p r o ac h   ar e   ap p lied   to   th e  1 4 - b u s   te s t  p o w er   s y s te m   i n   o r d er   to   f in d   t h e  o p ti m al  n u m b er ,   s ize  a n d   lo ca tio n   o f   UP FC   d ev ices  f o r   r ea ch i n g     b o th   o b j ec tiv es:  m in i m ize  v o ltag e   d ev iatio n   ( en h an ce   v o ltag e  p r o f ile)   a n d   to tal  lo s s e s .   As  it  is   d escr ib ed   in   [ 1 ,   3 3 ]   an d   [ 3 4 ] ,   I E E E   1 4 - b u s   test   s y s te m   co n s i s ts   o f   f i v e  g en er ato r s   at  b u s es  1 ,   2 ,   3 ,   6 ,   an d   8 ,   tw e n t y   tr an s m i s s io n   lin e s ,   t h r ee   tr an s f o r m er s   w i th   o f f - n o m in al  tap   r atio   at  lin es   ( 4 – 7 ) ,   ( 4 – 9 )   an d   ( 5 – 6 ) ,   an d   n i n e  lo ad s   at   b u s e s   4 ,   5 ,   7 ,   9 ,   1 0 ,   1 1 ,   1 2 ,   1 3   an d   1 4 .   T h e  li n e  d ata ,   b u s   d ata,   lo ad   d ata,   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       Op tima l n u mb er a n d   lo ca tio n   o f U P F C   d ev ices to   en h en ce   v o lta g e  p r o file a n d     .. .   ( S ek h a n e  Ho cin e)   3987   g en er ato r   d ata  a n d   m i n i m u m   an d   m ax i m u m   li m i ts   ar e  d etai led   in   [ 3 5 ] . T h e  s in g le   lin e   d ia g r a m   o f   I E E E   1 4 - b u s   test   s y s te m   is   d ep icted   in   Fig u r e   5.   Gen etic  al g o r ith m   tec h n iq u e   w as  i m p le m en ted   in   a  d ev elo p ed   co d e  w r itte n   in   MA T L A B   en v ir o n m e n t  w it h   t h e  tu n ab le  p ar am eter s   s u m m ar ized   in   t h e   T a b le   1.   I n   th is   s t u d y   t h e  li m i t  p ar am eter s   o f   o n e  s in g le  UP FC   ar e  ta k en   f r o m   [ 2 2 ]   an d   ar e  ta b u lated   in   th e  T ab le   2.           Fig u r e  5 .   Sin g le  li n e  d iag r a m   o f   I E E E   1 4 - b u s   test   s y s te m   [ 1 ]       T ab le  1 .   A p p r o p r iate  P a r am et er s   Used   in   G A   T ec h n iq u e   P a r a me t e r   V a l u e   N u mb e r   o f   g e n e r a t i o n s   1 2 0   I n i t i a l   p o p u l a t i o n   s i z e   15   N u mb e r   o f   e l i t e   c h i l d r e n   5   C r o sso v e r   f r a c t i o n   0 . 8   F i t n e ss l i mi t             T i me   l i mi t         T ab le  2 .  L i m it s   P ar am eter s   o f   On e  Si n g le  UP FC     M i n   M a x        (       )        (       )         (       )   0   0   - 0 . 1 5   0 . 3         + 0 . 1 5         w h er e   Min :  L o w er   li m it v al u e;    Ma x : U p p er   li m it  v al u e;         :   V o l t a g e   m a g n i t u d e   ( o f   t h e   s e r i e s   p a r t   o f   U P F C ) ;          :   P h a s e   a n g l e   o f   t h e   v o l t a g e        ;          :   S h u n t   r e a c t i v e   c u r r e n t ;         :   p e r   u n i t .   On   th e  o t h er   h a n d ,   th e  ap p licatio n   o f   th e  r elatio n s h ip   o f   “ t h e  m a x i m u m   n u m b er   o f   UP F C   d ev ices”   ap p r o ac h   co n s id er ed   in   th e  o p ti m al  n u m b er   s e ar ch   p r o ce s s   f o r   th e  s tu d ied   n e t w o r k   y ield s :                                                         T h er ef o r e,   th e  m ax i m u m   n u m b er   o f   UP FC   d ev ices u s ed   in   t h e  s ea r ch   p r o ce s s   co d e  o f   o u r   s tu d y   is   7 .   I n   o r d er   t o   v er if y   t h e  p er f o r m an ce   o f   UP FC   d ev ice  o n   th e  m in i m iza t io n   o f   v o lta g e  d ev iatio n   a n d   to tal  lo s s es  as  w e ll  as  th e  ef f ec t  o f   in cr ea s e  o f   n u m b er   o f   UP FC s   o n   th e  s t u d ied   n et w o r k ,   G A   s ea r c h   p r o ce d u r e  is   s tar ted   f r o m   t h e  in it ial  lo ad   f ac to r             ( n o r m a l  s tate) ,   t h e n   t h e  p o w er   s y s t e m   lo ad in g   in cr ea s es  w i th   a  p r ec i s e  s tep   s ize  (                   )   u n til  r ea ch i n g       =  1 . 7   ( h ea v y   s tate)   to   o b tain   a  b etter   o u tco m es.   Af ter   r u n n i n g   th e  s ea r ch   p r o ce s s   co d e,   th e  o b tain ed   r esu lts   o f   o p ti m al  lo ca tio n   an d   s ize  o f   UP FC s   f o r   ea ch   ca s e  ( ea ch   ca s e  d esi g n ates a   n u m b er   o f   UP FC s )   ar e   o r g an ized   in   T ab le  3 .     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 .   5 ,  Octo b er   2 0 1 9   :   3 9 8 1   -   3992   3988   T ab le  3 .  Op tim al  lo ca tio n   a n d   co n tr o llab le  p ar am eter s   ac co r d in g   to   th e  n u m b er   o f   UP FC s   i n   t h e  1 4   b u s   p o w er   test   s y s te m         Fro m   T ab le  3 ,   it  a p p ea r s   clea r l y   th at  all  co n tr o l  p ar a m eter s   (      ,         an d         )   ar e   w it h in   i t s   li m its   m en tio n ed   i n   T ab le  2 ,   an d   t h er e  is   n o   an y   v io latio n   i n   t h e  th r ee   p ar a m eter s ,   w h ich   co n f i r m s   th e   p o s s ib ilit y   an d   th e  ca p ac it y   o f   ea c h   UP F C   d ev ice  i n s ta lled   in   it s   lo ca ti o n   to   o p er ate  s af el y ,   a n d   in   a d d itio n   th i s   is   w h at   s tr en g th e n s   th e  p er f o r m an ce   i n d icato r   o f   GA   s ea r ch   p r o ce s s   in   f in d i n g   t h e  o p ti m al  lo ca tio n   o f   UP F C   d ev ices   w it h   r esp ec ti n g   its   li m i ts .   I t  i s   w o r t h   to   m e n tio n   th at  in   t h e  o p tim a l  p lace m e n ts   r es u lt s   f o u n d   in   T ab le  3   b y   GA   s ea r ch   p r o ce s s   it is   r e m ar k ed   th at  n o   m o r e  th a n   o n e  UP FC   is   i n s talled   in   o n l y   o n e  b r a n ch .     I n   o r d er   to   h i g h lig h ti n g   t h e  i n f lu e n ce   o f   n u m b er   o f   UP FC s   d ev ice s   o n   v o ltag e   d ev iatio n   a n d   to tal   lin es  lo s s es  i n   t h e  s t u d ied   n et w o r k ,   t h e  o b tain ed   r esu l ts   a f t er   th e  m a x i m u m   lo ad in g   (     =1 . 7 )   o f   th e  p o w er   s y s te m   w it h o u t  F AC T S  an d   with   ea ch   n u m b er   o f   UP F C s   d ev ices  i n s talled   in   t h eir   o p ti m al   lo ca tio n s   f o u n d   i n   th e  p r ev io u s   T ab le  3   a r e  s u m m ar ized   in   T ab le  4 .       T ab le  4 .  Vo ltag e  Dev iatio n   a n d   T o tal  A ctiv e  L o s s es  f o r   Di f f er en t N u m b er   o f   UP FC s   Dev i ce s   N u mb e r   o f   U P F C s   0   ( W i t h o u t   F A C T S )   1   2   3   4   5   6   7   V D   ( p . u )   TL   ( M W )   0 . 0 1 7   6 4 . 1 5   0 . 0 1 5   6 3 . 1 3   0 . 0 0 6   6 2 . 5 5   0 . 0 0 5   6 2 . 0 2   0 . 0 0 3   6 1 . 6 4   0 . 0 0 3 …   6 1 . 6 …   0 . 0 0 3 …   6 1 . 6 …   0 . 0 0 3 …   6 1 . 6 …   V D :   V o l t a g e   D e v i a t i o n ;   TL :   T o t a l   L o sse s.       A t  t h e  f ir s t  g la n ce   o f   T ab le  4 ,   it  ap p ea r s   o b v io u s l y   th at  b o t h   v o lta g e  d ev ia tio n   a n d   to tal  lo s s es  ar e  w ell   m in i m ized   b y   u s i n g   a  s i n g le   UP FC   co m p ar ed   to   ca s e   0   ( w it h o u t  F AC T S),   w h ic h   i n d icate s   t h e  g o o d   ef f ec t  o f   t h e  d ev ice  o n   t h e  e n h a n ce m en t  o f   v o lta g e  p r o f il e  ( w it h o u t   F AC T S  VD  =  0 . 0 1 7   p u   an d   b ec o m e   0 . 0 1 5   p u   w it h   1   UP FC )   an d   es p ec iall y   o n   to tal  lo s s e s   m in i m i za tio n   w it h   an   i m p o r tan t  v alu e   o f   ( 1 . 0 2   M W ) .     I t  ca n   b e   s ee n   also   th at  w h e n ev er   th e  n u m b er   o f   UP FC s   (           )   in s talled   in   th e  n e t w o r k   in cr e ases ,   th e  v o ltag e   d ev iatio n   ( VD)   a n d   to tal  lo s s es   ( T L )   d ec r ea s e,   i.e .   th at              is   i n v er s el y   p r o p o r tio n al  w i th   VD   an d   T L .   Qu an titat iv el y ,   e. g .   w h e n                 ,   VD  is   g r ea tl y   d ec r ea s es  to   0 . 0 0 6   p . u   w it h   a  p er ce n tag e  o f   6 4 . 7 %  co m p ar ed   to   th e  in itial  ca s e  w ith o u t  F AC T S  w h ile  t h e  p er ce n tag e  in   t h e  ca s e  w h er e                  is   o n l y   1 1 . 7 6 %.  L ik e w is e,   T L   is   d ec r ea s ed   n ea r l y   to   2 . 5 % f o r                   an d   o n l y   1 . 6 %  w h e n                 .   T h e  in f l u e n ce   o f   o n e  s i n g le  UP FC   o n   b u s   v o ltag e s   an d   o n   r ea l  lo s s e s   i n   ea c h   li n e  o f   t h e  s y s te m   a t   th e  m ax i m u m   lo ad in g   an d   f o r   d if f er en t  s y s te m   lo a d - ab ilit y   is   d ep icted   in   Fi g u r e   6 ,   7   an d   8   r esp ec tiv el y .     Fro m   Fi g u r e  7   it  ap p ea r s   cle ar l y   t h at  t h e  m aj o r ity   o f   r ea l   lo s s es  m i n i m izat io n   e f f ec t  was  o cc u r r ed   in   l in e   n u m b er   7 ,   ex ac tl y   w h er e  th e  UP FC   d ev ice  is   i n s ta lled   ( C as e  o f   1   UP FC ,   s ee   T ab le  3 ) .   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       Op tima l n u mb er a n d   lo ca tio n   o f U P F C   d ev ices to   en h en ce   v o lta g e  p r o file a n d     .. .   ( S ek h a n e  Ho cin e)   3989         Fig u r e  6 .   I n f l u en ce   o f   1   UP FC   o n   b u s   v o lta g es       Fig u r e  7 .   I n f l u en ce   o f   1   UP FC   o n   lin es r ea l lo s s es           Fig u r e  8 .   I n f l u en ce   o f   1   U P FC   o n   lin es r ea l lo s s es  f o r   d if f er e n t s y s te m   lo ad - ab ili t y       On   th e  o th er   h a n d ,   th e  r esu lts   o f   o p tim al  lo ca tio n s   an d   th e  th r ee   co n tr o l  p ar am eter s   v alu es  f o r   th e   ca s e  o f   3   UP FC s   as  w ell  a s   th e  v o lta g e  d ev iat io n   an d   to tal  lo s s es  ar e  co m p ar ed   to   th at  o b tain e d   in   r ef er en ce   [ 7 ] .   T h e  co m p ar is o n   r esu lt s   ar e  s u m m ar ized   in   T ab le  5 .       T ab le  5 .  C o m p ar is o n   o f   th e  s i m u latio n   r es u lt s   f o r   C a s e  3   (               )     O b t a i n e d   r e su l t s   R e f   [ 7 ]   O p t i mal   l o c a t i o n s &   c o n t r o l   p a r a me t e r s   O p t i mal   l o c a t i o n   C o n t r o l   p a r a me t e r s   O p t i mal   l o c a t i o n   C o n t r o l   p a r a me t e r s   B r a n c h   1                                                                                 B r a n c h   1                                                                               B r a n c h   1 3                                                                               B r a n c h   9                                                                                 B r a n c h   1 5                                                                                 B r a n c h   1 4                                                                              V D   ( p . u )   TL   ( M W )   0 . 0 0 5   6 2 . 0 2   0 . 0 0 4   61       Fro m   T ab le  5 ,   it  ap p ea r s   th at  d esp ite  th e  e x i s ten ce   o f   s o m e   d if f er e n ce s   b et w ee n   o u r   r es u lt s   an d   t h at   o b tain ed   in   r ef er en ce   [ 7 ]   o n   t h e  co n tr o l  p ar a m eter s   v alu e s ,   b u t  th e  lo ca tio n s   r esu lts   o f   t h e  th r ee   UP FC s   as  w ell  a s   t h e  v o lta g e  d ev ia tio n   a n d   to tal  lo s s e s   r e m ai n   n ea r ,   an d   th at ' s   w h ic h   v a lid ates  i n d ir ec tl y   o u r   r es u lt s   f o r   th e  o th er   n u m b er s   o f   UP FC s .   2 4 6 8 10 12 14 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 B u s   N u m b e r V o l t a g e   M a g n i t u d e s   ( p . u . ) I n f l u e n c e   o f   1   U P F C   o n   B u s   V o l t a g e s   a t   L a m b d a   = 1 . 7     N o m i n a l   B u s   V o l t a g e s B u s   V o l t a g e s   w i t h o u t   U P F C B u s   V o l t a g e s   w i t h   1   U P F C 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 5 10 15 20 25 B r a n c h   N u m b e r L i n e   L o s s e s   ( M W ) L i n e   L o s s e s   o f   t h e   P o w e r   S y s t e m   a t   L a m b d a   = 1 . 7     L i n e   L o s s e s   w i t h o u t   U P F C L i n e   L o s s e s   w i t h   1   U P F C 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 L o a d a b i l i t y   ( L a m b d a ) T o t a l   L i n e   L o s s e s   ( M W ) T o t a l   L i n e   L o s s e s   o f   t h e   P o w e r   S y s t e m   i n   D i f f e r e n t   S y s t e m   L o a d a b i l i t y     L i n e   L o s s e s   w i t h o u t   U P F C L i n e   L o s s e s   w i t h   1   U P F C 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 .   5 ,  Octo b er   2 0 1 9   :   3 9 8 1   -   3992   3990   As  it  is   m en tio n ed   p r ev io u s l y   th r o u g h   T ab le  4 ,   w h en e v er   th e  n u m b er   o f   UP FC s   (           )   in s talle d   in   th e  n et w o r k   i n cr ea s es,  t h e  v o l tag e  d ev iat io n   ( VD)   a n d   to tal  lo s s es  ( T L )   d ec r ea s e  u n till   th e  ca s e  o f   4   UP FC s   w h er e  VD  an d   T L   b ec am e  a l m o s t  co n s tan t  d esp ite  th e  in cr ea s in g   o f   th e  n u m b er   o f   UP FC s .   Hen ce ,   it  is   o b v io u s l y   ea s y   to   co n c lu d e  th at  tech n icall y   t h e  o p ti m a l  n u m b er   o f   UP F C s   d ev ice s   th a t  m u s t  b e  in s talled   i n   th e  1 4 - b u s   test   p o w er   s y s te m   is   4   UP FC s   d ev ice s   an d   t h e  o p ti m al  lo ca tio n s   ar e  th e  b r an c h es:  1 ,   7 ,   9   an d   1 2   ( i.e .   in   li n es:  1   - 2 ,   4 - 5 ,   4 - 9   a n d   6 - 1 2 )   w ith   th e  co r r esp o n d in g   c o n tr o l  p ar a m eter s   in d icat ed   in   T ab le  3 .   I t  is   n o ted   th at  t h e  o p ti m al  n u m b er   o f   UP FC s   o b tain ed   i n   th is   p a p er   is   b ased   p u r ely   o n   th e  tec h n ica l  en h a n ce m e n t   o f   th e  t w o   p r ev io u s   o b j ec tiv es a n d   d o es n o t ta k e  in to   ac co u n t th e  co s ts   r elate d   to   th e  n u m b er   o f   UP FC s .   T h e  in f l u en ce   o f   th e  4   UP FC s   o n   b u s   v o ltag e s   an d   o n   r ea l   lo s s es  i n   ea ch   li n e  o f   t h e  s y s te m   at  t h e   m ax i m u m   lo ad i n g   an d   f o r   d i f f er en t  s y s te m   lo a d - ab ilit y   is   d ep icted   in   Fig u r e   9 ,   1 0   an d   1 1   r esp ec tiv el y .     W ith   co m p ar in g   t h ese   f i g u r es   w i th   t h e  p r ev io u s   F i g u r e s   6 ,   7   an d   8 ,   w e  o b s er v e  th e  g r e at  en h an ce m e n t  o f   v o ltag e  p r o f ile  w h ic h   b ec a m e  n ea r   to   th e  n o m in al  b u s   v o ltag es  w it h   a  s m all  v alu e  o f   v o lta g e  d ev iatio n     ( VD  =  0 . 0 0 3   p u ) ,   as  w ell  as  t h at  th e  to tal  lo s s es  b ec a m e  m o r e  r ed u ce d   ( ar o u n d   6 1 . 6   MW  w h ile  w it h   a  s in g le   UP FC   is   6 3 . 1 3   MW ) .   On   th e  o th er   h an d ,   it   is   also   s h o wn   t h at  t h e   ap p licatio n   o f   t h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   r elatio n s h ip   m a k e s   t h e  ca lc u l atio n s   l i m ited   w it h i n   a  n ar r o w   s p ac e  an d   t h er ef o r   f ac ilit a t es  g r ea tl y   t h e  s ea r ch   p r o ce s s   an d   r ed u ce s   th e  ca lc u l atio n   ti m e.           Fig u r e  9 .   I n f l u en ce   o f   4   UP FC s   o n   b u s   v o ltag e s       Fig u r e  1 0 .   I n f lu e n ce   o f   4   UP F C s   o n   li n es r ea l lo s s es           Fig u r e  1 1 .   I n f lu e n ce   o f   1   UP F C   o n   li n es r ea l lo s s e s   f o r   d if f e r en t s y s te m   lo ad - ab ilit y       5.   CO NCLU SI O N     T h is   p ap er   p r esen ts   th e  ap p licatio n   o f   g e n etic  al g o r ith m   tech n iq u e  a n d   a  p r o p o s ed   ap p r o ac h   r elatio n s h ip   o f   id en ti f icatio n   o f   m ax i m u m   n u m b er   o f   F AC T S  d ev ices  th at  ca n   b e  i n s talled   f o r   a  g i v en   p o w er   n et w o r k   i n   t h e  s ea r ch   p r o ce s s   co d e  to   d eter m in e  t h e  o p ti m al  n u m b er ,   o p ti m al  p lace m en t   an d   s ize  o f   UP F C   d ev ice  in   o r d er   to   m in i m ize  v o ltag e  d e v iatio n   a n d   r ed u ce   o v er all  r ea l  lo s s es  i n   t h e  s ta n d ar d   I E E E   1 4   b u s   test   s y s te m .   2 4 6 8 10 12 14 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 B u s   N u m b e r V o l t a g e   M a g n i t u d e s   ( p . u . ) I n f l u e n c e   o f   4   U P F C s   o n   B u s   V o l t a g e s   a t   L a m b d a   = 1 . 7     N o m i n a l   B u s   V o l t a g e s B u s   V o l t a g e s   w i t h o u t   U P F C B u s   V o l t a g e s   w i t h   4   U P F C s 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 5 10 15 20 25 B r a n c h   N u m b e r L i n e   L o s s e s   ( M W ) L i n e   L o s s e s   o f   t h e   P o w e r   S y s t e m   a t   L a m b d a   = 1 . 7     L i n e   L o s s e s   w i t h o u t   U P F C L i n e   L o s s e s   w i t h   4   U P F C s 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 L o a d a b i l i t y   ( L a m b d a ) T o t a l   L i n e   L o s s e s   ( M W ) T o t a l   L i n e   L o s s e s   o f   t h e   P o w e r   S y s t e m   i n   D i f f e r e n t   S y s t e m   L o a d a b i l i t y     L i n e   L o s s e s   w i t h o u t   U P F C L i n e   L o s s e s   w i t h   4   U P F C s Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.