I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   3 6 ,   No .   2 ,  N o v em b e r   20 24 ,   p p .   7 2 4 ~ 7 3 2   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 3 6 . i 2 . pp 724 - 7 3 2           724     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   O ptima l si ze and  a llo ca tion o f  wind   distribu ted  g en er a tion   in  distribut io n net w o rk using   pa rticl e  swa rm o ptimiza t io n       Swa t hi Sa nk epa lly ,   Sra v a na   K um a r   B a li   D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c s  En g i n e e r i n g ,   G I TA M   D e e me d   t o   b e   U n i v e r s i t y ,   V i s h a k h a p a t n a m,  I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   27 ,   2 0 2 4   R ev is ed   J u n   5 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   J u n   25 ,   2 0 2 4       Th e   a im  o f  th is  re se a rc h   is  to   e v a lu a te  th e   p e rfo rm a n c e   o f  th e   d istri b u t io n   n e two rk   b y   c o n n e c ti n g   wi n d   d is tri b u te d   g e n e ra ti o n   (DG )  a n d   d e term in in g   th e   o p ti m a l  lo c a ti o n   a n d   siz e   u si n g   th e   p a rti c le  sw a rm   o p ti m iza ti o n   (P S O)   tec h n iq u e ,   o n c e   th e   win d   DG   is  c o n n e c ted   a t  th e   o p ti m a l  lo c a ti o n ,   th e   o u t p u t   o f  wi n d   tu r b in e s   is n o t   c o n sta n t  b u t  v a ries   with   c h a n g e s  i n   w i n d   sp e e d .   Wi n d   tu rb i n e s  a re   d e sig n e d   t o   g e n e ra te  th e   e n e rg y   fr o m   th e   win d .   As   th e   o u t p u t  o f  th e   win d   tu r b in e s   c h a n g e s,  it   i n fl u e n c e s  th e   p o we r  flo w   a n d   v o l tag e   lev e ls  i n   th e   d istri b u t io n   n e two r k .   T h e   in je c ti o n   o f  p o we r  fro m   th e   win d   t u r b in e s  c a n   c a u se   v a r iatio n s  i n   v o lt a g e s  wit h in   t h e   d istri b u ti o n   n e two rk .   Ad d it io n a ll y ,   th e   c h a n g in g   p o we r  fl o w  m a y   c o n tri b u te  t o   p o we r  l o ss e s  in   t h e   d i strib u ti o n   sy ste m .   In   th is p a p e r,   th e   v o lt a g e s a n d   a c ti v e   p o we r  l o ss e s a re   e v a lu a ted   with   th e   c h a n g e   in   win d   s p e e d   f o r   th e   IE EE   1 5   B u s  s y ste m   b y   c o n d u c ti n g   lo a d   flo w  a n a l y sis  in   M ATLAB.   T h e   re su lt s  re v e a l  o p ti m ize d   so lu t io n s  th a t  c o n tri b u te  to   re d u c e d   p o we r  lo ss e s,  in c re a se d   re n e wa b le  e n e rg y   g e n e ra ti o n ,   a n d   imp r o v e d   v o lt a g e   p ro f il e s.  Th is  re se a rc h   u n d e rsc o re s  th e   p o ten ti a l  o f  PS O - b a se d   o p ti m iza ti o n   in   c o n fo rm in g   m o re   e fficie n t  a n d   s u sta in a b le   d istri b u ti o n   n e two r k s.   K ey w o r d s :   Dis tr ib u ted   g en er atio n     Dis tr ib u tio n   n etwo r k   L o ad   f lo w   a n aly s is   PS O  a lg o r ith m   W in d   tu r b in e  g e n er ato r s   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Swath i San k ep ally   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g in ee r i n g ,   GI T AM   Dee m ed   to   b e  Un i v er s ity     Vis h ak h ap atn am ,   An d h r a  Pra d esh ,   I n d ia   E m ail:  s s r r ed d y 1 5 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  ac cu m u latio n   o f   r en ewa b le  en er g y   s o u r ce s   in t o   d is tr ib u tio n   n etwo r k s   h as  g r o wn   s ig n if ican t  atten tio n   d u e  t o   th e   g r o win g   co n ce r n s   ab o u t   en v ir o n m en tal  s u s tain ab i lity   an d   th e   n ee d   to   d ec r ea s e   g r ee n h o u s e  g as  d is ch ar g e.   T r ad itio n al  d is tr ib u tio n   n etwo r k   p lan n in g   o f ten   r elies  o n   co n v en tio n al  m eth o d s   th at  m ay   n o t  b e  well - s u ited   f o r   o p er atin g   th e  i n ter m itten t  a n d   v a r iab le  n atu r e  o f   r en ewa b le  g en er atio n .   As  a   r esu lt,  th er e   is   a  g r o win g   i n ter est  in   u s e  a d v an ce d   o p tim izati o n   tec h n iq u es   to   d eter m in e   th e  o p tim al   lo ca tio n s   an d   s izes  o f   r en ewa b le - b ased   g en er ato r s   with in   d is tr ib u tio n   n etwo r k s .   T h is   s tu d y   f o c u s es  s p ec if ically   o n   win d   tu r b in e  g en e r ato r s   an d   e m p lo y s   th e  p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PS O)   alg o r ith m   to   m em o r ialize  th ese   ch allen g es.   T h e  u s e  o f   a  m o d if ie d   PSO   f o r   s o lv in g   th e  d is p atch   o p t im izatio n   p r o b lem   in   m icr o - g r id s   is   an   in ter esti n g   ap p r o ac h   with   t h e   g o al   o f   m in im izin g   b o th   ca r b o n   em is s io n s   an d   co s ts   ass o ciate d   with   ea c h   m icr o g r id   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T h is   o p ti m izatio n   tech n iq u e  co n tr i b u t es  to   en h an cin g   th e  s elf - r eli an ce   o f   m icr o - g r id s   wh ile  co n cu r r e n tly   r ed u ci n g   l o s s es [ 3 ] ,   [ 4 ] .   T h e  u s e  o f   o p tim izatio n   tech n iq u es a n d   a d ap t iv e  co n tr o l  s t r a t e g i es  a l i g n s   w i t h   t h e   g o a l  o f   i m p r o v in g   t h e   o v e r a l l   e f f i c i e n c y   a n d   r e l i a b i li t y   o f   t h e   m i c r o g r i d   s y s te m   [ 5 ] - [ 7 ] .   A  n o v el   c r o w   s e a r c h   a l g o r i t h m   i s   u s e d   f o r   t h e   b e s t   l o c a t i o n   a n d   s i z i n g   o f   R D G s   [ 8 ] .   Y a n g   e t   a l .   [9 ]   a n d   B e r n s t e i n   e t   a l .   [ 1 0 ]   ex p lain ed   th e   u n b alan ce d   lo ad   f lo w  o f   r ad ial  d is tr ib u tio n   n et wo r k   ( DN) .   T h e  ce n tr al  p r o b l em   m an ag e d   in   th is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         Op tima l siz e  a n d   a llo ca tio n   o f wi n d   d is tr ib u ted   g en era tio n   i n   d is tr ib u tio n   n etw o r k  …  ( S w a th i S a n ke p a lly )   725   s tu d y   is   th e  o p tim al  s ize  an d   allo tm en t  o f   win d   tu r b i n e/  g e n er ato r s   in   a  d is tr ib u tio n   n et wo r k .   T h e  aim   is   to   r e d u c e   p o w e r   l o s s e s ,   i m p r o v e   v o l t a g e   s t a b i l i t y ,   a n d   b o o s t   t h e   u t i l i z a t i o n   o f   r e n e w a b l e   e n e r g y   s o u r c e s   [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] .   T h e  PS O  alg o r ith m   is   e m p l o y ed   as  an   ef f ec tiv e   o p tim izatio n   to o l   to   f in d   s o lu tio n s   th at  e n h an ce   th e   p er f o r m an ce   o f   d is tr ib u tio n   n etwo r k s   wh ile  ab s o r b   r e n ewa b le  en er g y   s o u r ce s .   T h e  o p tim al  lo ca tio n   an d   s ize  o f   DG  u s in g   d if f er e n t  o p tim iz atio n   alg o r ith m s   ar e  co v er ed   i n   th e  p r esen t  liter atu r e  r ev iew.   R en ewa b le  en er g y   co m b in e  in   d is tr ib u tio n   n etw o r k s   is   a  b asic   an d   ev o lv in g   p h ase  o f   m o d er n   p o wer   s y s tem s .   I t  in v o lv es  in co r p o r atin g   r en ewa b le   en e r g y   s o u r ce s ,   s u c h   as  s o lar ,   win d ,   h y d r o ,   an d   b io m ass ,   in to   t h e  e x is tin g  d is tr ib u tio n   s tr u ctu r e  to   m ee t   en er g y   d e m an d ,   r ed u ce   ca r b o n   em is s io n s ,   an d   en h an ce   en er g y   s u s tain ab ilit y   [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ] .   T h is   in teg r atio n   p r esen ts   a  s er ie s   o f   o b jectio n   an d   o p p o r tu n ities   th at  n ee d   to   b e   ca r ef u lly   m an ag e d   to   en s u r e  r eliab le,   ef f icien t,  an d   r e s ilien t  p o wer   d eliv e r y .   T h e  p r o ce s s   o f   r e n ewa b le  e n er g y   in te g r atio n   in   d i s t r i b u ti o n   n e t w o r k s   c o m p as s   v a r i o u s   t e c h n i c al ,   e c o n o m i c ,   an d   p r e c e p t   c o n s i d e r a ti o n s   [ 1 5 ] ,   [ 1 6 ] .   T h e   F i g u r e   1   s h o ws  th e  m u ltip le   DGs  co n n ec tio n   in   DN.   W h en   s ev er al   win d   g en er at o r s   ar e   co n n ec t ed ,   th e   d is tr ib u tio n   n etwo r k ' s   p r im ar y   is s u es a r e  v o ltag e  s tab ilit y   an d   p e r f o r m an ce .   T h ese  is s u es a r e  ad d r ess ed   in   th is   p ap er .           Fig u r e  1 .   Dis tr ib u tio n   n etwo r k   with   m u ltip le  DG  u n its       T h e  n ec ess ar y   s tep s   to   r eso lv e  th is   is s u e  ar e  lis ted   b elo w.   Sectio n   2 :  d ata  co llectio n   a n d   p r o ce s s in g   co v er s   th e   r eq u ir em en ts   f o r   th e  d is tr ib u tio n   n etwo r k   lin e   an d   lo ad   d ata.   Sectio n   3:   PS O  alg o r ith m   co v e r s   th e   PSO   tech n iq u e,   wh ich   is   u s e d   to   co n n ec t  an d   s ize  th e  win d   g en er ato r s   o p tim ally .   Sectio n   4 :  w in d   p o wer   g en er atio n   d is cu s s es  th e  m o d e lin g   o f   win g   g e n er ato r s .   Secti o n   5 :  r esu lts   an d   an al y s is   co n tain s   th e  r esu lts   an d   d is cu s s io n .       2.   DATA CO L L E C T I O N  AND   P RE P RO CE SS I NG   A  s in g le - lin e  d iag r am   o f   I E E E - 1 5   b u s   r ad ial   DN  is   s h o wn   in   Fig u r e  2 .   T h e   lin e  d ata  an d   lo ad   d ata  o f   th e  I E E E - 1 5   b u s   ar e  g iv en   in   th e  T ab le  1 .   T h is   d ata  co u ld   c o m e  f r o m   f ield   m ea s u r em en ts ,   h is to r ical  r ec o r d s ,   r ep licatio n s ,   o r   d ata b ases .   W i n d   tu r b in e  ch ar ac te r is tics ,   s u c h   as  p o wer   cu r v es  an d   e f f icie n cy   d ata,   ar e   cr u cial   f o r   ac cu r ately   m o d elin g   th e   r en ewa b le - b ased   g en er ato r .   Data   p r ep r o ce s s in g   is   o n ce   co llected ,   th e  d ata   r eq u ir es  p r e p r o ce s s in g   to   en s u r e  its   q u ality   an d   s u itab ilit y   f o r   th e  PS O  alg o r ith m .   Data   c lean in g   is   id en tify i n g   an d   r ec tif y in g   a n y   in c o n s is ten cies,  er r o r s ,   o r   m is s in g   v alu es in   th e  co llected   d ata.   T h is   is   cr itical  to   en s u r e  th e   acc u r ac y   an d   r eliab ilit y   o f   s u b s eq u en t  an aly s es.  Featu r e  e n g in ee r in g   is   ex tr ac tin g   o r   tr an s f o r m in g   f ea tu r es   th at  ar e  r elev a n t  f o r   th e   o p ti m izatio n   p r o b lem .   T h is   co u ld   in v o lv e   co n v er tin g   win d   s p e ed   d ata  in t o   p o wer   g en er atio n   p o ten tial  o r   ca lcu l atin g   lo ad   p r o f i les  b ased   o n   h is to r ical  d ata.   No r m aliza tio n / s ca lin g   is   s ca lin g   n u m er ical  d ata  to   a   co m m o n   r an g e  to   p r ev en t c e r tain   f ea tu r e s   f r o m   d o m in atin g   th e   o p tim iz atio n   p r o ce s s .   Data   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   7 2 4 - 7 3 2   726   i n teg r atio n   is   co m b i n in g   v a r io u s   d atasets ,   s u ch   as  lo a d   p r o f iles   an d   win d   s p ee d   d ata,   t o   cr e ate  a   co m p r eh e n s iv e  in p u t  d ataset.   Fo r m at  co n v er s io n   is   en s u r in g   th at  th e  d ata  is   in   a  f o r m at  s u itab le  f o r   th e  PS O  alg o r ith m   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] .   T h is   m ay   in v o lv e   co n v er tin g   d ata   in to   m atr ices  o r   a r r ay s   t h at  ca n   b e   ef f icien tl y   p r o ce s s ed .   Def in in g   co n s tr ain ts   is   s et tin g   co n s tr ain ts   b ased   o n   s y s tem   lim its ,   s u ch   as  g en er ato r   ca p ac ity ,   v o ltag e  lim its ,   p o wer   l o s s es  an d   n etwo r k   co n s tr ain ts .   Data   p ar titi o n in g   is   s p litt in g   th e   d a taset  in to   tr ain in g   a n d   t e s ti n g   s u b s et s   t o   e v al u a t e   t h e   P SO   a l g o r i t h m ' s   p e r f o r m a n c e   a n d   v a l i d a t e   t h e   o b t a i n e d   s o lu t i o n s   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .             Fig u r e  2 .   I E E E - 15 - B u s   r ad ial  d is tr ib u tio n   n etwo r k       T ab le  1 .   L in e   an d   l o ad   d ata  f o r   I E E E   1 5   b u s   r ad ial  d is tr ib u ti o n   s y s tem   B r a n c h   n u m b e r   S e n d i n g     e n d   n o d e   R e c e i v i n g     e n d   n o d e   R    ( o h m)   X    ( o h m)   k V A   1   1   2   1 . 3 5 3 0 9   1 . 3 2 3 4 9   6 3 . 0   2   2   3   1 . 1 7 0 2 4   1 . 1 4 4 6 4   1 0 0 . 0   3   3   4   0 . 8 4 1 1 1   0 . 8 2 2 7 1   2 0 0 . 0   4   4   5   1 . 5 2 3 4 8   1 . 0 2 7 6   6 3 . 0   5   2   9   2 . 0 1 3 1 7   1 . 3 5 7 9   2 0 0 . 0   6   9   10   1 . 6 8 6 7 1   1 . 1 3 7 7   2 0 0 . 0   7   2   6   2 . 5 5 7 2 7   1 . 7 2 4 9   1 0 0 . 0   8   6   7   1 . 0 8 8 2   0 . 7 3 4   1 0 0 . 0   9   6   8   1 . 2 5 1 4 3   0 . 8 4 4 1   6 3 . 0   10   3   11   1 . 7 9 5 5 3   1 . 2 1 1 1   2 0 0 . 0   11   11   12   2 . 4 4 8 4 5   1 . 6 5 1 5   1 0 0 . 0   12   12   13   2 . 0 1 3 1 7   1 . 3 5 7 9   6 3 . 0   13   4   14   2 . 2 3 0 8 1   1 . 5 0 4 7   1 0 0 . 0   14   4   15   1 . 1 9 7 0 2   0 . 8 0 7 4   2 0 0 . 0       3.   P SO   AL G O RI T H M     T h e  PSO   alg o r ith m   is   a   n atu r e - in s p ir ed   o p tim izatio n   tech n i q u e  th at  r ep licates  th e  s o cial  b eh av io r   o f   b ir d s   o r   p ar ticles  in   a   s war m   t o   s o lv e  c o m p licate  d e v elo p m e n t  p r o b lem s .   I n   PS O,   ea ch   p o s s ib le  b y   iter ativ ely   u p d atin g   p ar ticle   p o s itio n s   ac co r d in g   to   th eir   h is to r ical  b est   an d   th e  b est  s o lu tio n   f o u n d   b y   th e   en tire   s war m ,   PS O  s tr o n g ly   ex p lo r es  th e  s o l u tio n   s p ac e  to   m ee t  to war d s   e x ce llen t  o r   n ea r - o p tim al  s o lu ti o n s .   T h is   co llectiv e  m o v em en t  a n d   k n o wled g e   s h a r in g   am o n g   p ar ticles  co p y   th e   s o cial  in ter ac tio n s   in   n atu r al  s war m s   an d   en ab le   PS O  to   ef f icien tly   s o lv e  a  w id e  r an g e  o f   d ev elo p m en t  ch allen g es,  in clu d in g   th o s e  f o u n d   in   en g i n ee r in g ,   ec o n o m ics,  an d   p o we r   s y s tem s ,   am o n g   o th er s .     T h e  f lo w   ch ar t  o f   PS O  is   s h o wn   in   Fig u r e   3.   T h e   PSO   p r o c ess   in v o lv es  r ep licatin g   th e  b e h av io r   o f   a  s war m   o f   p ar ticles  to   s o lv e  d ev elo p m e n t  p r o b lem s   f itn es s .   T h e  f itn ess   in d icate s   h o w  well  ea ch   p ar ticle's   s o lu tio n   p er f o r m s   in   th e  g iv e n   p r o b lem .   Velo city   u p d ate  is   th e  v elo city   o f   ea c h   p ar ticle  u s in g   a  co m b in atio n   o f   its   cu r r en t  v el o city ,   its   in tellectu al  co m p o n e n t  ( b ased   o n   P  b est),   an d   its   s o cial   co m p o n en t  ( b ased   o n   Gb est)  [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ] .   T h e  n ew   v e lo city   g u i d es  th e   p ar ticle' s   m o v em en t  in   th e   s o lu tio n   s p ac e.   Po s itio n   u p d ate   is   th e  p o s itio n   o f   ea ch   p ar ticle  u s in g   its   n ew  v elo city .   T h e   p o s itio n   ch a n g e   r ef lects  th e   p ar ticle' s   m o v em en t  to war d s   p o te n tially   b etter   s o lu tio n s .   C h ec k   f o r   co m b in in g   co n d itio n s ,   s u c h   as  r ea ch in g   a  m ax im u m   n u m b e r   o f   iter atio n s   o r   ac h iev in g   a  s atis f ac to r y   s o lu tio n   q u ality .   I f   th e  co m b in in g   cr i ter ia  ar e   m et,   t h e  p r o ce s s   s to p s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         Op tima l siz e  a n d   a llo ca tio n   o f wi n d   d is tr ib u ted   g en era tio n   i n   d is tr ib u tio n   n etw o r k  …  ( S w a th i S a n ke p a lly )   727       Fig u r e  3 .   PS O  f lo w  ch a r t       4.   WI ND  P O W E R  G E N E RA T I O N   W in d   is   th e  r esu lt  o f   th e  u n ev en   h ea tin g   o f   th e  E ar t h ' s   s u r f ac e  b y   th e  s u n .   Var iatio n s   in   s o lar   r ad iatio n   a b s o r p tio n   d u e   to   d i f f er en t   lan d   an d   wate r   f o r m at io n s   ca u s e  d if f er e n tial  h ea tin g .   T h e  c u r v atu r e  o f   th e  ea r th   also   co n tr ib u tes to   u n ev en   h ea tin g   an d   cr ea tes d if f er en ce s   in   atm o s p h e r ic  tem p er atu r e  an d   p r ess u r e.     T h e  tu r b in e' s   s h af t,  co n n ec te d   to   th e  r o t o r   with   b lad es,  i s   lin k ed   to   a  g en e r ato r .   T o   m atch   th e  g en er ato r ' s   r eq u ir ed   s p ee d   wit h   th e  r o t o r ' s   o p er atio n al  s p e ed ,   a  g ea r b o x   is   u s ed .   W in d   tu r b in e  b lad es  ty p ically   h av e  a  lift  d esig n ,   s im ilar   to   a x ial  f lo w  f an s .   A d ju s tin g   th e   p itch   o f   th e   b lad es  co n tr o ls   th e  tu r b in e' s   o p er atio n ,   m u ch   lik e  th e  ae r o d y n am ics  o f   an   air p lan e  win g .   W in d   tu r b in es  h av e  m in im u m   o p er ati o n al  s p ee d s ;  b elo w   th is ,   th e  r o to r   is   lo c k ed   to   p r ev en t d am ag e.   T h e  id ea l  m ax im u m   m ec h a n ical  p o wer   o u tp u t  ( P)  is   g iv en   b y   ( 1 ) .       =   × × ×   ( 1 )     W h er e  ρ   is   th e  air   d en s ity ,   A  is   th e  s wep t a r ea ,   an d   V  is   win d   v elo city .     4 . 1 .     M o dellin g   a nd   s im ula t io n o f   wind   t urbin e   L o ad   d em a n d   p r o f iles   r ep r e s en t  th e  f leetin g   m o d if icatio n   o f   elec tr icity   co n s u m p tio n   with in   a  s p ec if ic  ar ea   o r   p o wer   d is tr ib u tio n   n etwo r k   o v er   a   g iv en   p er i o d .   T h ese  p r o f iles   p r o v id e  cr it ical  v is io n   in to   th e   p atter n s   o f   en er g y   u s ag e  an d   h elp   in   d esig n in g ,   p lan n in g ,   a n d   o p tim izin g   d is tr ib u tio n   s y s tem s .   L o ad   d em an d   p r o f iles   ar e   u s u ally   o b tain e d   th r o u g h   h is to r ical  d ata  an al y s is ,   d im en s io n s ,   o r   s im u lati o n s .   T h e y   ar e   o f ten   ca teg o r ized   in t o   p ea k ,   o f f - p e ak ,   an d   in ter m e d iate  p er i o d s .   Peak s   o cc u r   d u r in g   h i g h - d e m an d   h o u r s ,   s u c h   as  m o r n in g s   an d   ev en in g s ,   wh il e  o f f - p ea k   tim es  ex p er ien ce   l o wer   co n s u m p tio n .   Me d ian   p er io d s   b r id g e  th ese  ex tr em es.  Un d er s tan d in g   lo ad   d em an d   p r o f iles   is   ess en tia l  f o r   v ar io u s   in ten s io n ,   in clu d i n g   n etwo r k   d esi g n ,   ca p ac ity   p lan n in g ,   an d   r en ewa b le  in teg r atio n   [ 2 3 ] ,   [ 2 4 ] .   Fo r   in s tan ce ,   p r ec is e  lo ad   p r o f iles   en ab le  th e  o p tim al   s izin g   an d   p lace m e n t  o f   d is tr ib u ted   g e n er ato r s ,   lik e  win d   tu r b in es,  b y   alig n in g   g en er atio n   with   p ea k   d em an d   p er io d s ,   en h an cin g   g r id   s o lid i ty ,   an d   m in im izi n g   en er g y   c o s ts   [ 2 5 ] .   T h ese  p r o f iles   ar e  p r em iu m   in p u ts   f o r   o p tim izatio n   alg o r ith m s   lik e  PSO ,   g u id in g   th em   to   m ak e  l o g ical  d ec is io n s   th at  alig n   with   ac tu al  d ev o u r in g   p atter n s   an d   o v er all  s y s tem   ef f ec tiv en ess .   T h e  win d   tu r b in e   d esig n   is   s h o wn   i n   Fig u r es  4   an d   5 .   T h e   o u t p u t   p o wer   o f   win d   tu r b in e  is   1 7 7 . 7   k W   at  a  win d   s p ee d   o f   1 2   m / s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   7 2 4 - 7 3 2   728       Fig u r e  4 .   W in d   tu r b in e  o u ter   c ir cu it d iag r am           Fig u r e  5 .   W in d   tu r b in e  i n n er   c ir cu it d iag r am       5.   RE SU L T S AN D  AN AL Y SI S   T h e  p er f o r m a n ce   o f   t h e  d is tr ib u tio n   n etwo r k   is   ev alu ated   a n d   ex p lain ed   with   d if f er e n t c ase  s tu d ies  as  f o llo ws.     5 . 1 .     Ca s e  s t ud y   1 :   w it ho ut  DG   c o nn ec t io n   T h e  lo ad   f lo w   h as  b ee n   im p le m en ted   o n   th e   I E E E - 1 5   b u s   d i s tr ib u tio n   n etwo r k .   T h e  p er   u n it  v o ltag es  at  ea ch   b u s   ar e   g iv e n   i n   T a b le   2 .   B u s es  at  n o d es  with   v o ltag e  v alu es   less   th an   0 . 9 5   p . u .   m ay   ex p e r ien ce   a   s ig n if ican t  d r o p ,   wh ich   co u ld   lead   to   v o ltag e  in s tab ilit y   is s u es.  I t  ca n   r esu lt  in   in cr ea s ed   a ctiv e  an d   r ea ctiv e   p o wer   lo s s es  in   th e   d is tr ib u tio n   s y s tem .   I n   th e  a b o v e   1 5   b u s   s y s tem   b u s   v o ltag es  at  1 2 ,   an d   1 3   h av e   v o ltag e   v alu es  b elo w  0 . 9 5   p . u . ,   s u g g e s tin g   th at  th ese  n o d es  ar e   ex p er ien cin g   a   v o ltag e  d r o p .   T h e   a ctiv e  lo s s   is   6 0 . 0 6   k W   an d   r ea ctiv e  lo s s   is   5 5 . 6 2   k VAR.       T ab le  2 .  Per   u n it v o ltag es  at  1 5   b u s es   Bu s   n o   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   V o l t a g e   (p . u )   1 . 0 0 0   0 . 9 7 2   0 . 9 5 8   0 . 9 5 3   0 . 9 5 2   0 . 9 5 9   0 . 9 5 7   0 . 9 5 8   0 . 9 6 9   0 . 9 6 8   0 . 9 5 1   0 . 9 4 7   0 . 9 4 6   0 . 9 5 0   0 . 9 5 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         Op tima l siz e  a n d   a llo ca tio n   o f wi n d   d is tr ib u ted   g en era tio n   i n   d is tr ib u tio n   n etw o r k  …  ( S w a th i S a n ke p a lly )   729   5 . 2 .     Ca s e  s t ud y   2 :   g ener a t o r   1   is   co nn ec t ed  in dis t ri bu t io n net wo rk   us ing   P SO   T h e  PS O  alg o r ith m   is   ap p lie d   o n   I E E E - 1 5   b u s   d is tr ib u tio n   n etwo r k   f o r   o p tim al   lo ca tio n   an d   s izin g   o f   win d   DG.   Fro m   th e  PS O  r esu lts ,   th e  b est  lo ca tio n   is   at  b u s   1 2   an d   th e   DG  s ize  is   1 9 7 . 5 9   k W .   Fi gur e  6   shows  B us  1  h as   a  r ef er e n ce   vol t ag e  of   1 .00  p.u.,  w h i ch   i s  exp ec t ed  a s  i t   se r ves   as   t h e  r e f e r enc e   bus.  B u se s   2   t o   15   hav e  vo l t a ge  m a gni t ude s  l es s  t han   1.00  p. u.,  i nd i ca t i n g  a   vo l t a ge  d r op   f r om   t he   r ef er e nce  bus.  T her e  i s  a   de cr ea si n g  t r end   i n   vo l t a ge m agni t ude s  f r o m   B us   2 t o  B u s  15.  Th e  vo l t age   m agn i t udes   ar e  r e l at i ve l y  c l ose   f or   B u se s  1 1  t o  15 ,  su gges t i ng  a  r e l a t i v el y  u ni f or m   vol t ag e  dr op  i n   t hi s  r ange .  B us es   w i t h   l ow er   v ol t age   m agn i t u des   m ay   be  pr on e  t o  v ol t age   i ns t ab i l i t y,   es pec i a l l y   i f   t hey   app r oa ch  or   go  bel ow   ac ce p t ab l e   l ow er   l i m i t s.  I f   t he  vo l t age   m agn i t ud es   ar e  cl os e  t o  t he   l ow e r   l i m i t ,  t he r e  m ay   be  oppo r t uni t i e s  t o  i m p r ove   vol t ag e   st a bi l i t y  by   ad j us t i n g  sy st em   p ar am et e r s  or   i nt r oduc i ng r ea c t i ve  pow e r   suppor t .  B ef or e  c onne ct i ng w i nd  D G ,  i t ' s  i m por t an t   t o as se ss   t h e  i m pac t   on  t he vol t ag e  p r of i l e.   Wi n d  D G   a t   b us 12 c an   i n f l uen ce   v ol t age   l eve l s,   and   i t s   i nt egr a t i o n m ay   l ea d   t o  ch ange s  i n t he vol t ag e  m agni t ude s  a t   di f f er e nt   bu se s .  Eval u at e d  t h e  m i n i m um  a ct i ve  an d  r e ac t i v e   pow er   l oss es   by   cond uct i n g  l oad   f l ow   ana l ys i s.   The  m i n i m um   ac t i v e  pow e r   l os s  i s  46.638   k W  and   t he  r ea c t i ve pow er   l oss  i s  4 2.648 kV A R .           Fig u r e  6 .   Vo ltag es   ( p . u )   at  1 5   b u s es wh en   DG  is   co n n ec ted       5 . 3 .     Ca s e  s t ud y   3 :   g ener a t o r  1   c o nn ec t ed  a t   B us   no :   1 2 ,   w ind   s peed  a t   1 0   m /s ,  t he  o utput   po wer   o f   DG               is   8 1 . 8 0   k W    F i g u r e   7   s h o w s   t h e  p e r   u n i t  v o l t a g e s   a t  1 5   b u s es   w h e n   w i n d   D G   s u p p l i es   8 1 . 8 0   k W   a t  a   w in d   s p e e d   o f   1 0   m / s .   E x p l o r e  c o n t r o l   s t r at eg i e s   f o r   t h e   wi n d   DG   t o   o p tim i z e   it s   c o n t r i b u t i o n   t o   t h e  s y s t e m   w h i l e  e n s u r i n g   s t a b il i t y .   B u s es   w i t h   l o we r   v o l t a g e   m a g n i t u d e s   ( e . g . ,   B u s es   1 4   a n d   1 5 )   m a y   b e   m o r e   s u s c e p t i b l e   t o   v o l t a g e  i n s t a b il i t y .   V o l t a g e  m a g n i t u d es  c l o s e  t o   o r   b e l o w  0 . 9 5   p . u .   m a y   i n d i c a t e   p o te n t i al   s t a b i li t y   is s u e s .   T h e   wi n d   D G  i s   i n j e c ti n g   p o w e r   i n t o   t h e  s y s te m ,   i n f l u e n c i n g   t h e   v o lt a g e   p r o f i l e .   T h e   s p e c i f i c  i m p a c t  d e p en d s   o n   t h e   l o c at i o n ,   c a p a c i t y ,   a n d   c o n t r o l   s t r a t e g i es   o f   t h e   w i n d   D G .   B y   c o n d u c t i n g   l o a d   f l o w   a n a l y s i s ,   t h e   m i n i m u m   a c t i v e   a n d   r e a c t i v e   p o w e r   l o s s   a n al y s is   t o   c o m p r e h e n s i v e l y   ass e s s   t h e   s y s t e m ' s   p e r f o r m a n c e   wi t h   t h e  in t e g r a t e d   w i n d   D G.   T h e   m i n i m u m   a c t i v e   p o w e r   l o s s   is   5 3 . 5 7 2   k W   a n d   t h e   m i n i m u m   r e a c t i v e   p o w e r   l o s s   i s   4 9 . 6 8 3   k V A R .           Fig u r e  7 .   Vo ltag es   ( p . u )   at  1 5   b u s es wh en   win d   s p ee d   is   1 0   m /s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   7 2 4 - 7 3 2   730   5 . 4 .     Ca s e  s t ud y   4 :   g ener a t o r  1   co nn ec t ed  a t   B u s   no :   1 2 ,   w ind   s peed   a t   1 2   m /s .   T he  o utput   po wer   o f   DG              is   1 7 7 . 7   k W   T h e  o u tp u t  p o wer   o f   th e  win d   DG  at  a  win d   s p ee d   o f   1 2   m /s ,   alo n g   with   th e  m in im u m   ac tiv e  an d   r ea ctiv e  p o wer   lo s s es.  I n f lu e n ce d   th e  v o ltag e  p r o f ile,   r esu ltin g   in   d ec r e ased   v o ltag e  d r o p   a cr o s s   th e  s y s tem   as   s h o wn   in   Fig u r e  8 .   B u s   v o ltag e   at  1 2 ,   an d   1 3   b u s es  h as  b ee n   im p r o v ed   an d   th e  m i n im u m   ac tiv e  an d   r ea ctiv e   p o wer   lo s s es  ar e  ca lcu lated .   T h e  m in im u m   ac tiv e  p o wer   lo s s   is   4 7 . 0 5 8   k W .   T h e  m in im u m   r ea ctiv e  p o wer   lo s s   is   4 3 . 5 8 4   k VAR.           Fig u r e  8 .   Vo ltag es   ( p . u )   at  1 5   b u s es wh en   win d   s p ee d   is   1 2   m /s       5 . 5 .     Ca s e  s t ud y   5 :   g ener a t o r  1   co nn ec t ed  a t   B u s   no :   1 2 ,   w ind   s peed   a t   1 4   m /s ,   T he  o utput   po wer   o f   DG              is   2 7 4 . 1   k W   T h e  in teg r atio n   o f   a   g en e r ato r   ( g en e r ato r   1 )   at  B u s   1 2 ,   alo n g   with   its   s ize  an d   th e  win d   s p ee d   at  1 4   m /s ,   r esu lted   in   a n   o u tp u t  p o wer   o f   2 7 4 . 1   k W .   T h e  p er - u n it  v o ltag es  ar e  s h o wn   in   Fig u r e  9 .   C o m p ar e  t h e  s y s tem   lo s s es  an d   ef f icien cy   with   p r ev io u s   win d   s p ee d s   ( 1 0   m /s   an d   1 2   m /s ) .   b y   th e  a d d i tio n   o f   th e   g en er at o r   at  B u s   1 2   h as  af f ec ted   th e  m in im u m   ac tiv e   an d   r ea ctiv e   p o wer   lo s s es.  B y   co n d u ctin g   l o a d   f lo w  a n aly s is ,   th e   m in im u m   ac tiv e  an d   r ea ctiv e  p o wer   lo s s es  ar e  ca lcu lated .   T h e  m in im u m   ac tiv e   p o wer   lo s s   is   4 1 . 6 7   k W .   T h e   m in im u m   r ea ctiv e   p o wer   l o s s   is   3 8 . 3 8 0   k VAR.           Fig u r e  9 .   Vo ltag es   ( p . u )   at  1 5   b u s es wh en   win d   s p ee d   is   1 4   m /s       5 . 6 .     Ca s e  s t ud y   6 :   g ener a t o r  1   c o nn ec t ed  a t   B us   no :   1 2 ,   w ind   s peed  a t   1 6   m /s ,   t he  o utput   po wer   o f   DG              is   3 5 6   k W   T h e  win d   DG  o u tp u t  p o wer   h as  in cr ea s ed   f r o m   2 7 4 . 1   k W   ( at  1 4   m /s )   to   3 5 6   k W   ( at  1 6   m /s ) .   T h e  m in im u m   ac tiv e  p o wer   lo s s   h as  d ec r ea s ed   f r o m   4 1 . 6 7 7 7 8 2   k W   to   3 8 . 0 0 2 3 4 8   k W .   T h e   m in im u m   r ea ctiv e   0 5 10 15 0 . 9 5 0 . 9 5 5 0 . 9 6 0 . 9 6 5 0 . 9 7 0 . 9 7 5 0 . 9 8 0 . 9 8 5 0 . 9 9 0 . 9 9 5 1 B u s   n o V o l t a g e ( p u ) G r a p h s   s h o w s   t h e   V o l t a g e   ( p u )   a t   D i f f e r e n t   B u s e s 0 5 10 15 0 . 9 5 5 0 . 9 6 0 . 9 6 5 0 . 9 7 0 . 9 7 5 0 . 9 8 0 . 9 8 5 0 . 9 9 0 . 9 9 5 1 B u s   n o V o l t a g e ( p u ) G r a p h s   s h o w s   t h e   V o l t a g e   ( p u )   a t   D i f f e r e n t   B u s e s Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         Op tima l siz e  a n d   a llo ca tio n   o f wi n d   d is tr ib u ted   g en era tio n   i n   d is tr ib u tio n   n etw o r k  …  ( S w a th i S a n ke p a lly )   731   p o wer   lo s s   h as  also   d ec r ea s ed   f r o m   3 8 . 3 8 0 0 5 5   k VA  to   3 4 . 6 6 9 4 1 2   k VA.   T h e  in c r ea s ed   win d   s p ee d   an d   s u b s eq u en t  h ig h er   win d   DG  o u tp u t  p o wer   h av e  r esu lted   i n   l o wer   m in im u m   ac tiv e  a n d   r ea ctiv e  p o wer   lo s s es.  T h e  p er   u n it  v o ltag es  at   ea ch   b u s   also   m o r e  c o m p ar e  with   o th er   ca s e  s tu d ies  as  s h o wn   in   Fig u r e  1 0 .   T h e   h ig h er   win d   DG  o u tp u t p o wer   m ay   co n tr ib u te  to   b etter   o v er all  s y s tem   ef f icien cy .           Fig u r e  1 0 .   Vo ltag es   ( p . u )   at  1 5   b u s es  wh en   win d   s p ee d   is   1 6   m /s       6.   CO NCLU SI O N   T h e  PSO   m eth o d   h as  b ee n   im p lem en ted   o n   th e   I E E E - 1 5   b u s   d is tr ib u tio n   n etwo r k   f o r   o p tim al   p lace m en t  a n d   s ize   o f   win d   DG.   Af ter   c o n n ec tin g   win d   DG,   th e  o u tp u t   p o wer   o f   DG   is   ch an g ed   with   th e   ch an g e  in   win d   s p ee d .   T h e  d is tr ib u tio n   n etwo r k   v o ltag es  a n d   p o we r   lo s s es  ar e  ch an g e d   with   th e  ch an g e   in   win d   DG  p o wer   s u p p ly .   W h en   win d   s p ee d   in cr ea s ed ,   th e  win d   DG  p o wer   g en er atio n   also   in cr ea s ed .   T h e   d is tr ib u tio n   n etwo r k   is   o p er at ed   s tab le  wh en   win d   s p ee d   is   m o r e  th an   1 0   m /s   b ec au s e  all  th e  v o ltag es  ar e  with in   th e  b o u n d ar y   lim i ts .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   Y o u si f ,   Q .   A i ,   Y .   G a o ,   W .   A .   W a t t o o ,   Z.   J i a n g ,   a n d   R .   H a o ,   “ A n   o p t i mal   d i s p a t c h   s t r a t e g y   f o r   d i s t r i b u t e d   mi c r o g r i d s   u si n g   P S O , ”   C S E E  J o u rn a l   o f   Po w e r   a n d   E n e r g y   S y st e m s ,   v o l .   6 ,   n o .   3 ,   p p .   7 2 4 – 7 3 4 ,   Ju n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 7 7 7 5 / C S EEJ P ES.2 0 1 8 . 0 1 0 7 0 .   [ 2 ]   S .   R o y   G h a t a k ,   S .   S a n n i g r a h i ,   a n d   P .   A c h a r j e e ,   “ C o m p a r a t i v e   p e r f o r ma n c e   a n a l y si s   o f   D G   a n d   D S TA T C O M   u si n g   i mp r o v e d   p s o   b a s e d   o n   s u c c e ss   r a t e   f o r   d e r e g u l a t e d   e n v i r o n me n t , ”   I EE E  S y st e m s   J o u r n a l ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   2 7 9 1 – 2 8 0 2 ,   S e p .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T. 2 0 1 7 . 2 6 9 1 7 5 9 .   [ 3 ]   L.   Z h a n g ,   H .   Z h e n g ,   Q .   H u ,   B .   S u ,   a n d   L .   L y u ,   “ A n   a d a p t i v e   d r o o p   c o n t r o l   st r a t e g y   f o r   i sl a n d e d   mi c r o g r i d   b a sed   o n   i m p r o v e d   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i m i z a t i o n , ”   I EE E  A c c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   3 5 7 9 – 3 5 9 3 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 6 0 8 7 1 .   [ 4 ]   N .   G h a d i m i ,   M .   A f k o u si - P a q a l e h ,   a n d   A .   N o u r i ,   “ P S O   b a s e d   f u z z y   s t o c h a st i c   l o n g - t e r m  mo d e l   f o r   d e p l o y me n t   o f   d i st r i b u t e d   e n e r g y   r e s o u r c e s   i n   d i s t r i b u t i o n   s y st e ms  w i t h   se v e r a l   o b j e c t i v e s , ”   I EEE   S y st e m s  J o u r n a l ,   v o l .   7 ,   n o .   4 ,   p p .   7 8 6 – 7 9 6 ,   D e c .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T . 2 0 1 3 . 2 2 5 2 8 6 5 .   [ 5 ]   S .   R .   B i sw a l ,   G .   S h a n k a r ,   R .   M .   E l a v a r a sa n ,   a n d   L.   M i h e t - P o p a ,   “ O p t i mal   a l l o c a t i o n / si z i n g   o f   d g s/ c a p a c i t o r s  i n   r e c o n f i g u r e d   r a d i a l   d i st r i b u t i o n   sy st e m  u si n g   q u a s i - r e f l e c t e d   sl i me   mo u l d   a l g o r i t h m,”   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   1 2 5 6 5 8 – 1 2 5 6 7 7 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 1 1 1 0 2 7 .   [ 6 ]   T.   G u s h ,   C .   H .   K i m,  S .   A d mas i e ,   J .   S .   K i m,  a n d   J.  S .   S o n g ,   “ O p t i m a l   s m a r t   i n v e r t e r   c o n t r o l   f o r   P V   a n d   B ESS   t o   i mp r o v e   P V   h o s t i n g   c a p a c i t y   o f   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k s  u si n g   sl i me  m o u l d   a l g o r i t h m, ”   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   5 2 1 6 4 – 5 2 1 7 6 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 7 0 1 5 5 .   [ 7 ]   M .   L i u   e t   a l . ,   “ A   s l i m e   mo l d - a n t   c o l o n y   f u s i o n   a l g o r i t h m  f o r   s o l v i n g   t r a v e l i n g   sal e sma n   p r o b l e m, ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   2 0 2 5 0 8 – 2 0 2 5 2 1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 3 0 3 5 5 8 4 .   [ 8 ]   H .   M .   H .   F a r h ,   A .   M .   A l - S h a a l a n ,   A .   M .   El t a m a l y ,   a n d   A .   A .   A l - S h a mm a ’ A ,   “ A   n o v e l   c r o w   s e a r c h   a l g o r i t h m   a u t o - d r i v e   P S O   f o r   o p t i m a l   a l l o c a t i o n   a n d   s i z i n g   o f   r e n e w a b l e   d i s t r i b u t e d   g e n e r a t i o n , ”   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   2 7 8 0 7 – 2 7 8 2 0 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 2 9 6 8 4 6 2 .   [ 9]   N .   C .   Y a n g ,   M .   J .   Li u ,   K .   Y .   La i ,   a n d   E.   W .   A d i n d a ,   “ T h r e e - p h a se   p o w e r   f l o w   c a l c u l a t i o n s  u si n g   i n i t i a l   v o l t a g e   e s t i m a t i o n   met h o d   f o r   u n b a l a n c e d   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k s, ”   I E EE  Ac c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   1 0 3 7 0 5 – 1 0 3 7 1 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 2 0 7 7 8 3 .   [ 1 0 ]   A .   B e r n st e i n ,   C .   W a n g ,   E.   D a l l a n e s e ,   J.  Y .   L e   B o u d e c ,   a n d   C .   Z h a o ,   “ Lo a d   f l o w   i n   m u l t i p h a se   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k s :   e x i s t e n c e ,   u n i q u e n e ss,  n o n - s i n g u l a r i t y   a n d   l i n e a r   mo d e l s,”   I EEE   T ra n s a c t i o n s  o n   P o w e r  S y st e m s ,   v o l .   3 3 ,   n o .   6 ,   p p .   5 8 3 2 – 5 8 4 3 ,   N o v .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R S . 2 0 1 8 . 2 8 2 3 2 7 7 .   [ 1 1 ]   F .   K o n g ,   C .   D o n g ,   X .   L i u ,   a n d   H .   Z e n g ,   “ Q u a n t i t y   v e r s u s  q u a l i t y :   o p t i ma l   h a r v e s t i n g   w i n d   p o w e r   f o r   t h e   smar t   g r i d , ”   Pr o c e e d i n g s   o f   t h e   I E EE ,   v o l .   1 0 2 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 7 6 2 – 1 7 7 6 ,   N o v .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JP R O C . 2 0 1 4 . 2 3 5 9 4 4 8 .   [ 1 2 ]   J.  O u y a n g ,   M .   L i ,   Z.   Z h a n g ,   a n d   T .   Ta n g ,   “ M u l t i - t i mesc a l e   a c t i v e   a n d   r e a c t i v e   p o w e r - c o o r d i n a t e d   c o n t r o l   o f   l a r g e - sca l e   w i n d   i n t e g r a t e d   p o w e r   s y s t e m   f o r   s e v e r e   w i n d   sp e e d   f l u c t u a t i o n , ”   I EE E  A c c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   5 1 2 0 1 – 5 1 2 1 0 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 1 1 5 8 7 .     0 5 10 15 0 . 9 5 5 0 . 9 6 0 . 9 6 5 0 . 9 7 0 . 9 7 5 0 . 9 8 0 . 9 8 5 0 . 9 9 0 . 9 9 5 1 B u s   n o V o l t a g e ( p u ) G r a p h s   s h o w s   t h e   V o l t a g e   ( p u )   a t   D i f f e r e n t   B u s e s Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   2 ,  No v em b er   20 24 :   7 2 4 - 7 3 2   732   [ 1 3 ]   Z.   C h e n ,   J .   M .   G u e r r e r o ,   a n d   F .   B l a a b j e r g ,   “ A   r e v i e w   o f   t h e   s t a t e   o f   t h e   a r t   o f   p o w e r   e l e c t r o n i c s  f o r   w i n d   t u r b i n e s , ”   I EE E   T ra n s a c t i o n s  o n   P o w e r E l e c t r o n i c s ,   v o l .   2 4 ,   n o .   8 ,   p p .   1 8 5 9 – 1 8 7 5 ,   A u g .   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPEL. 2 0 0 9 . 2 0 1 7 0 8 2 .   [ 1 4 ]   H.   M o h a mm e d   a n d   C .   O .   N w a n k p a ,   “ S t o c h a st i c   a n a l y si s   a n d   si m u l a t i o n   o f   g r i d - c o n n e c t e d   w i n d   e n e r g y   c o n v e r si o n   sy s t e m , ”   I E E E   T ra n s a c t i o n s  o n   E n e r g y   C o n v e rs i o n ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   8 5 – 9 0 ,   M a r .   2 0 0 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 6 0 . 8 4 9 1 2 1 .   [ 1 5 ]   L.   W a n g ,   T.   H .   Y e h ,   W .   J.  Le e ,   a n d   Z.   C h e n ,   “ B e n e f i t   e v a l u a t i o n   o f   w i n d   t u r b i n e   g e n e r a t o r s   i n   w i n d   f a r ms  u si n g   c a p a c i t y - f a c t o r   a n a l y si s  a n d   e c o n o m i c - c o s t   me t h o d s , ”   I EE E  T ra n s a c t i o n s  o n   Po w e r  S y s t e m s ,   v o l .   2 4 ,   n o .   2 ,   p p .   6 9 2 – 7 0 4 ,   M a y   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R S . 2 0 0 9 . 2 0 1 6 5 1 9 .   [ 1 6 ]   P .   Y a n g   e t   a l . ,   “ R e sea r c h   o n   p r i mar y   f r e q u e n c y   r e g u l a t i o n   c o n t r o l   st r a t e g y   o f   w i n d - t h e r m a l   p o w e r   c o o r d i n a t i o n , ”   I EE E  Ac c e ss ,  v o l .   7 ,   p p .   1 4 4 7 6 6 – 1 4 4 7 7 6 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 4 6 1 9 2 .   [ 1 7 ]   Q .   K a n g ,   M .   Zh o u ,   J .   A n ,   a n d   Q .   D i   W u ,   “ S w a r m  i n t e l l i g e n c e   a p p r o a c h e s  t o   o p t i ma l   p o w e r   f l o w   p r o b l e m  w i t h   d i st r i b u t e d   g e n e r a t o r   f a i l u r e s  i n   p o w e r   n e t w o r k s, ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s   o n   Au t o m a t i o n   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   3 4 3 – 3 5 3 ,   A p r .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TA S E. 2 0 1 2 . 2 2 0 4 9 8 0 .   [ 1 8 ]   M .   R .   A l R a sh i d i   a n d   M .   E.   El - H a w a r y ,   “ A   su r v e y   o f   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i m i z a t i o n   a p p l i c a t i o n s  i n   e l e c t r i c   p o w e r   sy st e ms, ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s  o n   Ev o l u t i o n a r y   C o m p u t a t i o n ,   v o l .   1 3 ,   n o .   4 ,   p p .   9 1 3 – 9 1 8 ,   A u g .   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T EV C . 2 0 0 6 . 8 8 0 3 2 6 .   [ 1 9 ]   A .   A .   A .   Esmi n ,   G .   L a mb e r t - T o r r e s,   a n d   A .   C .   Za mb r o n i   d e   S o u z a ,   “ A   h y b r i d   p a r t i c l e   sw a r m   o p t i m i z a t i o n   a p p l i e d   t o   l o ss   p o w e r   mi n i mi z a t i o n , ”   I EEE  T r a n s a c t i o n s   o n   Po w e r   S y st e m s ,   v o l .   2 0 ,   n o .   2 ,   p p .   8 5 9 – 8 6 6 ,   M a y   2 0 0 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R S . 2 0 0 5 . 8 4 6 0 4 9 .   [ 2 0 ]   J.  G .   V l a c h o g i a n n i s   a n d   K .   Y .   Le e ,   “ A   c o m p a r a t i v e   st u d y   o n   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i m i z a t i o n   f o r   o p t i m a l   st e a d y - st a t e   p e r f o r ma n c e   o f   p o w e r   s y st e ms, ”   I E EE  T r a n s a c t i o n s   o n   P o w e r   S y st e m s ,   v o l .   2 1 ,   n o .   4 ,   p p .   1 7 1 8 – 1 7 2 8 ,   N o v .   2 0 0 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R S . 2 0 0 6 . 8 8 3 6 8 7 .   [ 2 1 ]   P .   H o u ,   W .   H u ,   M .   S o l t a n i ,   a n d   Z.   C h e n ,   “ O p t i m i z e d   p l a c e m e n t   o f   w i n d   t u r b i n e s  i n   l a r g e - sc a l e   o f f sh o r e   w i n d   f a r m  u s i n g   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m , ”   I E EE  T r a n sa c t i o n s   o n   S u s t a i n a b l e   En e rg y ,   v o l .   6 ,   n o .   4 ,   p p .   1 2 7 2 – 1 2 8 2 ,   O c t .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TST E. 2 0 1 5 . 2 4 2 9 9 1 2 .   [ 2 2 ]   D .   B .   P r a k a s h   a n d   C .   La k sh m i n a r a y a n a ,   “ M u l t i p l e   D G   p l a c e m e n t s   i n   d i s t r i b u t i o n   s y st e m  f o r   p o w e r   l o ss   r e d u c t i o n   u si n g   P S O   a l g o r i t h m, ”   Pr o c e d i a   T e c h n o l o g y ,   v o l .   2 5 ,   p p .   7 8 5 – 7 9 2 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o t c y . 2 0 1 6 . 0 8 . 1 7 3 .   [ 2 3 ]   C .   A b b e y ,   K .   S t r u n z ,   a n d   G .   J o ó s,  “ A   k n o w l e d g e - b a s e d   a p p r o a c h   f o r   c o n t r o l   o f   t w o - l e v e l   e n e r g y   s t o r a g e   f o r   w i n d   e n e r g y   sy st e ms, ”   I EE E  T r a n s a c t i o n s  o n   E n e r g y   C o n v e rs i o n ,   v o l .   2 4 ,   n o .   2 ,   p p .   5 3 9 – 5 4 7 ,   J u n .   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T EC . 2 0 0 8 . 2 0 0 1 4 5 3 .   [ 2 4 ]   A .   I .   Est a n q u e i r o ,   “ A   d y n a m i c   w i n d   g e n e r a t i o n   m o d e l   f o r   p o w e r   s y st e ms  st u d i e s , ”   I EE E  T ra n s a c t i o n s o n   P o w e r S y s t e m s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   3 ,   p p .   9 2 0 – 9 2 8 ,   A u g .   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R S . 2 0 0 7 . 9 0 1 6 5 4 .   [ 2 5 ]   Z.   J i n ,   F .   Li ,   X .   M a ,   a n d   S .   M .   D j o u a d i ,   “ S e m i - d e f i n i t e   p r o g r a m mi n g   f o r   p o w e r   o u t p u t   c o n t r o l   i n   a   w i n d   e n e r g y   c o n v e r si o n   sy st e m, ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s  o n   S u st a i n a b l e   E n e rg y ,   v o l .   5 ,   n o .   2 ,   p p .   4 6 6 – 4 7 5 ,   A p r .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TSTE . 2 0 1 3 . 2 2 9 3 5 5 1 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       S wa th i  S a n k e p a ll y           wa s  b o rn   i n   T h iru m a lag iri   Vi ll a g e ,   S u ry a p e t  District ,  Tela n g a n a   S tate ,   I n d ia.  S h e   re c e iv e d   M . Tec h   d e g re e   fro m   Ja wa h a rlal  Ne h ru     Tec h n o l o g y   Un i v e rsity   Hy d e ra b a d   (JN TUH).  Cu rre n tl y ,   sh e   is   wo rk in g   a s  a n   As sista n t  P ro fe ss o r  i n   th e   De p a rtme n t  o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Bh o j  Re d d y   E n g i n e e rin g   c o ll e g e   f o r   wo m e n ,   JN TUH.  S h e   h a s  m o re   t h a n   1 2   y e a rs  o f  e x p e rien c e   i n   tea c h in g .   He r  re se a rc h   a re a   is  a p p li c a ti o n s  o f   o p ti m iza ti o n   tec h n i q u e s  i n   p o we r  sy ste m s.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  ss rre d d y 1 5 @g m a il . c o m .         Dr .   S r a v a n a   K u m a r   Ba li           re c e iv e d   P h . D.  d e g re e   in   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g i n e e rin g   fro m   JN TUK,   A n d h ra   P ra d e sh ,   In d ia  i n   2 0 1 9 .   He   is  c u rre n tl y   wo r k in g   a s  a n   As sista n t  P ro fe ss o r  wit h   t h e   G ITAM   De e m e d   to   b e   U n iv e rsit y ,   Visa k h a p a tn a m ,     An d h ra   P ra d e sh .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   p o we r  sy ste m s - n e two rk   c o n ti n g e n c y ,   F ACT S   d e v ice s  p lac e m e n t,   m e tah e u risti c   m e th o d s,  a n d   a p p l ica ti o n s  o f  o p ti m iza ti o n .   I n   t h e se   a re a s,  h e   h a s  p u b li s h e d   o v e r  3 7   S c o p u s   d a tab a se   p u b li c a ti o n s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  sb a li @g it a m . e d u .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.