I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o wer   E ng i neer ing   ( I J AP E )   Vo l.  1 3 ,   No .   4 ,  Dece m b er   20 2 4 ,   p p .   9 2 0 ~ 9 2 7   I SS N:  2252 - 8 7 9 2 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e . v 1 3 . i 4 . pp 920 - 927           920       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a p e . ia esco r e. co m   Co mpa ra tive a na ly sis  of  two  sta ti c  v a r  co mpens a tor mo dels in  v o ltag e control o f  trans mis sio n ne t wo rk       Abdu lra s a q J im o h 1 ,  Sa m s o n   O la da y o   Ay a nla de 2 ,  F un s o   K ehind e  Ariy o 1 ,  M o s es  T a iw o   Adeba y o 1   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c   a n d   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g ,  F a c u l t y   o f   Te c h n o l o g y ,   O b a f e m i   A w o l o w o   U n i v e r s i t y ,   I l e - Ife ,  N i g e r i a   2 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   E n g i n e e r i n g ,  F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   Te c h n o l o g y ,  L e a d   C i t y   U n i v e r si t y ,  I b a d a n ,  N i g e r i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   1 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Au g   2 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Au g   1 5 ,   2 0 2 4       Th e   sta ti c   v a r  c o m p e n sa to r  (S V C)  is  a   m e m b e r  o f  th e   fa m il y   o f  flex ib l e   a lt e rn a ti n g   c u rre n t  tran sm issio n   sy ste m s  c o n tro ll e rs   u se d   i n   p o w e r  sy ste m   e n g in e e rin g   to   m a n a g e   sp e c ifi c   tran sm issio n   n e tw o rk   c h a ra c teristics   to   e n h a n c e   th e   p e rfo rm a n c e   o f  th e   t ra n sm issio n   n e two r k s  a n d   t h u s  in c re a se   th e   n e two rk s’  re li a b il it y .   P o we r  sy st e m   e n g in e e rs  ty p ica ll y   fin d   it   d iffi c u lt   t o   c h o o se   w h ich   S VC  m o d e l  t o   imp lem e n t   fo r  sim u latio n s .   T h is  re se a rc h   a ims   to   a d d re ss   th is  issu e   b y   c o n d u c ti n g   a   c o m p a ra ti v e   e x a m in a ti o n   o f  two   k e y   S VC  m o d e ls  o n   a   tran sm issio n   n e two rk .   Th e   tw o   m o d e ls  o f  S V C   v a riab le   sh u n t  s u sc e p tan c e   a n d   firi n g   a n g le   we re   m a th e m a ti c a ll y   m o d e led   a n d   m e th o d ica ll y   in c l u d e d   in to   th e   Ne wto n - Ra p h s o n   p o we r  fl o w  a l g o rit h m   fo r   th e   n e tw o rk   p o we r  flo w  s o lu ti o n .   Th e   IE EE   3 0 - b u s   n e two r k   wa s  a d o p ted   a s   th e   tes t  c a se ,   a n d   t h e   m e th o d   wa s  imp lem e n ted   in   th e   M ATLAB/ S imu li n k   e n v iro n m e n t.   Th e   n e two r k   p e rf o rm a n c e   m e tri c   u ti li z e d   w as   th e   v o l tag e   p ro fil e   o f  th e   n e two rk .   Th e   two   S VC  m o d e ls  we re   su c c e ss fu l  in   e n h a n c in g   th e   n e two rk ' s  p e rfo rm a n c e ;  h o w e v e r,   t h e   v a riab le  s h u n t  s u sc e p tan c e   m o d e l   wa s  c o m p u tatio n a ll y   fa ste r  th a n   th e   firi n g   a n g le  m o d e l,   a s  re v e a led   b y   t h e   sim u latio n   re su lt s.  Th e re fo re ,   a m o n g   th e   tw o   S VC  m o d e ls,  th e   v a riab le   sh u n t   su sc e p ta n c e   m o d e l   m a y   b e   tak e n   i n to   a c c o u n t  fo r   sim u latio n   t o   e n h a n c e   th e   p e rfo rm a n c e   o f  t h e   tr a n sm issio n   n e tw o rk s.   K ey w o r d s :   FAC T S  d ev ices   Firin g   an g le   Static v ar   co m p en s ato r   Var iab le  s u s ce p tan ce   Vo ltag e  r eg u latio n   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 :   Sam s o n   Olad ay o   Ay a n lad e   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ic  E n g i n ee r in g ,   Facu lty   o f   E n g in ee r i n g   an d   T ec h n o l o g y   L ea d   C ity   Un iv er s ity   T o ll Ga te  Ar ea ,   L ag o s /I b a d an   E x p r ess   W ay ,   I b ad a n ,   Nig er ia     E m ail:  s am s o n . ay an lad e @ lcu . ed u . ng ,  ay a n lad eo lad a y o @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Sev er al  d if f icu lties   co n f r o n t  tr an s m is s io n   s y s tem s ,   jeo p ar d izin g   th eir   p er f o r m a n ce .   A m o n g   t h ese  d if f icu lties   ar e  v o ltag e  m ag n i tu d e  f lu ctu atio n s ,   p o wer   lo s s es,  an d   v o ltag e  r eg u latio n .   R esear ch er s   f r o m   all  ac r o s s   th e  wo r ld   h av e  d ev is ed   v ar io u s   s o lu tio n s   to   s o m e  o f   th ese  is s u es.  So m e  o f   th e  s o lu tio n s   in clu d e  s h u n t   ca p ac ito r   p lace m en t   [ 1 ] - [4 ] ,   d is tr ib u tio n   g en er atio n   in c o r p o r atio n   [ 5] - [7 ] ,   an d   th e   p la ce m en t  o f   f lex ib le   alter n atin g   cu r r en t  tr a n s m is s io n   s y s tem s   ( FA C T S)  co n tr o ller s   [ 8] - [ 1 0 ] ,   am o n g   o th er s .   FAC T S    d ev ices  h av e   f o u n d   a   wid e   r a n g e  o f   ap p licatio n s   i n   tr a n s m is s io n   s y s tem s   f o r   v o ltag e   co n tr o l  b ec a u s e  o f   th eir   ad ap tab ilit y   [ 1 1 ].   FAC T S  d ev ices  ar e  elec tr o n ic - b ased   r ea ctiv e  co m p e n s ato r s   th at  ar e  p r o f icien t  at  s u p p ly in g   o r   co n s u m in g   r ea ctiv e   p o we r   f r o m   n etwo r k s   b ased   o n   th e   n et wo r k   r eq u ir e m en ts   s o   t h at  th e   p er f o r m a n ce   o f   t h e   n etwo r k   m ay   b e  im p r o v ed   [ 1 2] - [ 1 4 ] .   FAC T S  d ev ices  co m e  in   v ar io u s   f o r m s   an d   th eir   c o n n ec tio n s ,   as  well  as   th eir   p er f o r m an ce s ,   d if f er   f r o m   o n e  an o th er .   T h e  s tatic  v ar   co m p en s ato r   ( SVC ) ,   wh ich   co m es  in   n u m er o u s   v ar ian ts ,   is   o n e   o f   th e  s ev er a l  ty p es  o f   FAC T S  d ev ices  [ 1 5] - [ 1 7 ] .   T h e  two   p r im a r y   SV C   m o d els  ar e  th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l  Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       C o mp a r a tive  a n a lysi s   o f tw o   s ta tic  va r   co mp en s a to r   mo d els  in   vo lta g e  c o n tr o l …   ( A b d u lr a s a q   Jimo h )   921   v ar iab le  s h u n t  s u s ce p tan ce   m o d el  an d   th e  f ir i n g   an g le  m o d el.   B o th   o f   th ese  m o d els  ar e  ca p ab le  o f   b o o s tin g   tr an s m is s io n   n etwo r k   p er f o r m an ce   d u e  to   th eir   ab ilit y   to   co n tr o l  th e  b u s   v o ltag e  m ag n itu d es  o f   th e   tr an s m is s io n   n etwo r k s   [ 1 8 ].   A  s u b s tan tial  am o u n t  o f   r esear ch   h as  b ee n   u n d er tak en   to   i m p r o v e  th e  p er f o r m an ce   o f   tr an s m is s io n   n etwo r k s   u tili zin g   v ar io u s   ty p es  o f   FA C T S  d ev ices.  Par ticl e  s war m   o p tim izatio n   ( PS O)   was  u tili ze d   in   [ 1 9 ]  to   ass ig n   a  s tatic  s y n ch r o n o u s   co m p en s ato r   ( STAT C OM )   to   im p r o v e  th e   s y s tem   v o ltag e  m ag n itu d es  an d   d ec r ea s e  th e  ac tiv e  p o wer   lo s s .   As  a  test   ca s e,   th e  I E E E   1 4 - b u s   n etwo r k   was  em p l o y ed .   Ho wev er ,   th e   s tu d y   f o cu s ed   o n ly   o n   o n e  ty p e  o f   FAC T S  d ev ice  an d   d id   n o t  co m p ar e  it  with   o th er   d ev ices,  lim itin g   th e  s co p e  o f   o p tim izatio n   tech n i q u es to   ST AT C OM .   T h e  ap p licatio n   o f   t h e  f ir e f ly   alg o r it h m   ( FA)   to   o p tim i ze   SVC   an d   STAT C OM   f o r   v o ltag e   m ag n itu d e   en h a n ce m en t  a n d   l o s s   m itig atio n   o n   th e  I E E E   1 4 - b u s   n etwo r k   is   d o cu m e n ted   in   [ 20 ] .   Acc o r d in g   to   th e  a n aly s is ,   th e  in s tallatio n   o f   SVC   an d   STAT C OM   d ev ices  en h an ce d   th e   s y s tem   v o ltag e  m a g n itu d es   wh ile  s im u ltan eo u s ly   lo wer in g   ac tiv e  an d   r ea ctiv e  p o we r   lo s s es.  No n eth eless ,   th e  r esear c h   d id   n o t e x p l o r e  th e   p er f o r m an ce   o f   th ese  d ev ices  u n d er   d if f er e n t n etwo r k   co n d itio n s ,   wh ich   co u ld   af f ec t t h eir   ap p licab ilit y .   Me tah eu r is tic  alg o r ith m s   wer e  u s ed   in   [ 2 1 ]   to   s o lv e  r ea ctiv e  p o wer   p lan n i n g   p r o b lem s   u s in g   FAC T S   co n tr o ller s .   Fo r   th e   test   s ce n ar io s ,   th e  I E E E   3 0 -   an d   I E E E   5 7 - b u s   n etwo r k s   wer e   u tili ze d .   T h e   lo a d   f lo w  an aly s is   tech n iq u e  was  u tili ze d   to   esti m ate  th e  lo ca tio n   o f   t h e  th y r is to r - co n tr o lled   s er ies  ca p ac ito r   ( T C SC ) ,  an d   th e  v o lta g e  co llap s e  p r o x i m ity   in d icatio n   m eth o d   was  em p lo y ed   t o   o b tain   th e  SVC   p o s itio n .   T h is   s tu d y ,   h o wev er ,   d id   n o t  ac c o u n t   f o r   d y n am ic   ch an g es  in   th e   n etw o r k   lo ad ,   wh ich   m ig h t  in f l u en ce   th e  e f f ec tiv en ess   o f   th e  p lace m e n t stra teg ies.   Ma g ad u m   et  a l .  [2 2 ]   s o lv e d   v o ltag e  in s tab ilit y   b y   em p lo y in g   f u zz y   lo g ic  to   o p tim ize  u n if ied   p o wer   f lo w  co n tr o ller   ( UPFC )   p lace m en t.  T h e  MiPo wer   s o f twar e  p ac k ag e  was  u s ed   to   r u n   th e  s im u latio n   u s in g   th e  I E E E   1 4   b u s   s y s tem .   T h e  U PF C   lo ca tio n   im p r o v ed   n etw o r k   v o ltag e   s tab ilit y   s u b s tan tially .   T h e   lim itatio n   h er e  is   th e  r elian ce   o n   f u zz y   l o g ic,   wh ich   m ay   n o t   ca p tu r e   a ll  th e  n u a n ce s   o f   th e  n etwo r k   d y n am ics  an d   m ig h t   r eq u ir e  e x ten s iv e  tu n in g   o f   th e   f u zz y   r u les f o r   d if f er e n t scen a r io s .   Su b r am an i   et  a l .  [2 3 ]   im p r o v ed   UPFC   b y   u tili zin g   PS O  f o r   o p tim al  d e v ice  p o s itio n   an d   p ar am ete r   tu n in g ,   wh ich   r e d u ce s   ac tiv e  lo s s es   an d   en h an ce s   n etwo r k   v o ltag e  s tab ilit y .   T o   v al id ate  th e  p r o p o s e d   ap p r o ac h ,   s im u latio n s   wer e  p er f o r m e d   u s in g   th e  I E E E   1 4 - b u s   s y s tem .   Ho wev er ,   th e  s tu d y   d id   n o t  co m p ar e  PS O  wi th   o th er   o p tim izatio n   tech n iq u es,  leav in g   o p en   th e   q u esti o n   o f   wh eth er   PS O  is   th e  m o s t  ef f ec tiv e  m eth o d   f o r   th is   p u r p o s e.   T h e  m u lti - o b jectiv e  g en etic   alg o r ith m   ( MO GA)   was  u s ed   in   [ 2 4 ]   to   a n aly ze   o v er all  lo s s   m in im izatio n   an d   lin e  co n g esti o n   en h a n ce m en t  b y   ca lc u latin g   th e  a p p r o p r iate  p lace m en ts   an d   c o m p en s atio n   r ates  o f   T C SC   d ev ices.  T o   co n f ir m   th e   p o ten cy   o f   t h e  tech n iq u e,   it   was  ev alu ated   o n   th e  I E E E   3 0 - b u s   test   n etwo r k .   W h ile  ef f ec tiv e,   th is   ap p r o ac h   d id   n o t  co n s id er   th e  im p ac t  o f   o th er   FAC T S  d ev ices,  s u ch   as  S VC   o r   STAT C OM ,   o n   th e  o v er all  n et wo r k   p er f o r m a n ce .   Desp ite  th ese  ad v an ce s ,   th er e  r em ain s   a  n ee d   f o r   a  f o cu s ed   co m p ar is o n   b etwe en   d if f er e n t  ty p es  o f   SVC s   in   co n tr o llin g   b u s   v o ltag e  m ag n itu d es  to   im p r o v e  tr an s m is s io n   n etwo r k   p er f o r m a n ce .   T h is   r esear ch   was  co n d u cted   to   co m p a r e  th e  ca p ab ilit ies  o f   two   k e y   ty p e s   o f   SVC s   in   co n tr o llin g   t h e  v o ltag e  m a g n itu d es     at  th e  b u s es  wh er e   th ey   ar e   p lace d   to   b o o s t  th e   p er f o r m a n ce   o f   th e   tr an s m is s io n   n etw o r k .   T h e   two   b asic    ty p es  o f   SVC s   wer e  m o d eled   m ath em atica lly   an d   ad d e d   to   th e  New to n - R ap h s o n   lo ad   f lo w  alg o r ith m .   MA T L AB   co d es  wer e  d ev el o p ed   to   im p lem en t   th e  tech n iq u e  an d   wer e  e x ec u ted   o n   th e  I E E E   3 0 - b u s   tr an s m is s io n   s y s tem .   T h e  p r im ar y   co n tr ib u tio n   o f   th is   p ap er   ex ten d s   to   o f f e r in g   co m p r eh en s iv e  in s ig h ts   in to   th e  p er f o r m an ce   v a r iatio n s   am o n g   s tatic  v ar   co m p e n s ato r   m o d els,  f ac ilit atin g   a  n u an ce d   u n d er s tan d in g   o f   th eir   ef f ec tiv en ess   u n d er   d iv er s e  t r an s m is s io n   n etwo r k   co n d itio n s .   T h is   a n aly s is   aid s   in   n o t  o n l y   id e n tify in g   o p tim al  m o d els  f o r   p r ec is e  v o ltag e  co n tr o l  b u t  also   lay s   th e  g r o u n d wo r k   f o r   r ef in i n g   v o ltag e  co n tr o l   s tr ateg ies,  th u s   b o ls ter in g   th e  s tab ilit y   an d   ef f icien cy   o f   tr an s m is s io n   n etwo r k s .   T h is   s tu d y ' s   n o v elty   r ests   in   a   f o cu s ed   co m p a r is o n   b etwe en   two   SVC   m o d els,  em p h asizin g   th eir   co m p u tatio n al  s p ee d   a n d   ef f ec tiv en ess   in   r eg u latin g   b u s   v o ltag e   m ag n it u d e  with in   tr an s m is s io n   n etwo r k s .       2.   M E T H O D   I n   its   s im p lest   f o r m ,   th e   s tatic  v ar   co m p en s ato r   ( SVC )   co n s is t s   o f   a   p a r allel  co n n ec tio n   b etwe en   a   b an k   o f   ca p ac ito r s   an d   a  th y r is to r - co n tr o lled   r ea cto r   ( T C R ) .   T h is   co n f ig u r atio n   o p e r ates  s im ilar ly   to   a  p ar allel - co n n ec te d   v ar iab le  s u s ce p tan ce ,   wh er e   th e   SVC   r e g u lates  th e  v o ltag e   m ag n itu d e  at  th e   co n n ec tio n   p o in t  to   th e  s y s tem   b y   eith er   g en er atin g   o r   ab s o r b in g   r ea ctiv e  p o wer .   T h is   ca p a b ilit y   allo ws  th e  SVC   to   p r o v id e  r a p id   ad ju s tm en ts   to   r ea ctiv e  p o wer   an d   v o ltag e  lev els  as  n ee d ed   [ 2 5 ] .   T h e  th y r is to r ’ s   f ir in g   an g le   co n tr o l m ec h an is m   en ab les th e  SVC   to   r ea ct  alm o s t in s tan tan eo u s ly   to   c h an g es in   s y s tem   co n d itio n s .   Fig u r e  1   illu s tr ates  th e  s ch e m atic  r ep r esen tatio n   o f   th e  SVC .   T h e  SVC   is   co n n ec ted   to   t h e   tr an s m is s io n   n etwo r k   th r o u g h   a   th r ee - p h ase,   t h r ee - win d i n g   tr a n s f o r m e r .   T h is   tr an s f o r m er   f ea tu r es  tw o   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,  Vo l.  1 3 ,   No .   4 ,  Dece m b er   20 2 4 :   9 2 0 - 927   922   s ec o n d ar y   win d in g s :  o n e   co n f ig u r ed   as  a   d elta  c o n n ec tio n   f o r   th e   s ix - p u ls e  T C R ,   an d   th e   o th er   c o n f i g u r ed   as  a  s tar   co n n ec tio n   f o r   th e  th r ee - p h ase  ca p ac ito r   b an k ,   with   a  f lo atin g   s tar   p o in t  [ 1 8 ] .   I t  is   also   ass u m ed   th at  all  th r ee   win d in g s   o f   th e  tr an s f o r m er   ar e   s tar - co n n ec ted ,   wit h   th e  s tar   p o in ts   f lo atin g   to   allo w  f o r   e f f ec tiv e  r ea ctiv e  p o wer   co m p e n s atio n   an d   v o ltag e  r eg u latio n .   Sin ce   tr an s m is s io n   n etwo r k   lin es   ar e  tr an s p o s ed   at  r eg u lar   in ter v als,  w h ich   r esu lts   in   th e  ass u m p tio n   t h at  th ese  n etwo r k s   o p er ate   as  b ala n ce d   s y s tem s ,   th e   f o llo win g   s u b - s ec tio n s   d escr ib e  th e  two   s in g le - p h ase  m o d els   o f   SVC .               I T C R c I T C R b I T C R a I T C R 1 I T C R 2 I T C R 3 I Ca I Cb I Cc C 3 C 3 C 2 n B r a nc h  3 B r a nc h 2 B r a nc h 1 I a I b I c V a V b V c     Fig u r e  1 .   T h r ee - p h ase  SVC   r ep r esen tatio n   co n s is tin g   o f   th y r is to r - co n tr o lled   r ea cto r s   an d     f ix ed   ca p ac ito r s   [ 1 8 ]       2 . 1 .     Sh un t   v a ria ble su s ce pta nce  m o de   T h e  SVC   m ay   r ea lly   b e  th o u g h t  o f   as  a  co n tr o llab le  r ea ct an ce   with   eith er   r ea ctan ce   lim itatio n s   o r   f ir in g   an g le  co n s tr ain ts   [ 2 6 ] .   T h e  an alo g o u s   cir cu it  s ee n   in   Fig u r e  2   is   u s ed   to   d ev elo p   b o th   th e  lin ea r ized   eq u atio n s   n ee d ed   b y   New to n ' s   ap p r o ac h   an d   th e  SVC   n o n l in ea r   p o wer   eq u atio n s .   R ef er r in g   to   Fig u r e  2 ,   th e  SVC 's cu r r en t d r aw  is :     S VC = S V C   ( 1 )     an d   th e  r ea ctiv e   p o wer   in jecte d   at  b u s   k ,   as we ll a s   th e  r ea ctiv e  p o wer   e x tr ac ted   b y   th e  SV C ,   is   g iv en   as ( 2 ) .      = = − 2 S VC   ( 2 )     T h e  eq u iv ale n t  s u s ce p tan ce   S VC   is   ass u m ed   to   r ep r esen t  th e  s tate  v ar iab le  an d   th e  lin ea r iz ed   eq u atio n   is   g iv en   as   ( 3 ) .     [ ] ( ) = [ 0 0 0 ] ( ) [ S V C S V C ] ( )   ( 3 )     T h e  v ar iab le  s h u n t su s ce p tan c e  B SVC   is   r ev is ed   af ter   ea ch   r ep etitio n   in   ac co r d an ce   with   ( 4 ) .     S VC ( ) = S VC ( − 1 ) + ( S V C S V C ) ( ) S VC ( − 1 )   ( 4 )     T h e  to tal  SVC   s u s ce p tan ce   r eq u ir ed   to   k ee p   t h e  bus   v o ltag e   m ag n itu d e   at  th e  d esire d   le v e l  is   r ep r esen ted   b y   th e  ch an g in g   s u s ce p tan ce   [ 2 7 ] .   T h e   th y r is to r   f ir in g   an g le  is   d eter m in ed   o n ce   th e  le v el  o f   co r r ec tio n   h as  b ee n   estab lis h ed .   Ho wev er ,   d u e  to   t h e  n o n lin e ar   r elatio n s h ip   b etw ee n   th e  SVC   s u s ce p tan ce   an d   th e  th y r is to r   f ir i n g   an g le,   th is   co m p u tatio n   r e q u ir es a n   iter ativ e  s o lu tio n   [ 2 8 ] .     2 . 2 .    F iring - a ng le  m o del   B y   ad d r ess in g   th e   th y r is to r - c o n tr o lled   r ea cto r   ( T C R )   f ir in g   an g le  α   as  a   s tate  v ar iab le   in   th e  p o wer   f lo w  d er i v atio n ,   an   alter n ativ e  S VC   m o d el  m a y   b e  u s ed   to   av o id   th e   ex tr a   iter ativ e  p r o ce d u r e  [ 2 9 ] .   Her e,   "SVC "  i s   u s ed   to   r ef er   to   th e  v ar iab le.   T h e  SVC ' s   p o s itiv e  s e q u en ce   s u s ce p tan ce   is   p r o v id e d   as in   ( 5 ).   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l  Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       C o mp a r a tive  a n a lysi s   o f tw o   s ta tic  va r   co mp en s a to r   mo d els  in   vo lta g e  c o n tr o l …   ( A b d u lr a s a q   Jimo h )   923   = − 2 {  −  [ 2 ( − S VC ) +  ( 2 S VC ) ] }   ( 5 )     T h e  lin ea r ized   SVC   eq u atio n   i s   p r o v id ed   f r o m   ( 5 )   as   ( 6 ) .     [ ] ( ) = [ 0 0 0 2 2 [  ( 2 S VC ) − 1 ] ] ( ) [ S VC ] ( )   ( 6 )     T h e  v ar iab le  f ir in g   a n g le      is   r ev is ed   af ter   ea ch   iter atio n   in   ac co r d an ce   with   ( 7 ) .      ( ) =  ( − 1 ) +  ( )   ( 7 )     T h e  New to n - R ap h s o n   p o wer   f lo w  tech n iq u e  was  im p lem en ted   f o r   b o th   SVC   m o d els  b ased   o n   th eir   m ath em atica l  f o r m u latio n s ,   an d   MA T L AB   s cr ip ts   an d   f u n ctio n s   wer e  d ev elo p ed   to   p er f o r m   th e  s im u latio n s .   T h e  d ata  r e q u ir ed   f o r   t h e  s im u latio n s   wer e  o b tain ed   f r o m   [ 30 ].       I S V C B S V C     Fig u r e  2 .   Var iab le   s h u n t su s ce p tan ce   [ 1 8] ,  [ 2 6 ]       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h e  in v esti g atio n   r esu lts   o f   t h e  two   SVC   m o d els  ar e  p r esen ted .   T h e  s im u latio n s   u s ed   a  p r ec is io n   lev el  o f   1 e - 1 0   a n d   wer e   p er f o r m ed   o v er   2 0   iter atio n s .   Fig u r e  3   s h o ws  th e  I E E E   3 0 - b u s   p o wer   f lo w  s o lu tio n .   I t  was  d is co v er ed   th at  s o m e  b u s es  h ad   v o ltag e  m a g n itu d es  l ess   th an   1 . 0   p . u .   T h er e f o r e,   SVC s   wer e  in s ta lled   on   th ese  b u s es  to   ex p lo r e  th e   ca p ab ilit ies  o f   th e  two   ty p es   o f   SVC   m o d els  in   r e g u latin g   th e  v o ltag e  to   t h e  d esire d   lev el.   I n   th e  n etwo r k   u n d er   i n v esti g atio n ,   s im u latio n s   wer e  co n d u cted   b y   s eq u en t ially   ad d in g   SVC s .   I n itially ,   o n e  SVC   was  in s tal led   at  th e  f ir s t  s elec ted   b u s ,   f o llo wed   b y   two   SVC s   at  th e  f ir s t  two   s elec ted   b u s es,  th r ee   SVC s   at  th e  f ir s t  th r ee   s elec ted   b u s es,  an d   f in ally   f o u r   SVC s   at  th e  f ir s t  f o u r   s elec ted   b u s es.  B u s es  n u m b er ed   1 8 ,   2 0 ,   2 4 ,   a n d   2 5   wer e   ch o s en   b ec au s e  t h eir   v o ltag e   m ag n itu d es  wer e  l ess   th an   1 . 0   p . u . ,   as   d ep icted   in   Fig u r e  3 .   T h e  v o ltag e  m a g n itu d es  at  t h ese  b u s es  wer e  in itially   a d ju s ted   to   1 . 0   p . u .   an d   s u b s eq u en tly   to   1 . 0 5   p . u .   to   as s ess   th e  p er f o r m an ce   o f   th e  S VC s   in   r eg u latin g   th e  v o ltag e  lev els.   T h e  s im u latio n   r esu lts   f o r   th e  two   d if f er en t SVC   m o d els ar e  s h o wn   in   T ab le  1 ,   with   th e  SVC   v o ltag e   m ag n itu d es r eg u lated   to   1 . 0   p . u .   T h e  s u s ce p tan ce   v alu es f o r   b o th   m o d els,  as   p r esen ted   in   T ab le  1 ,   wer e   f o u n d   to   b e  id en tical,   in d icatin g   co n s is ten t  r ea ctiv e  p o wer   co m p en s atio n   ca p ab ilit ies.   Fig u r e  4   f u r th er   elu cid ates  th e  co m p ar is o n   o f   v o ltag e  p r o f ile s   b etwe en   th e  b ase  ca s e  an d   th e  s ce n ar io s   wh er e  t h e  two   d i f f er en t  SVC   m o d els   wer e  d ep lo y ed   o n   th e  s elec ted   b u s es.  T h is   co m p ar is o n   d em o n s tr ates  h o w  b o th   m o d els  ef f ec tiv ely   en h an ce d   th e  n etwo r k ' s   v o ltag e  s tab ilit y   b y   m ain tain in g   th e  b u s   v o ltag e  m ag n itu d es  with in   th e  d esire d   r an g e.   T h e   id en tical  s u s ce p tan ce   v alu es  s u g g est  th at  b o th   m o d els  p r o v id e  co m p a r ab le  r ea ctiv e  p o wer   s u p p o r t  u n d er   s tead y - s tate  co n d itio n s .   Ho wev er ,   as  s h o wn   in   T a b le  1 ,   t h e  v a r iab le  s h u n t  s u s ce p tan ce   m o d el  ex h ib ite d   s u p er io r   p er f o r m an ce   o v e r   th e  f ir in g   an g le  m o d el  in   ter m s   o f   co m p u ta tio n al  ef f icien cy .   Sp ec if ically ,   th e  v ar iab le  s h u n t   s u s ce p tan ce   m o d el  r eq u ir ed   f ewe r   iter atio n s   to   co n v e r g e  an d   ac h iev ed   s h o r ter   s im u latio n   tim es,  h ig h lig h tin g   its   ef f icien cy   in   r ea c h in g   a  s t ea d y - s tate  s o lu tio n .   T h is   in d ic ates  th at  th e  v ar iab le   s h u n t  s u s ce p tan ce   m o d el  is   m o r e  c o m p u tatio n ally   ef f icien t,  wh ich   ca n   b e  p a r ticu lar ly   a d v an tag eo u s   in   r ea l - tim e  ap p licatio n s   wh er e  q u ick   r esp o n s e  tim es a r e  cr itical.   Ad d itio n ally ,   T a b le  1   d o c u m en ts   th e  f ir in g   an g les  f o r   ea c h   s im u latio n   c o r r esp o n d in g   t o   th e  f ir in g   an g le  m o d el.   T h is   d ata  p r o v i d es  f u r th er   in s ig h t  in to   th e  o p e r atio n al  ch ar ac ter is tics   o f   th e  f ir in g   an g le  m o d el,   s h o win g   th e  ad ju s tm en ts   n ee d ed   to   ac h iev e  th e  d esire d   v o ltag e  r eg u latio n .   T h e  d etailed   r ec o r d in g   o f   f ir in g   an g les  aid s   in   u n d er s tan d in g   th e  co n tr o l  m ec h a n is m   an d   th e  ex ten t  o f   m o d u latio n   r e q u ir ed   f o r   e f f ec tiv e  v o ltag e  co n tr o l.   I n   s u m m a r y ,   wh ile  b o th   SVC   m o d els  en h an ce   th e  v o ltag e  p r o f ile  a n d   p r o v id e  e f f ec tiv e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,  Vo l.  1 3 ,   No .   4 ,  Dece m b er   20 2 4 :   9 2 0 - 927   924   v o ltag e  r eg u latio n ,   th e   v ar i ab le  s h u n t   s u s ce p tan ce   m o d el  o f f er s   s ig n if ican t   ad v a n tag es  in   ter m s   o f   co m p u tatio n al  s p ee d   an d   ef f i cien cy .   T h ese  f in d i n g s   u n d er s co r e  th e  im p o r tan ce   o f   s elec tin g   th e  ap p r o p r iate  SVC   m o d el  b ased   o n   th e  s p ec i f ic  r eq u ir em e n ts   o f   th e  t r an s m is s io n   n etwo r k   an d   th e  o p er ati o n al  co n s tr ain ts .           Fig u r e  3 .   Vo ltag e   p r o f ile  in   th e  I E E E   3 0 - b u s   n etwo r k ' s   b ase  s ce n ar io       T ab le  1 .   Simu latio n   r esu lts   wh en   th e  SVC   v o ltag e  was a d ju s ted   to   1 . 0   p . u .   S V C   m o d e l     1   S V C   2   S V C s   3   S V C s   4   S V C s   V a r i a b l e   s u sce p t a n c e   m o d e l   S u sce p t a n c e   ( p . u . )   0 . 0 4 4 1   0 . 0 1 8 2   0 . 0 3 9 1   0 . 0 1 1 9   0 . 0 3 0 5   0 . 0 5 5 8   0 . 0 0 9 5   0 . 0 2 7 3   0 . 0 3 8 8   0 . 0 5 3 1   S i mu l a t i o n   t i me   ( s) / i t e r a t i o n   0 . 0 0 4 1 2 4 /5   0 . 0 0 4 1 9 5 /5   0 . 0 0 4 2 3 3 /5   0 . 0 2 2 7 6 3 /5   F i r i n g   a n g l e   m o d e l   S u sce p t a n c e   ( p . u . )   0 . 0 4 4 1   0 . 0 1 8 2   0 . 0 3 9 1   0 . 0 1 1 9   0 . 0 3 0 5   0 . 0 5 5 8   0 . 0 0 9 5   0 . 0 2 7 3   0 . 0 3 8 8   0 . 0 5 3 1   F i r i n g   a n g l e   ( d e g r e e )   1 8 6 . 3   1 5 4 . 8   1 8 0 . 2   1 4 7 . 2   1 6 9 . 6   2 0 0 . 7   1 4 4 . 3   1 6 5 . 7   1 7 9 . 8   1 9 7 . 4   S i mu l a t i o n   t i me   ( s) / i t e r a t i o n   0 . 0 0 6 3 1 3 /7   0 . 0 0 6 5 7 8 /7   0 . 0 1 2 7 5 6 /7   0 . 0 2 4 0 1 0 /7           Fig u r e  4 .   Vo ltag e   p r o f ile  co m p ar is o n   wh en   t h e  two   SVC   m o d els v o ltag e  was a d ju s ted   to   1 . 0   p . u .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l  Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       C o mp a r a tive  a n a lysi s   o f tw o   s ta tic  va r   co mp en s a to r   mo d els  in   vo lta g e  c o n tr o l …   ( A b d u lr a s a q   Jimo h )   925   Similar ly ,   ad d itio n al  s im u latio n s   wer e  p er f o r m ed   with   th e   SVC   v o ltag e  m ag n itu d es  ad j u s ted   to   1 . 0 5   p . u .   to   ev al u ate  th e  im p ac t o f   t h is   v o ltag e  s ettin g   o n   n etwo r k   p er f o r m an ce .   T h e  o u tco m es o f   th ese  s im u latio n s   ar e  s u m m ar ized   in   T ab le  2 ,   wh ich   p r esen ts   a  d etailed   co m p ar is o n   o f   th e  p er f o r m a n ce   m etr ics  f o r   b o th   th e  v ar iab le  s h u n t  s u s ce p tan ce   an d   f ir in g - an g le  SVC   m o d els.  Fig u r e  5   illu s tr ates  th e  r esu ltin g   v o lta g e  p r o f iles   f r o m   th ese  s im u latio n s ,   p r o v i d in g   a  clea r   v is u al  r e p r esen tat io n   o f   h o w   th e  ad j u s ted   SVC   v o ltag es  in f lu e n ce d   th e  v o ltag e  r e g u latio n   ac r o s s   th e  n etwo r k .   T h e  r esu lts   d ep icted   i n   Fig u r e   5   r e v ea l  a  m ar k ed   im p r o v em en t  in   th e  v o ltag e  p r o f ile  wh e n   th e  SVC   v o ltag e  m ag n itu d es  wer e  s et  t o   1 . 0 5   p . u .   B o th   SVC   m o d els   ef f ec tiv ely   en h an ce d   th e  v o ltag e  s tab ilit y   at  th e  s p ec if ied   b u s es,  as  ev id e n ce d   b y   th e   im p r o v ed   v o ltag e   p r o f iles .   Ho wev er ,   a  cl o s er   co m p ar is o n   o f   th e  two   m o d els  s h o ws  th at,   wh ile  b o th   ac h iev e d   s im ilar   o u tco m es  i n   ter m s   o f   v o ltag e  r eg u latio n ,   th e  v ar iab le  s h u n t   s u s ce p tan ce   m o d el   d em o n s tr at ed   s u p er i o r   c o m p u tatio n al  ef f i cien cy   co m p ar e d   to   th e   f ir in g - an g le  m o d el.   T h is   s u p er io r ity   was  ev id en t  th r o u g h   f ewe r   iter atio n s   an d   f ast er   co n v e r g en ce   in   t h e  p o wer   f lo w  ca lcu latio n s ,   co n s is ten t  with   o b s er v atio n s   m ad e  wh en   th e  SVC   v o ltag es  wer e  co n tr o lled   to   1 . 0 5   p . u .   T h ese  f in d in g s   u n d er s co r e   th e   v ar iab le   s h u n t   s u s ce p tan ce   m o d el’ s   ad v an ta g e  in   b o th   p r ac tical  a p p licatio n s   an d   s im u latio n   s ce n ar io s   f o r   ef f ec tiv e  v o ltag e   co n tr o l in   tr an s m is s io n   n etwo r k s .       T ab le  2 .   Simu latio n   r esu lts   wh en   th e  SVC   v o ltag e  was a d ju s ted   to   1 . 0 5   p . u .   S V C   m o d e l     1   S V C   2   S V C s   3   S V C s   4   S V C s   V a r i a b l e   s u sce p t a n c e   m o d e l   B SV C   ( p . u . )   0 . 2 4 2 7   0 . 1 3 0 1     0 . 1 6 9 7   0 . 1 1 8 4   0 . 1 5 3 7   0 . 1 0 3 4   0 . 1 1 7 7   0 . 1 5 2 7   0 . 0 9 8 1   0 . 0 1 7 0   S i mu l a t i o n   t i me   ( s) / i t e r a t i o n   0 . 0 0 4 9 6 3 /6   0 . 0 1 3 0 4 5 /6   0 . 0 1 4 3 6 2 /6   0 . 0 2 2 7 6 3 /6   F i r i n g   a n g l e   m o d e l   B SV C   ( p . u . )   ( p . u . )   0 . 2 4 2 7   0 . 1 3 0 1   0 . 1 6 9 7   0 . 1 1 8 4   0 . 1 5 3 7   0 . 1 0 3 4   0 . 1 1 4 1   0 . 1 4 7 9   0 . 0 7 2 3   0 . 0 9 6 2   F i r i n g   a n g l e   ( d e g r e e )   8 6 . 7   2 9 4 . 6   3 4 6 . 7   2 7 9 . 6   3 2 5 . 5   2 6 0 . 3   2 7 4   3 1 7 . 9   2 2 1 . 2   2 5 1 . 3   S i mu l a t i o n   t i me   ( s) / i t e r a t i o n   0 . 0 1 5 6 1 6 /7   0 . 0 1 6 4 6 8 /7   0 . 0 2 8 0 0 5 /7   0 . 0 2 4 0 1 0 /7           Fig u r e  5 .   Vo ltag e   p r o f ile  co m p ar is o n   wh en   t h e  two   SVC   m o d els v o ltag e  was a d ju s ted   to   1 . 0 5   p . u .       4.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   ex p lo r ed   th e  ef f ec tiv en ess   o f   two   d if f er en t  ty p es  o f   SVC   m o d els   v ar iab le  s h u n t  s u s ce p tan ce   an d   f ir i n g - an g le  m o d els   in   r eg u latin g   v o ltag e  m ag n itu d es  in   tr a n s m is s io n   n etwo r k s .   B o th   m o d els   wer e  s y s tem atica lly   d ev elo p ed   an d   in teg r ated   in to   th e   New to n - R ap h s o n   p o wer   f lo w  alg o r it h m ,   d em o n s tr atin g   th eir   ca p ab ilit y   to   s tab ilize  v o ltag e  lev els  ac r o s s   th e   n et wo r k .   T h e  s im u latio n s   r ev ea led   th at  wh ile  b o th   m o d els  wer e  ef f ec tiv e  in   im p r o v in g   v o ltag e   s tab ilit y ,   th e  v ar iab le  s h u n t  s u s ce p tan ce   m o d el  ex h ib ited   s u p er io r   p er f o r m an ce   co m p ar ed   to   th e  f ir in g - an g le  m o d el.   Sp ec if ically ,   th e  v ar ia b le  s h u n t su s ce p tan ce   m o d el  ac h iev e d   f aster   co m p u tatio n al  tim es  a n d   r eq u ir ed   f ewe r   iter atio n s   to   r ea ch   co n v er g en ce ,   h ig h lig h ti n g   its   ef f icie n cy   f o r   v o ltag e  co n tr o l a p p licatio n s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,  Vo l.  1 3 ,   No .   4 ,  Dece m b er   20 2 4 :   9 2 0 - 927   926   T h e  r esu lts   s u g g est  th at  th e  v ar iab le  s h u n t  s u s ce p tan ce   m o d e l  is   a  m o r e  ad v an tag e o u s   to o l f o r   p o we r   s y s tem   en g in ee r s   s ee k in g   to   en h an ce   v o ltag e  r eg u latio n   in   tr an s m is s io n   n etwo r k s .   I ts   s u p er io r   co m p u tatio n al   p er f o r m an ce   a n d   e f f ec tiv en e s s   m ak e  it  a  p r ef er r e d   ch o ic e  f o r   s im u latio n   a n d   p r ac tic al  im p lem en tatio n .     Fu tu r e  r esear ch   co u ld   e x ten d   th ese  f i n d in g s   b y   in v esti g atin g   th e   m o d el’ s   p er f o r m a n ce   u n d er   d y n a m ic  co n d itio n s   an d   ex p l o r in g   it s   in teg r atio n   with   ad v a n ce d   o p tim izatio n   tec h n iq u es  t o   f u r th e r   im p r o v e   tr an s m is s io n   n etwo r k   m an a g e m en t.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   B .   S a l e h ,   L .   J .   Y i n ,   a n d   R .   V e r a y i a h ,   “ V o l t a g e   r e g u l a t i o n   a n d   p o w e r   l o ss   r e d u c t i o n   b y   i n t e g r a t i o n   o f   S V C   i n   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k s   v i a   P S S E, ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Po w e r   El e c t ro n i c s  a n d   D ri v e   S y st e m s  ( I J PED S ) ,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,   p p .   1 5 7 9 - 1 5 8 7 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p e d s. v 1 1 . i 3 . p p 1 5 7 9 - 1 5 8 7 .   [ 2 ]   E.   I .   O g u n w o l e ,   S .   O .   A y a n l a d e ,   D .   E .   O w o l a b i ,   A .   J i m o h ,   A .   B .   Ji m o h ,   a n d   F .   M .   A r e m u ,   “ P e r f o r m a n c e   c o m p a r a t i v e   e v a l u a t i o n   o f   met a h e u r i st i c   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h ms  f o r   o p t i m a l   p l a c e me n t   o f   f l e x i b l e   a l t e r n a t i n g   c u r r e n t   t r a n sm i ssi o n   sy st e m  d e v i c e , ”   i n  2 0 2 2   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   El e c t ri c a l ,   C o m p u t e r   a n d   En e r g y   T e c h n o l o g i e s   ( I C E C ET) ,   Ju l .   2 0 2 2 ,   p p .   1 – 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C EC ET 5 5 5 2 7 . 2 0 2 2 . 9 8 7 2 8 6 6 .   [ 3 ]   A .   A .   A u g u st o ,   J .   C .   S .   d e   S o u z a ,   M .   B .   D .   C .   F i l h o ,   H .   R .   d e   O .   R o c h a ,   a n d   J.   E.   V .   Ta f u r ,   “ O p t i m i z e d   c a p a c i t o r   p l a c e me n t   c o n si d e r i n g   l o a d   a n d   n e t w o r k   v a r i a b i l i t y , ”   J o u r n a l   o f   C o n t r o l ,   A u t o m a t i o n   a n d   E l e c t r i c a l   S y st e m s ,   v o l .   3 1 ,   n o .   6 ,   p p .   1 4 8 9 – 1 4 9 8 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 3 1 3 - 0 2 0 - 0 0 6 3 9 - z.   [ 4 ]   G .   G .   S o ma ,   “ O p t i m a l   si z i n g   a n d   p l a c e me n t   o f   c a p a c i t o r   b a n k s   i n   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k s   u s i n g   a   g e n e t i c   a l g o r i t h m, ”   E l e c t r i c i t y ,  v o l .   2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 8 7 – 2 0 4 ,   M a y   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r i c i t y 2 0 2 0 0 1 2 .   [ 5 ]   A .   Ji mo h ,   S .   O .   A y a n l a d e ,   E.   I .   O g u n w o l e ,   D .   E.   O w o l a b i ,   A .   B .   Ji mo h ,   a n d   F .   M .   A r e m u ,   “ M e t a h e u r i st i c   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m   p e r f o r m a n c e   c o m p a r i s o n   f o r   o p t i ma l   a l l o c a t i o n   o f   st a t i c   s y n c h r o n o u s  c o mp e n sat o r , ”   Ad v a n c e s  i n   S c i e n c e ,   T e c h n o l o g y   a n d   En g i n e e ri n g   S y st e m s J o u rn a l ,   v o l .   8 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 6 – 1 2 4 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 5 0 4 6 / a j 0 8 0 1 1 4 .   [ 6 ]   W .   H a i d e r ,   S .   J.   U .   H a ss a n ,   A .   M e h d i ,   A .   H u ss a i n ,   G .   O .   M .   A d j a y e n g ,   a n d   C . - H .   K i m ,   “ V o l t a g e   p r o f i l e   e n h a n c e me n t   a n d   l o ss   mi n i mi z a t i o n   u si n g   o p t i ma l   p l a c e me n t   a n d   si z i n g   o f   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n   i n   r e c o n f i g u r e d   n e t w o r k , ”   M a c h i n e s ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p .   2 0 ,   Ja n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / mac h i n e s 9 0 1 0 0 2 0 .   [ 7 ]   S .   M a h a j a n   a n d   Y .   P .   V e r ma,   “ Te c h n o - e c o n o mi c   a n a l y s i s  o f   i n c r e a s i n g   P V - w i n d   b a se d   D G   p e n e t r a t i o n   i n   su b - t r a n smiss i o n   sy st e m, ”   I O P  C o n f e r e n c e   S e r i e s:   Ma t e ri a l s  S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 0 3 3 ,   n o .   1 ,   p .   0 1 2 0 0 4 ,   J a n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 7 - 8 9 9 X / 1 0 3 3 / 1 / 0 1 2 0 0 4 .   [ 8 ]   S .   O .   A y a n l a d e ,   E.   I .   O g u n w o l e ,   A .   J i mo h ,   S .   O .   E z e k i e l ,   D .   E.   O w o l a b i ,   a n d   A .   B .   J i mo h ,   “ S TA TC O M   a l l o c a t i o n   u s i n g   f i r e f l y   a l g o r i t h m  f o r   l o ss  m i n i mi z a t i o n   a n d   v o l t a g e   p r o f i l e   e n h a n c e m e n t , ”   i n   2 0 2 2   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   E l e c t r i c a l ,   C o m p u t e r,   C o m m u n i c a t i o n s  a n d   M e c h a t r o n i c s  E n g i n e e r i n g   ( I C EC C M E) ,   N o v .   2 0 2 2 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C EC C M E5 5 9 0 9 . 2 0 2 2 . 9 9 8 8 4 7 5 .   [ 9 ]   R .   V e r ma  a n d   A .   R a t h o r e ,   “ O p t i m a l   p l a c e m e n t   o f   f a c t s  d e v i c e   c o n si d e r i n g   v o l t a g e   st a b i l i t y   a n d   l o sses  u si n g   t e a c h i n g   l e a r n i n g   b a s e d   o p t i mi z a t i o n , ”   J o u rn a l   o f   T h e   I n st i t u t i o n   o f   E n g i n e e rs  ( I n d i a ) :   S e r i e s  B ,   v o l .   1 0 2 ,   n o .   4 ,   p p .   7 7 1 – 7 7 6 ,   A u g .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 0 3 1 - 0 2 1 - 0 0 5 8 2 - w.   [ 1 0 ]   J.  M a h a d e v a n ,   R .   R e n g a r a j ,   a n d   A .   B h u v a n e s h ,   “ A p p l i c a t i o n   o f   m u l t i - o b j e c t i v e   h y b r i d   a r t i f i c i a l   b e e   c o l o n y   w i t h   d i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n   a l g o r i t h m  f o r   o p t i m a l   p l a c e men t   o f   mi c r o p r o c e ss o r   b a se d   F A C T S   c o n t r o l l e r s, ”   M i c r o p ro c e ss  Mi c r o sy st e m s ,   p .   1 0 4 2 3 9 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . m i c p r o . 2 0 2 1 . 1 0 4 2 3 9 .   [ 1 1 ]   S .   S .   B i sw a l ,   D .   R .   S w a i n ,   a n d   P .   K .   R o u t ,   “ I n t e r - a r e a   a n d   i n t r a - a r e a   o sc i l l a t i o n   d a m p i n g   f o r   U P F C   i n   a   mu l t i - mac h i n e   p o w e r   sy st e m  b a se d   o n   t u n e d   f r a c t i o n a l   P I   c o n t r o l l e r s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D y n a m i c s   a n d   C o n t r o l ,   v o l .   1 0 ,   n o .   5 ,   p p .   1 5 9 4 – 1 6 1 2 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 4 3 5 - 0 2 1 - 0 0 8 9 1 - 4.   [ 1 2 ]   Y .   M u h a mm a d ,   R .   K h a n ,   M .   A .   Z.   R a j a ,   F .   U l l a h ,   N .   I .   C h a u d h a r y ,   a n d   Y .   H e ,   “ S o l u t i o n   o f   o p t i ma l   r e a c t i v e   p o w e r   d i s p a t c h   w i t h   F A C TS d e v i c e s:   A   s u r v e y , ”   En e rg y   R e p o rt s ,   v o l .   6 ,   p p .   2 2 1 1 – 2 2 2 9 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y r . 2 0 2 0 . 0 7 . 0 3 0 .   [ 1 3 ]   A .   A l   A h ma d   a n d   R .   S i r j a n i ,   “ O p t i m a l   p l a c e me n t   a n d   si z i n g   o f   mu l t i - t y p e   F A C TS  d e v i c e s   i n   p o w e r   s y st e ms  u s i n g   m e t a h e u r i st i c   o p t i m i sa t i o n   t e c h n i q u e s:   A n   u p d a t e d   r e v i e w , ”   Ai n   S h a m s   En g i n e e r i n g   J o u r n a l ,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,   p p .   6 1 1 – 6 2 8 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a se j . 2 0 1 9 . 1 0 . 0 1 3 .   [ 1 4 ]   F .   R e l i ć ,   P .   M a r i ć ,   H .   G l a v a š ,   a n d   I .   P e t r o v i ć ,   “ I n f l u e n c e   o f   F A C TS   d e v i c e   i mp l e m e n t a t i o n   o n   p e r f o r m a n c e   o f   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k   w i t h   i n t e g r a t e d   r e n e w a b l e   e n e r g y   s o u r c e s, ”   E n e r g i e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 0 ,   p .   5 5 1 6 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 3 2 0 5 5 1 6 .   [ 1 5 ]   P .   G u p t a   a n d   A .   S .   S i d d i q u i ,   “ A   c o m p r e h e n si v e   r e v i e w   o n   v a r i o u s   F A C T S   d e v i c e s  a n d   a p p l i c a t i o n   o f   d i f f e r e n t   a i   t e c h n i q u e s  i n   t h e i r   o p e r a t i o n s  f o r   p r o g r e ss i v e   e l e c t r i c   p o w e r   s y st e m  o p e r a t i o n s, ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   C o m p u t i n g   a n d   D i g i t a l   S y st e m s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   7 6 7 – 7 8 0 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 2 7 8 5 / i j c d s / 1 2 0 1 6 3 .   [ 1 6 ]   V .   Y a r l a g a d d a ,   A .   K .   G a r i k a p a t i ,   L.   G a d u p u d i ,   R .   K a p o o r ,   a n d   K .   V e e r e s h a m ,   “ C o m p a r a t i v e   a n a l y si s o f   S TA T C O M   a n d   S V C   o n   p o w e r   s y st e m d y n a mi c   r e s p o n s e   a n d   st a b i l i t y   mar g i n s  w i t h   t i me  a n d   f r e q u e n c y   r e sp o n ses   u s i n g   M o d e l l i n g , ”   i n   2 0 2 2   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S m a rt   T e c h n o l o g i e s   a n d   S y s t e m s  f o r  N e x t   G e n e r a t i o n   C o m p u t i n g   ( I C S T S N ) ,   M a r .   2 0 2 2 ,   p p .   1 – 8 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C S TSN 5 3 0 8 4 . 2 0 2 2 . 9 7 6 1 3 0 6 .   [ 1 7 ]   S .   C h o u d h u r y   a n d   T.   D a s h ,   “ M o d i f i e d   b r a i n   st o r m i n g   o p t i m i z a t i o n   t e c h n i q u e   f o r   t r a n s i e n t   s t a b i l i t y   i mp r o v e me n t   o f   S V C   c o n t r o l l e r   f o r   a   t w o   ma c h i n e   sy s t e m , ”   W o rl d   J o u rn a l   o f   En g i n e e ri n g ,   v o l .   1 8 ,   n o .   6 ,   p p .   8 4 1 – 8 5 0 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 8 / W JE - 09 - 2 0 2 0 - 0 4 0 9 .   [ 1 8 ]   E.   A c h a ,   C .   R .   F u e r t e - Es q u i v e l ,   H .   A mb r i z - P é r e z ,   a n d   C .   A n g e l e s - C a mac h o ,   FA C T S :   M o d e l l i n g   a n d   S i m u l a t i o n   i n   P o w e r   N e t w o rks .  H o b o k e n ,   N J ,   U S A:   W i l e y ,   2 0 0 4 .   [ 1 9 ]   M .   O .   O k e l o l a ,   S .   O .   A y a n l a d e ,   a n d   E.   I .   O g u n w o l e ,   “ 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   a l l o c a t i o n   o f   S TA TC O M   o n   t r a n s mi ss i o n   n e t w o r k , ”   J o u r n a l   o f   Ph y s i c s:   C o n f e re n c e   S e r i e s ,   v o l .   1 8 8 0 ,   n o .   1 ,   p .   0 1 2 0 3 5 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 1 8 8 0 / 1 / 0 1 2 0 3 5 .   [ 2 0 ]   S .   O .   A y a n l a d e ,   E .   I .   O g u n w o l e ,   S .   A .   S a l i mo n ,   a n d   S .   O .   E z e k i e l ,   “ E f f e c t   o f   o p t i ma l   p l a c e me n t   o f   s h u n t   f a c t s  d e v i c e s   o n   t r a n s mi ss i o n   n e t w o r k   u s i n g   f i r e f l y   a l g o r i t h m f o r   v o l t a g e   p r o f i l e   i m p r o v e m e n t   a n d   l o ss m i n i mi z a t i o n , ”   i n   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o f   Re l i a b l e   I n f o rm a t i o n   a n d   C o m m u n i c a t i o n   T e c h n o l o g y ,   2 0 2 2 ,   p p .   3 8 5 – 396 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 9 8 7 4 1 - 1 _ 3 2 .   [ 2 1 ]   S .   R a j   a n d   B .   B h a t t a c h a r y y a ,   “ O p t i mal   p l a c e m e n t   o f   TC S C   a n d   S V C   f o r   r e a c t i v e   p o w e r   p l a n n i n g   u si n g   W h a l e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m, ”   S w a rm   E v o l u t i o n a r y   C o m p u t a t i o n ,   v o l .   4 0 ,   p p .   1 3 1 – 1 4 3 ,   J u n .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . sw e v o . 2 0 1 7 . 1 2 . 0 0 8 .   [ 2 2 ]   R .   B .   M a g a d u m,   S .   N .   D o d a ma n i ,   a n d   D .   B .   K u l k a r n i ,   “ O p t i m a l   p l a c e m e n t   o f   u n i f i e d   p o w e r   f l o w   c o n t r o l l e r   ( U P F C )   u s i n g   f u z z y   l o g i c , ”   i n   2 0 1 9   F i f t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E l e c t r i c a l   E n e rg y   S y st e m s  ( I C EE S ) ,   F e b .   2 0 1 9 ,   p p .   1 – 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C EES. 2 0 1 9 . 8 7 1 9 3 0 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l  Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       C o mp a r a tive  a n a lysi s   o f tw o   s ta tic  va r   co mp en s a to r   mo d els  in   vo lta g e  c o n tr o l …   ( A b d u lr a s a q   Jimo h )   927   [ 2 3 ]   C .   S u b r a m a n i ,   A .   A .   Ji m o h ,   S .   S .   D a sh ,   a n d   S .   H a r i sh k i r a n ,   “ P S O   a p p l i c a t i o n   t o   o p t i m a l   p l a c e me n t   o f   U P F C   f o r   l o ss   mi n i mi z a t i o n   i n   p o w e r   s y st e m, ”   i n   Pro c e e d i n g s  o f   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n t e l l i g e n t   C o m p u t i n g   a n d   Ap p l i c a t i o n s:   I C I C A  2 0 1 5 ,   2 0 1 7 ,   p p .   2 2 3 – 230 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 981 - 10 - 1 6 4 5 - 5 _ 1 9 .   [ 2 4 ]   T.   T.   N g u y e n   a n d   F .   M o h a mm a d i ,   “ O p t i mal   p l a c e m e n t   o f   T C S C   f o r   c o n g e s t i o n   ma n a g e me n t   a n d   p o w e r   l o ss   r e d u c t i o n   u si n g   mu l t i - o b j e c t i v e   g e n e t i c   a l g o r i t h m,”   S u st a i n a b i l i t y ,   v o l .   1 2 ,   n o .   7 ,   p .   2 8 1 3 ,   A p r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 2 0 7 2 8 1 3 .   [ 2 5 ]   M .   M a h d a v i a n   a n d   F .   H .   F e s h a r a k ,   “ Th e   e f f e c t   o f   sh u n t   F A C TS  d e v i c e s  o n   v o l t a g e   r e g u l a t i o n   i n   t r a n sm i ssi o n   l i n e s,”   S i g n a l   Pro c e ssi n g   a n d   Re n e w a b l e   E n e rg y ,  v o l .   6 ,   n o .   4 ,   p p .   8 5 – 9 4 ,   2 0 2 2 .   [ 2 6 ]   H .   A mb r i z - P e r e z ,   E.   A c h a ,   a n d   C .   R .   F u e r t e - Es q u i v e l ,   “ A d v a n c e d   S V C   mo d e l s  f o r   N e w t o n - R a p h so n   l o a d   f l o w   a n d   N e w t o n   o p t i m a l   p o w e r   f l o w   st u d i e s , ”   I E EE  T r a 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 .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   1 2 9 – 1 3 6 ,   2 0 0 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 5 9 . 8 5 2 1 1 1 .   [ 2 7 ]   M .   K .   M .   Za m a n i ,   I .   M u si r i n ,   S .   I .   S u l i m a n ,   a n d   M .   M .   O t h m a n ,   “ C h a o t i c   i m mu n e   s y mb i o t i c   o r g a n i sms   sea r c h   f o r   S V C   i n s t a l l a t i o n   i n   v o l t a g e   sec u r i t y   c o n t r o l , ”   I n d o n e s i a n   J o u rn a l   o f   El e c t ri c a l   En g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   1 6 ,   n o .   2 ,   p p .  6 2 3 – 630 ,   N o v .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s . v 1 6 . i 2 . p p 6 2 3 - 6 3 0 .   [ 2 8 ]   R .   A .   H .   A b a d i   a n d   A .   N e k o u b i n ,   “ I mp r o v i n g   t r a n si e n t   st a b i l i t y   i n   p o w e r   sy s t e ms   b y   u s i n g   f u z z y   l o g i c   c o n t r o l l e d   S V C , ”   I AE S   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   R o b o t i c s  a n d   Au t o m a t i o n   ( I J RA) ,   v o l .   6 ,   n o .   4 ,   p p .   2 2 7 – 233 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r a . v 6 i 4 . p p 2 2 7 - 2 3 3 .   [ 2 9 ]   N .   C h e r k a o u i ,   A .   B e l f q i h ,   F .   E l   M a r i a mi ,   J.  B o u k h e r o u a a ,   a n d   A .   B e r d a i ,   “ O p t i ma l   l o c a t i o n   a n d   r e a c t i v e   p o w e r   i n j e c t i o n   o f   w i n d  f a r ms  a n d   S V C ’ s  u n i t s   u si n g   v o l t a g e   i n d i c e s   a n d   P S O , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   En g i n e e ri n g   ( I J E C E) ,  v o l .   9 ,   n o .   5 ,   p p .   3 4 0 7 – 3 4 1 4 ,   O c t .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 9 i 5 . p p 3 4 0 7 - 3 4 1 4 .   [ 3 0 ]   M .   S h a h i d e h p o u r   a n d   Y .   W a n g ,   C o m m u n i c a t i o n   a n d   C o n t r o l   i n   El e c t ri c   P o w e r  S y st e m s :  a p p l i c a t i o n s  o f   p a r a l l e l   a n d   d i s t ri b u t e d   p ro c e ss i n g .  H o b o k e n ,   N J,   U S A :   J o h n   W i l e y   & So n s ,   2 0 0 4 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Abd u lra sa q   J im o h           re c e iv e d   t h e   e n g in e e rin g   d e g re e   i n   e lec tri c a l  e n g i n e e rin g   fr o m   th e   Un iv e rsity   o f  I lo ri n   in   2 0 0 2 ,   th e   M . S c .   d e g re e   in   e lec tri c a l  p o we r  sy ste m   e n g in e e rin g   fr o m   th e   Un i v e rsity   o f  Lag o s  i n   2 0 1 0 ,   a n d   t h e   M . P h il .   i n   e lec tro n ic  a n d   e lec tri c a l  e n g i n e e rin g   fr o m   Ob a fe m i  Aw o lo wo   U n iv e rsit y ,   Ile - Ife .   He   is  a   re g istere d   e n g in e e r  wit h   th e   Co u n c il   f o r  Re g u latio n   o f  En g in e e rin g   in   Nig e ria,  a   f e ll o w  o f  t h e   Ni g e rian   S o c iet y   o f  E n g in e e rs,  a n d   a   f e ll o w  o f  th e   Nig e rian   I n stit u ti o n   o f  P o we r  En g i n e e rs.  He   wa s  th e   tec h n ica l  e n g i n e e r  o f  th e   Ib a d a n   El e c tri c it y   Distri b u t io n   Co m p a n y   (IBEDC),   I b a d a n ,   Ni g e ri a .   Cu rre n tl y ,   h e   is  th e   re g io n a l  h e a d   with   IBEDC  a n d   is  a lso   p u r su in g   a   P h . D.  d e g re e   a t  Ob a fe m i  Aw o lo wo   U n iv e rsit y ,   Ile - Ife ,   Os u n   S tate ,   Ni g e ria.  His  re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   d istri b u ti o n   sy ste m   v o lt a g e   c o n tr o l  a n d   imp ro v e m e n t,   a s  we ll   a s  th e   e c o n o m ic  o p e ra ti o n   o f  d istri b u ti o n   sy ste m s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   at   e m a il :   ji m o h a b d u lras a q @g m a il . c o m .         S a m s o n   O la d a y o   A y a n la d e           g ra d u a te d   with   a   b a c h e lo r   o f  te c h n o l o g y   (B. Tec h . )   d e g re e   in   El e c tro n ic  a n d   El e c tri c a l  En g i n e e rin g   fro m   La d o k e   Ak in t o la  Un i v e rsity   o f  Tec h n o l o g y ,   O g b o m o so ,   Oy o   S ta te,  Nig e ria  in   2 0 1 2   a n d   a n   M . S c .   in   p o we r  sy ste m   e n g in e e rin g   fro m   Ob a fe m i  Aw o lo w o   Un iv e rs it y ,   I le - Ife ,   Os u n   S tate ,   Ni g e ria  in   2 0 1 9 .   He   b a r g e d   h is  P h . D.  a t   Ob a fe m i  Aw o lo wo   Un iv e rsit y ,   Il e - Ife ,   Os u n   S tate   in   2 0 2 4 .   His res e a rc h   in tere sts a re   p rima ril y   in   th e   a re a s  o f  p o we r  sy ste m   o p t i m iza ti o n ,   a n d   p o we r  sy ste m   sta b il it y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   at   e m a il :  sa m so n . a y a n lad e @lc u . e d u . n g   o r  a y a n lad e o lad a y o @g m a i l. c o m .         Fu n so   K e h in d e   Ar i y o           re c e iv e d   b a c h e lo r   o f   sc ien c e   (B. S c . )  in   e lec tro n ic   a n d   e lec tri c a l  e n g in e e rin g   fr o m   Ob a fe m i  Aw o lo wo   Un i v e rsity ,   Ile - Ife ,   Os u n   S tate ,   Nig e ria  i n   2 0 0 4 ,   m a ste r  o f  sc ien c e   in   p o we r  sy st e m   e n g in e e rin g   fr o m   Ob a fe m i  Aw o lo wo   Un i v e rsity ,   Ile - Ife ,   Os u n   S tate ,   Nig e ria  a n d   P h . D .   i n   p o we r  sy ste m ,   Ob a fe m i  Aw o l o wo   U n iv e rsit y ,   Ile - Ife ,   Os u n   S tate ,   Nig e ria .  Cu rre n tl y ,   h e   is  a   se n io r  lec tu re r  a t  De p a rtme n t   o f  El e c tro n ic  a n d   El e c tri c a l   En g i n e e rin g ,   Ob a fe m i  Aw o lo w o   Un iv e rsity ,   Ile - Ife ,   Os u n   S tate ,   Nig e ria.  His  re se a rc h   in tere sts  a re   p o we r  sy ste m   p o we r  q u a li ty ,   p o we r  sy ste m   a n a ly sis,  a n d   p o we r  sy ste m   m o d e li n g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  fu n so a ri y o @y a h o o . c o m .         Mo se s  Ta iwo   Adeba y o           re c e iv e d   t h e   e n g in e e rin g   d e g re e   in   e l e c tri c a l  e n g in e e rin g   fro m   th e   Un iv e rsit y   o f  Ilo rin   i n   2 0 0 2 ,   t h e   M . Tec h .   d e g re e   in   e lec tri c a l  e lec tro n ic  e n g in e e rin g   p o we r  o p ti o n   fr o m   F e d e ra l  Un i v e rsity   o f  Tec h n o lo g y ,   A k u re ,   O n d o   S tate   in   2 0 1 4 .   Cu rre n tl y ,   h e   is  th e   p o we r  c o n tr o l  a n d   a u to m a ti o n   sp e c ialist  with   Ca d b u r y   Nig e ri a   Li m it e d ,   Ag id i n g b i,   La g o s ,   a n d   is  a lso   p u rsu i n g   a   P h . D.   d e g re e   a t  Ob a fe m i  Aw o lo wo   Un iv e rsity ,   Ile - Ife ,   Os u n   S tate ,   Nig e ria.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  a d e b a y o taiw o @g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.