I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b er   20 24 ,   p p .   6 0 6 6 ~ 6 0 7 5   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 14 i 6 . pp 6 0 6 6 - 6 0 7 5           6066       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Network   reconfig ura tion for im pro v ing  perf o rma nce  sy stem  in  ULP  Su ng g umina sa   co nsidering  nonli nea r loa ds       M uh ira   Dza r  F a ra by 1 ,   Yuli  Asm i R a hm a n 2 ,   So f y a n 3 ,   Sa r m a   T ha ha 1 ,   M us f ira h P utr i Lu k m a n 1 ,   Asm a   Am a lia h 4 ,   M us t ik a 5 ,   M o cha m m a d  Apriy a di H a di   Sira d 6 ,   Anis y a   So nita 7   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   P o l i t e k n i k   N e g e r i   U j u n g   P a n d a n g ,   M a k a ss a r ,   I n d o n e s i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t a s  Ta d u l a k o ,   M a k a s sar ,   I n d o n e si a   3 F a c u l t y   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t i   T e k n o l o g i   M a l a y s i a ,   Jo h o r ,  M a l a y si a   4 D e p a r t me n t   o f   Te l e c o m mu n i c a t i o n   E n g i n e e r i n g ,   P o l i t e k n i k   N e g e r i   U j u n g   P a n d a n g ,   M a k a ss a r ,   I n d o n e s i a   5 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r s i t a s  M u h a mm a d i y a h   M e t r o ,   La m p u n g ,   I n d o n e s i a   6 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t a s  K h a i r u n ,   Te r n a t e ,   I n d o n e si a   7 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i c   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r s i t a s  M u h a mm a d i y a h   B e n g k u l u ,   B e n g k u l u ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   1 2 ,   2 0 2 4   R ev is ed   J u l 1 1 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   J u l 1 7 ,   2 0 2 4       Ne two rk   re c o n fi g u ra ti o n   is  a   v e ry   e c o n o m ica l  tec h n i q u e   t h a t  c a n   imp ro v e   e lec tri c a l  sy ste m   p e rfo rm a n c e .   Th e   d e v e l o p m e n t  o f  se m ico n d u c to r  e lec tri c a l  e q u ip m e n t   tec h n o l o g y   t o   m e e t  h u m a n   n e e d s  a n d   w o rk ,   k n o w n   a s   n o n li n e a r  lo a d s,  h a s  h a d   a   n e g a ti v e   imp a c t  in   th e   fo rm   o f  th e   s p re a d   o f   h a rm o n ic  d isto rti o n   wh ich   c a n   a c c e lera t e   th e   a g in g   p ro c e ss   a n d   e v e n   d a m a g e   e q u ip m e n t .   I n   t h is  p a p e r,   th e   e ff e c t  o f  t h e   o p ti m iza ti o n   re su l ts  o f  n e two r k   re c o n fig u ra ti o n   tec h n iq u e s  o n   t h e   S u n g g u m in a sa   1 6 5 - b u s  Ex e c u ti v e   Un i t  S e rv ice   o r  Un it   L a y a n a n   Pel a n g g a n   (U LP )   e lec tri c a l  sy ste m   is  c o n tam in a ted   with   h a rm o n ic  d ist o rti o n   d u e   t o   th e   u se   o f  n o n li n e a r  lo a d s.   Th is  tec h n iq u e   wa s  o p ti m ize d   u sin g   t h e   p a rti c le   sw a rm   o p ti m iza ti o n   (P S O)  m e th o d   with   a   m u lt i  o b jec ti v e   fu n c ti o n   in   t h e   fo rm   o f  m in imiz in g   % THDv   a n d   t o tal  lo ss e s  with   se v e ra l  li m it a ti o n s.  S imu lati o n   re su lt s  fr o m   t h e   o p ti m iza ti o n   p ro c e ss   o f   se v e ra l  stu d y   c a se s  a re   sh o wn   b y   a c ti v a ti n g   t h e   fiv e   t ie  sw it c h e s  fro m   th e   n e two rk   re c o n fig u ra ti o n   p ro c e ss   o n   t h e   S u n g g u m i n a sa   1 6 5 - b u s  ULP   sy ste m   wh ich   is  a b le  t o   imp r o v e   p o we r  q u a li ty   b y   re d u c i n g   t h e   a v e ra g e   % THDv   b y   3 . 8 9 %   a n d   to tal  lo ss e s b y   8 . 1 9 % .   K ey w o r d s :   %THD v   L o s s es   Netwo r k   r ec o n f ig u r ati o n   No n lin ea r   lo ad     Par ticle  s war m   o p tim izatio 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 :   Mu h ir a  Dza r   Far ab y   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Po litek n ik   Neg er i U j u n g   Pan d a n g   J l.  Per in tis   Kem er d ek aa n   K M .   1 0 ,   Ma k ass ar ,   9 0 2 4 5 ,   I n d o n esia   E m ail:  m u h ir ad za r f ar ab y @ p o liu p g . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N    T h e  r a d ial  d is tr ib u tio n   s y s te m   ( R DS)   is   th e   s im p lest   an d   m o s t  ec o n o m ical   n etwo r k   t o p o lo g y   t o   o p er ate  [ 1 ] .   I n   th e  R DS,  th er e  ar e  tie  s w itch es  ( T S)  an d   s ec tio n al  s witch es  ( S S)  th at  p l ay   a  cr u cial  r o le  in   alter in g   n etwo r k   r ec o n f ig u r atio n   ( NR ) .   T h ese  s witch es   ar e  co n s id er ed   ess en tial  f o r   en h an ci n g   th e  p er f o r m an ce   an d   r eliab ilit y   o f   th e  elec tr ic  p o wer   s y s tem   [ 2 ] .  T h e  n etwo r k   r ec o n f i g u r atio n   ( NR )   o p tim izatio n   tech n iq u e  h as  b ee n   in   e x is ten ce   f o r   an   e x ten d e d   p e r io d .   Ho wev er ,   it  is   ac k n o wled g ed   f o r   its   ca p ab ilit y   t o   en h an ce   s y s tem   p er f o r m an ce ,   in clu d in g   r e d u cin g   lo s s es,  i m p r o v i n g   b u s   v o ltag e  lev els,  an d   en s u r in g   th e   co n tin u o u s   s u p p l y   o f   elec tr ic al  en er g y   to   cu s to m er s .   T h is ,   in   t u r n ,   co n tr ib u tes  to   an   i n cr ea s e  in   s y s tem   r eliab ilit y   [ 3 ] .   T o d ay ,   d is tr ib u tio n   au t o m atio n   ( DA)   is   em p lo y ed   i n   R DS  n etwo r k s   f o r   th e  n etwo r k   r ec o n f ig u r atio n   ( NR )   o p tim iz atio n   p r o ce s s   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   I n   DA,   o p er ato r s   ar e  s ig n if ica n tly   as s is ted   in   ev alu atin g   cu r r en t  o p er atio n al  c o n d itio n s   to   m ak e  o p tim al  d ec is io n s   [ 6 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         N etw o r k  r ec o n fig u r a tio n   fo r   i mp r o vin g   p erfo r ma n ce   s ystem  in   …  ( Mu h ir a   Dza r   F a r a b y)   6067   Po wer   q u ality   ( PQ)   is   o n e   o f   th e  im p o r tan t  p ar a m eter s   in   th e  an aly s is   o f   au to m atio n   s y s tem s   o n   R DS  [ 7 ] .   Sem ico n d u ct o r   d e v i ce s   wh ich   p lay   a n   im p o r tan t  r o le  in   tech n o lo g ical  p r o g r ess   also   h av e  a  n eg ativ e   ef f ec t  o n   PQ  in   R DS  [ 8 ] .   Har m o n ic  cu r r en ts   o r ig in atin g   f r o m   th e  u s e  o f   n o n lin ea r   lo ad s   f r o m   s em ico n d u cto r   eq u ip m en t,   s witch in g   p r o ce s s es,  f lo r escen t  lam p s   [ 9 ] .   T h e   ef f ec ts   th at   ca n   o cc u r   in clu d e  in cr ea s ed   l o s s es,   d ec r ea s ed   b u s   v o ltag e  lev els,  h ig h   h ea tin g ,   f aster   ag in g   o f   e q u ip m en t,  d am ag e  t o   th e  in s u l atin g   p r o p er ties   o f   eq u ip m en t  an d   ev en   p er m an e n t  d am ag e  to   elec tr ical  eq u ip m en t  [ 1 0 ] .   A  co m b in atio n   o f   f o r war d   b ac k war d   s wee p   ( FB S)  an d   h ar m o n ic  l o ad   f lo w  ( HL F)  p o wer   f lo w  m eth o d s   is   u s ed   to   an aly ze   t h e  d is tr ib u tio n   an d   ef f ec ts   o f   u s in g   n o n lin ea r   l o a d s   o n   th e   R DS  [ 1 1 ] .   T h e  FB S  m eth o d   is   u s ed   to   o b tain   b u s   v o ltag e  v alu es,   cu r r en t  f o r   ea ch   c h an n el  a n d   ch an n el  p o wer   lo s s es  at  b asic   f r eq u e n cies,  wh ile  th e  HL F  m eth o d   is   u s ed   to   o b tain   v alu es  f o r   b u s   v o ltag e,   cu r r en t  f o r   ea ch   c h an n el  an d   ch an n el  p o wer   lo s s es  at  m u ltip les  o f   th e   f r eq u e n cy ,   wh ic h   is   ca lled   th e  h ar m o n ic  o r d e r   [ 1 2 ] – [ 1 4 ] .   T h e  s im p lifie d   co n tr o l  an d   o p er atio n al  p r o ce s s es,  alo n g   with   th e  ef f icien cy   ac h ie v ed   b y   cu s to m er s   with   th e  u s e  o f   s em ico n d u cto r   d ev ices  an d   s witch in g   p r o ce s s es,  n ec ess i tate  th at  R DS  h av e  in tr icate   r eq u ir em e n ts   f o r   co n tr o llin g   th e  PQ  in d ex ,   p a r ticu lar ly   ad d r ess in g   th e  ef f ec ts   o f   p r o p ag atin g   h ar m o n ic   d is to r tio n   [ 1 5 ] .   T h e  elec tr icit y   d is tr ib u tio n   n etwo r k   in   I n d o n esia  u tili ze s   a  r ad ial   n et wo r k   co n f ig u r atio n .     PT.   PLN  ( Per s er o ) ,   as  th e  k e y   p lay er   i n   d is tr ib u tin g   an d   o p er atin g   t h e  elec tr ic  p o we r   s y s tem ,   en co u n ter s   ch allen g es in   m ain tain in g   s y s tem   p er f o r m an ce   i n   ac co r d an c e  with   p r ed ef i n ed   o p er atin g   s t an d ar d s   [ 1 6 ] .    Alth o u g h   co n s id er e d   an   o p tim izatio n   m eth o d   with   a  lo n g   h is to r y ,   t h e  NR   m eth o d   is   s till   wid ely   u s e d   as  an   ev o lv in g   b r ea k th r o u g h ,   b o th   in   ter m s   o f   s in g le  o p tim i za tio n   tech n iq u es  an d   i n   co m b in atio n   with   o th er   o p tim izatio n   m eth o d s   to   en h a n ce   s y s tem   p er f o r m an ce ,   in clu d in g   ad d r ess in g   is s u es  r elate d   to   th e  s p r ea d in g   o f   h ar m o n ic  d is to r tio n   [ 1 7 ] .   Fu n d am e n tally ,   NR   alo n e  is   u n ab le  to   m itig ate  th e  s p r e ad in g   o f   h ar m o n ic   d is to r tio n .   T h e   co n tr o l  o f   tie  s witch es  ( T S)  an d   tie  tr an s f o r m er s   ( T T )   is   cr u cial  in   r eg u latin g   cu r r en t  f lo w  a n d   im p ed an ce   v al u es  o f   f ee d er   c o n f ig u r atio n   co n n ec tio n s   in   th e  r ad ial  d is tr ib u tio n   s y s tem   ( R DS)   [ 1 8 ] .   I n   s ev er al  s tu d ies  u tili zin g   th e  I E E E   3 3 - b u s   R DS  te s t  s y s tem ,   m eth o d s   s u ch   as  lo ad   cu r tailm en t  [ 1 9 ] ,  p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PS O)   [ 2 0 ] ,  an t   co lo n y   m eth o d   [ 2 1 ] ,  g en eti c  alg o r ith m   [ 2 2 ] ,  f ir e f lies   alg o r ith m   [ 2 3 ] ,   a n d   s im u lated   an n ea lin g   [ 2 4 ] ,   wh ich   ar e  ar tific ial  in tellig en ce   ( AI ) - b ased   m et h o d s ,   ar e  c o n s id er ed   ef f ec tiv e   in   r ed u cin g   h ar m o n ic  s p r ea d in g   in d ices,  d ec r ea s in g   lo s s es,   an d   im p r o v i n g   b u s   v o ltag e   lev els  u s in g   N R   tech n iq u es.  T h e  NR   o p tim izatio n   tech n i q u e  is   also   d ee m e d   ef f ec tiv e   in   en h a n cin g   p o w er   q u ality   ( PQ) ,   as   d em o n s tr ated   in   test s   o n   th e  E x ec u tiv e  Un it  Ser v ice   o r   Un it  La ya n a n   P ela n g g a n   ( UL P)  W ay   Halim   8 8 - b u s   s y s tem   in   B an d ar   L am p u n g   C ity ,   I n d o n esia,  u s in g   th e  m u lti - o b jectiv e  PS O  m eth o d .   B o th   t est  s y s tem s   ex h ib it  s ig n if ican tly   d if f e r en t  elec tr ici ty   d em an d   v alu es  in   th eir   r esp ec tiv e  f ee d er s   [ 2 5 ] .   T h e  ty p e  o f   h ar m o n ic  s o u r ce   g r ea tly   in f lu en ce s   t h e  m a g n it u d e  o f   h ar m o n ic  c u r r e n t  in je ctio n ,   an d   t h is   is   also   h i g h ly   d ep e n d en t   o n   th e   elec tr ical  en er g y   m a g n itu d e   in   th e  f ee d er   [ 2 6 ] .    T h e  UL P  Su n g g u m in asa,   lo ca ted   in   th e  Go wa  R eg en cy ,   o v e r s ee s   s ev er al  f ee d er s .   On e  o f   t h em   is   th e   B ar o m b o n g - I PDN  f ee d e r   wit h   a   to tal  o f   1 6 5   b u s es.  T h e   lo ad   ty p es   in   t h is   s y s tem   in clu d e  h o u s eh o ld s ,   elite   r esid en tial  ar ea s ,   an d   in d u s tr ial  zo n es,  ea ch   u tili zin g   d if f er en t  h ar m o n ic  lo a d   ty p es.  Ho u s eh o ld s   co n s titu te  ar e   m ajo r ity   o f   t h e  lo a d   ty p es  in   t h is   s y s tem   [ 2 7 ] .   I n   a  s tu d y   [ 2 8 ] ,   it   was  n o ted   th at   p o wer   f lo w  an aly s is   r ev ea led   s ev er al  f ee d er s   with   b u s   v o lta g e  lev els  b elo w  0 . 9 5   p u .   C o n s id er in g   th e   h ar m o n ic  s o u r ce   t y p es  r esu ltin g   f r o m   th e  lo ad   ch ar ac ter is tics   in   th is   s y s tem ,   th is   r e s ea r ch   attem p ts   to   o p tim ize  th e  NR   m eth o d   in   v ar io u s   s ce n ar io s .   T h is   tech n iq u e  is   o p tim ized   u s in g   th e  PS O  m eth o d   with   th e  o b jectiv e  o f   m in im izin g   th e  to tal  h ar m o n ic   d is to r tio n   v o ltag e  ( %THD v )   an d   to tal  lo s s es  with in   p r ed ef in ed   s tan d ar d s .   T h e  o p ti m izatio n   r esu lts   ar e  an ticip ated   to   m ak e  a   s u b s tan tial  co n tr ib u tio n   to   th e  ef f ec ts   o f   NR ,   co n s id er i n g   th e   lo ad   c h ar ac ter is tics   in   th e   R DS.  T h e  s tr u ctu r e  o f   th is   p a p er   is   as  f o llo ws:   s ec tio n   2   is   r e s ea r ch   m eth o d s   is   d iv id ed   in to   f o u r   p a r ts   n am ely   o b jectiv es  an d   co n s tr ain s ,   UL P  Su n g g u m in asa  1 6 5 - b u s ,   NR   m eth o d s   a n d   PS O  m eth o d .   Simu latio n   r esu lt  a n d   d is cu s s io n   ar e  s h o wn   in   s ec tio n   3 .   Sectio n   4   is   co n clu s io n .         2.   M E T H OD   2 . 1 .     O bje ct iv es a nd   c o ns t ra ins   E ac h   o p tim izatio n   tech n iq u e   to   b e   o p tim ized   h as  an   o b jectiv e  f u n ctio n   ( OF) .   T h e   OF  in   th i s   r esear ch   aim s   to   m in im ize  %THD v   an d   to tal  lo s s es .       =   ( ) 1 +   ( ) 2   ( 1 )      = ( ,  , ∗ 100% ) 1 + ( ∑  ( 1 )  = 1 + ∑ ∑  ( ℎ ) ℎ ℎ = ℎ 0  = 1 ) 2   ( 2 )     ,   an d   ,   ar e  v o ltag e   b u s   in   f u n d a m en tal  f r eq u en cy   an d   v o ltag e   r m s   o n   b u s   i,  ℎ    an d   ℎ 0   ar e  th e  m ax   an d   m in   h ar m o n ic  o r d er s   an d    ( 1 )   an d    ( ℎ )   ar e  th e  lo s s es o f   f u n d am e n tal  an d   h a r m o n ic  o r d e r s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 0 6 6 - 6 0 7 5   6068   B o u n d ar y   c o n d itio n s   n ee d   to   b e  m et  to   en h a n ce   th e  s elec tiv ity   o f   th e   o p tim izatio n   p r o ce s s .   −   T h e  elec tr ical  n etwo r k   to p o l o g y   r em ain s   r a d ial  b ef o r e  an d   a f ter   NR .   −     an d      ar e  th e  m in im u m   an d   m ax im u m   v o ltag e  lev el  b u s   n ee d s   to   b e  k ep t  with in   o p er atio n al   lim its .       ( 0 . 95    ) ≤   ≤ ( 1 . 05    )   ( 3 )     −   T h e  lim it  f o r   %THD v   ad h er e  to   t h e  s tan d a r d s   o u tlin ed   i n   I E E E   s td   9 5 .      an d      ar e   to t al   h ar m o n ic  d is to r tio n   in   m ax im u m   an d   b u s   i.     %   ≥   %    ( 4 )     2 . 2 .     UL P   Su ng g um ina s a   165 - bus   T h e  UL P  Su n g g u m in asa  o p e r ates  at  a  v o ltag e   o f   2 0   k V.   I t  p r o v id es  elec tr ic  p o wer   to   r esid en ts ,   b u s in ess es,  an d   in d u s tr ial  clie n ts   in   th e   n eig h b o r in g   v icin it y ,   as  illu s tr ated   in   Fig u r e  1 .   I n   th is   r esear c h ,   t h e  em p lo y ed   f ee d er s   wer e  B ar o m b o n g   an d   I PDN  f ee d er s ,   co m p r is in g   a  to tal  o f   1 6 5   b u s es.   T h e  ag g r eg ate  lo ad   o n   its   am o u n ts   to   1 2 , 3 2 5   MW  an d   7 . 6 4   MV AR .   Har m o n ic  c u r r en ts   will b e  in tr o d u ce d   t o   e ac h   lo ad   b u s .   T h r ee   ca teg o r ies o f   h a r m o n ic  l o ad s   in clu d e  f lu o r escen t la m p s   f o r   r esid en tial a r ea s ,   in v er tin g   d e v i ce s   ass o ciate d   with   tem p er atu r e  co n tr o l  eq u ip m en t  f o r   elite  r esid en tial  ar ea s ,   an d   s ix - p u ls e  v ar iab le  f r eq u e n c y   d r iv es  ( VFD)   f o r   in d u s tr ial  ar ea s .   T h e  m a g n itu d e  an d   ty p e  o f   h ar m o n ic  lo ad   in jectio n   ar e  d etailed   in   T ab les  1   an d   2.           Fig u r e  1 .   UL P  Su n g g u m i n asa  165 - b u s   R DS  [ 2 8 ]       T ab le  1 .   T h e  v alu e  o f   h a r m o n ic  cu r r en t i n jectio n   f r o m   th e  h a r m o n ic  lo a d s   [ 2 7 ]   H a r mo n i c   o r d e r   Th e   t y p e s  o f   h a r m o n i c   i n j e c t i o n   V F D   I n v e r t i n g   d e v i c e s   F l u o r e sc e n t   5 th   98∠ 140 0   15 . 00∠ 0 0   10 . 00∠ 0 0   7 th   39 . 86∠ 113 0   10 . 00∠ 0 0   5 . 00∠ 0 0   11 th   18 . 95∠ − 158 0   5 . 00∠ 0 0   1 . 00∠ 0 0   13 th   8 . 79∠ − 178 0   3 . 00∠ 0 0   0 . 00∠ 0 0   17 th   2 . 5∠ − 94 0   1 . 00∠ 0 0   0 . 00∠ 0 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         N etw o r k  r ec o n fig u r a tio n   fo r   i mp r o vin g   p erfo r ma n ce   s ystem  in   …  ( Mu h ir a   Dza r   F a r a b y)   6069   T ab le  2 .   L o ca tio n   o f   h ar m o n ic   lo ad   [ 2 7 ]   Ty p e   o f   h a r m o n i c   l o a d   Lo a d   B u s   V F D   3 6 ,   4 6 ,   5 3 ,   1 1 7 ,   1 2 1 ,   1 6 4   I n v e r t i n g   d e v i c e s   5 ,   1 1   1 5 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 3 ,   2 5 ,   2 7 ,   3 0 ,   3 4 ,   3 8 ,   4 1 ,   4 4 ,   4 8 ,   5 9 ,   5 8 ,   6 4 ,   7 1 ,   7 3 ,   7 8 ,   8 2 ,   8 5 ,   8 8 ,   9 1 ,   9 4 ,   9 6 ,   1 0 0 ,   1 1 2 ,   1 1 9 ,   1 2 3 ,   1 2 8 ,   1 3 0 ,   1 3 8 ,   1 5 3   F l u o r e sc e n t   3 ,   8 ,   9 ,   1 4 ,   1 6 ,   2 1 ,   2 2 ,   2 6 ,   2 9 ,   3 1 ,   3 2 ,   3 5 ,   4 0 ,   4 2 ,   4 9 ,   5 0 ,   5 1 ,   5 4 ,   5 6 ,   5 7 ,   6 2 ,   6 5 ,   6 7 ,   6 9 ,   7 0 ,   7 4 ,   7 5 ,   7 6 ,   7 7 ,   7 9 ,   8 1 ,   8 3 ,   8 7 ,   9 0 ,   9 7 ,   9 9 ,   1 0 2 ,   1 0 4 ,   1 0 6 ,   1 0 7 ,   1 0 8 ,   1 0 9 ,   1 1 1 ,   1 1 4 ,   1 1 5 ,   1 1 6 ,   1 1 8 ,   1 2 1 ,   1 2 5 ,   1 2 7 ,   1 3 2 ,   1 3 4 ,   1 3 6 ,   1 3 7 ,   1 4 2 ,   1 4 3 ,   1 4 6 ,   1 4 8 ,   1 5 1 ,   1 5 2 ,   1 5 5 ,   1 5 7 ,   1 5 9 ,   1 6 1 ,   1 6 2       2 . 3 .     NR  m et ho d a nd   s t ud y   ca s e   T h e  T S  co n n ec t  lo a d   b u s es  in t o   g r o u p s   to   id en tif y   th e  m o s t o p tim al  co m b in ati o n   [ 2 9 ] .   T h er e  ar e  f iv e  clu s ter s   d eter m in ed   b ased   o n   T S  an d   SS   will  u n d er g o   r e co n f ig u r atio n .   T h e  co m b i n atio n   o f   T S  an d   SS   s witch es  i s   em p lo y ed   to   estab lis h   th e  s ea r ch   s p ac e  in   t h e  o p tim izatio n   p r o ce s s   [ 3 0 ] .   T h e  SS   will  b e   d is co n n ec ted ,   allo win g   a  n ew  cir cu it  to   b e   co n n ec ted   th r o u g h   th e   T S  clo s u r e  p r o ce s s   b ased   o n   th e   s ea r ch   r esu lts   f r o m   th e  o p tim izatio n   p r o ce s s   [ 3 1 ] ,   [ 3 2 ] .   C lu s ter   d at a  is   p r esen ted   in   T ab le  3 .       Tab le 3 .   Clu ste r  d a ta fo r  NR i n   U LP   S u n g g u m i n a sa   C l u st e r   f o r   N R   TS   SS   1   44 - 67   41 - 4 2 ,   4 2 - 4 3 ,   4 3 - 4 4 ,   6 2 - 6 3 ,   6 3 - 6 4 ,   6 4 - 6 5 ,   6 5 - 66   2   23 - 76   20 - 2 1 ,   2 1 - 2 2 ,   2 2 - 2 3 ,   7 0 - 7 4 ,   7 4 - 7 5 ,   7 5 - 76   3   30 - 1 6 5   26 - 2 7 ,   2 7 - 2 8 ,   2 8 - 2 9 ,   2 9 - 3 0 ,   1 6 0 - 1 6 1 ,   1 6 1 - 1 6 2 ,   1 6 2 - 1 6 3 ,   1 6 3 - 1 6 4 ,   1 6 4 - 1 6 5   4   1 2 0 - 135   1 1 6 - 1 1 7 ,   1 1 7 - 1 1 8 ,   1 1 8 - 1 2 0 ,   1 3 3 - 1 3 4 ,   1 3 4 - 135   5   1 0 8 - 151   1 0 4 - 1 0 6 ,   1 0 6 - 1 0 7 ,   1 0 7 - 1 0 8 ,   1 4 9 - 1 5 0 ,   1 5 0 - 151       Sev er al  s im u lated   ca s e  s tu d ies  h av e  b ee n   c o n d u cted   to   ass ess   th e  ef f ec tiv en ess   o f   NR   o p tim izatio n   tech n iq u es o p tim ized   u s in g   P SO.  T h e  ca s e  s tu d ies in clu d e:   −   C ase  1 .   Activ atio n   o f   1   T S f r o m   clu s ter   1 .   −   C ase  2 .   Activ atio n   o f   2   T S f r o m   clu s ter   1   an d   2 .   −   C ase  3 .   Activ atio n   o f   3   T S f r o m   clu s ter   1 ,   2   an d   3 .   −   C ase  4 .   Activ atio n   o f   4   T S f r o m   clu s ter   1 ,   2 ,   3   a n d   4 .   −   C ase  5 .   Activ atio n   o f   5   T S f r o m   clu s ter   1 ,   2 ,   3 ,   4   an d   5 .     2 . 4 .     P SO   m et ho d   I n   PS O,   ea ch   p ar ticle  n av ig atin g   th e  - d im en s io n al  p r o b l em   h y p er s p ac e  r e p r esen ts   a  p o ten tial  s o lu tio n   f o r   a  s p ec if ic  p r o b le m .   Fo r   ea ch   o f   th e    two   v ec to r s ,     is   th e  p o s itio n   v ec to r ,   an d     is   th e  v elo city   v ec to r .   Ad d itio n ally ,   ea ch   p ar t icle    ca n   r e m em b er   its   p er s o n al  b est  ex p er ien c e  ev er   en c o u n ter ed ,   r ep r esen ted   b y   th e   p er s o n al   b est  p o s itio n   v ec to r   .   T h e  p o s itio n   attain ed   b y   th e  b est  p ar ticle  in   t h e  co m m u n ity   is   d e n o ted   as  .   Ma th em atica lly ,   in   th e  ( + 1 )   iter atio n   o f   th e  s ea r ch   p r o c ess ,   th e  th   d im en s io n   o f   p ar ticle  's   v elo city ,   , ( + 1 ) ,   an d   p o s itio n   , ( + 1 )   ar e  u p d ated   as f o llo w  [ 3 3 ] ,   [ 3 4 ] .      ( + 1 ) =    ( ) +   1  1 (  ( ) −  ( ) ) + 2  2 (  ( ) −  ( ) )     ( 5 )      ( + 1 ) =  ( ) +  ( + 1 )   ( 6 )        is   s p ee d   o f   p a r ticle,   1 an d   2   ar e  ac ce ler atio n   c o ef f icien t,    1   an d    2   ar e  p o s itio n   o f   r an d o m   p ar ticle,      is   p o s itio n   o f   p ar ticle,     is   iter atio n ,      is   p o s itio n   o f   lo ca l  b est  an d      is   p o s itio n   o f   g lo b al  b est  [ 3 5 ] ,   [ 3 6 ] .   T h e  v alu e  o f   1 = 2 =   2 ,   iter atio n   =   1 0 0   a n d   p o p u latio n   =   1 0 0   is   u s ed   in   PS O   p ar am eter s .   C o n s id er in g   th e  h ar m o n ic  in jectio n   v alu es  p r o v id ed   b y   th e  t y p e  o f   n o n lin ea r   lo ad   b ased   o n   th e  lo ad   ca teg o r ies  at   UL P  Su n g g u m in asa,   a   n ew   n etwo r k   to p o lo g y   is   p r o p o s ed   b y   ac tiv atin g   a   co m b in atio n   o f   th e  ex is tin g   T S  an d   SS   f u n ctio n s   u s in g   th e  PS O  m eth o d .   T h is   m eth o d   s ee k s   th e  o b jectiv e  f u n ctio n   with   th e   s p ec if ied   co n s tr ain ts .         3.   RE SU L T S    W h en   n o n lin ea r   lo ad s   in ject   h ar m o n ic  cu r r en ts   in to   a n   e lectr ical  s y s tem ,   th e  lev el  o f   h ar m o n ic   d is to r tio n   g en er ate d   is   co n tin g en t  u p o n   th e  am o u n t  o f   elec tr ical  p o wer   co n s u m e d   b y   t h e  lo ad   b u s .   As  th e  p o wer   c o n s u m p tio n   i n cr ea s es,  th e   s ev er ity   o f   h ar m o n ic   d is to r tio n   also   escalate s ,   ca u s in g   g r ea ter   d is r u p tio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 0 6 6 - 6 0 7 5   6070   with in   th e  s y s tem .   T h is   d is to r tio n   th en   p r o p ag ates  th r o u g h o u t  th e  en tire   n etwo r k ,   a f f ec tin g   th e  p er f o r m an ce   an d   ef f icien c y   o f   o th er   co m p o n en ts ,   as illu s tr ated   in   T ab le  4   an d   Fig u r e  2 .         T ab le  4 .   C o m p a r is o n   ac tiv e  an d   r ea ctiv e  p o wer   b ef o r e  a n d   af ter   in jectio n   o f   h ar m o n ic  cu r r e n t   P a r a me t e r   B e f o r e   i n j e c t i o n   A f t e r   i n j e c t i o n   P   ( k W )   3 7 9 . 52   3 8 9 . 65   Q   ( k V A r )   4 4 6 . 19   5 1 0 . 8           Fig u r e  2 .   C o m p a r is o n   o f   v o lta g e  b u s   b ef o r e  a n d   af ter   in jectio n   o f   h ar m o n ic  cu r r en t       T ab le  4   p r esen ts   a  co m p ar is o n   o f   th e   h ar m o n ic  cu r r en t  p e n etr atio n   ef f ec ts   f r o m   v a r io u s   ty p es  o f   n o n lin ea r   lo a d s   at  UL P  Su n g g u m in asa.   T h er e  is   an   in cr ea s e  in      b y   1 0 . 1 3   k W   o r   2 . 6 6 %   an d      by  6 4 . 6 1   k VAr   o r   1 4 . 4 8 %.  T h e   s am e  p h en o m en o n   o cc u r s   in   th e  b u s   v o ltag e  lev el  in   Fi g u r e  2 .   T h er e  is   a  d ec r ea s e  in   th e  b u s   v o ltag e  l ev el  av er ag i n g   0 . 0 0 2 7   p u   o r   0 . 2 8 %.  T h is   d em o n s tr ates  th at  h ar m o n ic  cu r r en t   in jectio n   ca n   d e g r ad e  th e  s y s t em ' s   p er f o r m an ce .   T h e   s im u latio n   r esu lts   in d icate   th at  th e  ex ten t  o f   h a r m o n ic  d is to r tio n   s p r ea d   is   s ig n if ican tly   in f lu en ce d   b y   th e  ty p e  o f   n o n lin ea r   lo ad ,   b ased   o n   th e   h ar m o n ic  cu r r en t   in jectio n   v alu es,  an d   th e  l o ad   p o wer   v alu es  at  ea ch   b u s   in   th e  R DS.  T h e  ex p lo r atio n   f o r   s o lu tio n s   u s in g   th e   p r o p o s ed   o p tim izatio n   tech n iq u e  em p lo y in g   t h e  PS O  m eth o d   in   all  o f   s tu d y   ca s es  to   d eter m in e  th e  o b jectiv e   f u n ctio n   with in   p r e d ef in ed   b o u n d ar ies is   illu s tr ated   in   T ab le   5 ,   Fig u r e  3   an d   Fig u r e  4 .   T ab le  5   illu s tr ates  th e  s im u latio n   r esu lts   o f   NR   o p tim izatio n   u s in g   th e  PS O  m eth o d .   T h e   o p tim izatio n   r esu lts   f r o m   all   ca s e  s tu d ies  in d icate   an   e n h an ce m e n t  in   th e  s y s tem ' s   p er f o r m an c e.   T h e   r ed u ctio n   in   t o tal   ,   as o n e  o f   th e  o b jectiv e  f u n ctio n s ,   am o u n ts   to   5 . 5 5   k W   o r   1 . 4 2 % in   ca s e  1 ,   6 . 6 9   k W   o r   1 . 7 1 %  in   ca s e  2 ,   9 . 1 6   k W   o r   2 . 3 5 %  in   ca s e  3 ,   1 5 . 8 9   k W   o r   4 . 0 7 %  in   ca s e  4 ,   a n d   3 1 . 9 5   k W   o r   8 . 1 9 %  in   ca s e   5 .   Ad d itio n ally ,   th e  to tal     also   ex p er ien ce s   a  d ec r ea s e  o f   7 . 6 4   k VAr   o r   1 . 4 9 %  in   ca s e  1 ,   8 . 8 8   k VAr   o r   1 . 7 3 %  in   ca s e  2 ,   1 2 . 5 9   k VAr   o r   2 . 4 6 %  in   ca s e  3 ,   2 0 . 1 7   k V Ar   o r   3 . 9 4 %  in   ca s e  4 ,   an d   3 8 . 2 8   k VAr   o r   7 . 4 9 %  in   ca s e  5 .   Fig u r e  3   illu s tr ates  a  co m p ar is o n   o f   t h e  b u s   v o ltag e  le v el   v alu es  af ter   t h e  o p tim izatio n   p r o ce s s .   I m p r o v em en t   is   ev id en t   with   an   in cr ea s e  i n   th e   b u s   v o ltag e   lev el  ac r o s s   all  b u s es  in   all  c ases .   T h e  av er a g e   in cr ea s e  in   b u s   v o ltag e  lev el  is   0 . 0 0 0 3 8   p u   o r   0 . 0 4 0 %  in   ca s e  1 ,   0 . 0 0 0 5 4   p u   o r   0 . 0 5 6 %  in   ca s e  2 ,   0 . 0 0 0 7 6   p u   o r   0 . 0 7 8 % in   ca s e  3 ,   0 . 0 0 1 3 1   p u   o r   0 . 1 3 6 % in   ca s e  4 ,   an d   0 . 0 0 2 5 4   p u   o r   0 . 2 6 3 5 % in   ca s e  5 .         T ab le  5 .   T h e  r esu lts   o f   s im u lat io n   f o r   all  s ce n ar io   P a r a me t e r   N o r mal   C a se   C a se   1   C a se   2   C a se   3   C a se   4   C a se   5   O p e n   S S   -   43 - 44   43 - 44 ,   22 - 23   43 - 4 4 ,   2 2 - 23 ,   29 - 30   43 - 4 4 ,   2 2 - 23 ,   29 - 3 0 ,   1 1 8 - 1 2 0   43 - 4 4 ,   2 2 - 2 3 ,   2 9 - 3 0 ,   1 1 8 - 1 2 0 ,   1 5 0 - 1 5 1   To t a l      ( k W )   3 8 9 . 65   3 8 4 . 1   3 8 2 . 92   3 8 0 . 49   3 7 3 , 7 6   3 5 7 , 7   To t a l      ( k V A r )   5 1 0 . 8   5 0 3 . 16   5 0 1 . 92   4 9 8 . 21   4 9 0 , 6 3   4 7 2 , 5 2   M i n   v o l t a g e   r ms   ( p . u )   0 . 9 4 8 7 8   0 . 9 4 9 0 7   0 . 9 4 9 1 3   0 . 9 4 9 2 3   0 . 9 4 9 7   0 . 9 5 1 0 1   %T H D v   ma x   3 . 1 3 3 4 8   3 . 1 3 2 0 1   3 . 1 3 8 3 9   3 . 1 2 6 7 1   3 . 1 2 5 2 9   3 . 1 2 0 0 3   %T H D i   m a x   1 . 3 3 7 1 9   1 . 3 3 7 2 1   1 . 3 4 0 3 2   1 . 3 3 5 7 2   1 . 3 3 5 9 9   1 . 3 3 6 0 5   0 . 9 4 5 0 . 9 5 5 0 . 9 6 5 0 . 9 7 5 0 . 9 8 5 0 . 9 9 5 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 1 0 1 1 0 5 1 0 9 1 1 3 1 1 7 1 2 1 1 2 5 1 2 9 1 3 3 1 3 7 1 4 1 1 4 5 1 4 9 1 5 3 1 5 7 1 6 1 1 6 5 V rms  B u s  ( p u ) Bus C om p aris on   v olta ge   b u s   b e f ore   an d   afte r  inj e ction  o f  h arm on ic   curre n t Befo re A fte r Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         N etw o r k  r ec o n fig u r a tio n   fo r   i mp r o vin g   p erfo r ma n ce   s ystem  in   …  ( Mu h ir a   Dza r   F a r a b y)   6071       Fig u r e  3 .   C o m p a r is o n   v o ltag e  b u s   lev el  in   all  s tu d y   ca s e           Fig u r e  4 .   C o m p a r is o n   o f   av er a g e  %THD v   v alu es in   all  s tu d y   ca s e       Fig u r e  4   illu s tr ates  an   im p r o v em en t  in   th e  %THD v   v alu es,  wh ich   is   a  p ar am eter   r ep r esen tin g   h ar m o n ic  d is to r tio n   s p r ea d .   A s   o n e  o f   th e  o b jectiv e  f u n ctio n s   in   th e  o p tim izatio n   p r o ce s s ,   NR   o p tim izatio n   ca n   r ed u ce   th e  s p r ea d   o f   h a r m o n ic  d is to r tio n .   T h is   ca n   b e   o b s er v ed   with   a  d ec r ea s e  in   t h e  av er ag e   %THD v   v alu es  b y   0 . 0 1 1 %  o r   0 . 4 9 3 %  i n   ca s e  1 ,   0 . 0 1 5 %  o r   0 . 6 7 3 %  i n   ca s e  2 ,   0 . 0 3 6 %  o r   1 . 5 9 1 %  i n   ca s e  3 ,   0 . 0 5 4 %  o r   2 . 3 7 8 % in   ca s e  4 ,   an d   0 . 0 8 8 %   o r   3 . 8 9 2 % in   ca s e  5 .   T h e  s im u latio n   r esu lts   o f   th e  o p tim izatio n   s h o w  th at  th e  NR   m eth o d   is   ef f ec tiv e  in   en h an ci n g   s y s tem   p er f o r m an ce .   T h is   ef f ec tiv e n e s s   i s   ev id en t  in   th e  v alu es,  d e m o n s tr atin g   a  s ig n if ican t  r ed u ctio n   in   to tal   ,  to tal   ,   an d   %THD v ,   wh ile  th e  b u s   v o ltag e  lev el  in cr ea s es,  ap p r o ac h in g   1   p u .   Fo r   in s tan ce ,   th e  r ed u ctio n   in   to tal     an d      d ir ec tly   co r r elat es  with   im p r o v ed   s y s tem   e f f i cien cy   an d   s tab ilit y .   Ad d itio n ally ,   th e  d ec r ea s e  in   %THD v   in d icate s   a  s u b s tan tial  r ed u ctio n   in   h ar m o n ic  d is to r tio n s ,   f u r t h er   s u p p o r tin g   th e  m eth o d ' s   ef f icac y .   W h en   co m p ar ed   t o   p r e v io u s   s tu d ies  o n   s im ilar   o p tim izatio n   tech n iq u es  test ed   o n   th e  I E E E   3 3 - b u s ,   I E E E   6 9 - b u s ,   an d   UL P  W ay   Halim   s y s tem s ,   th e  N R   m et h o d   ac h iev e d   ef f ec tiv e n ess   lev els  ab o v e  8 0 %  in   th o s e  ca s es.  Ho wev er ,   f o r   th e  UL P  Su n g g u m in asa  165 - b u s   test   o b ject,   th e  ef f ec tiv en ess   wa s   o n ly   u p   to   8 . 1 9 %.  T h is   d is cr ep a n cy   is   d u e  to   s u b s tan tial  v ar iatio n s   in   l o ad   p o we r   an d   th e  ty p es  o f   h a r m o n ic  lo a d s ,   s u ch   as  VFD s ,   in   th e  test   o b jects.  T h e  UL P  Su n g g u m in asa  s y s tem   p r esen ts   u n iq u e  ch allen g e s   d u e  to   its   s p ec if ic   lo ad   ch ar ac ter is tics ,   wh ich   d if f er   s h ar p ly   f r o m   th o s e  in   th e  o th er   s y s tem s   s tu d ied .   W h ile  th is   s tu d y   h ig h lig h ts   th e  NR   m eth o d ' s   ca p ab ilit y   in   r ed u cin g   lo s s es  an d   im p r o v in g   v o ltag e  lev els,   it  also   e x p o s es  its   lim itatio n s   in   h an d lin g   d iv er s e  lo a d   ty p es a n d   p o wer   v ar iatio n s .     I n   s u m m a r y ,   th e   s tu d y   aim ed   to   ev alu ate   th e   ef f ec tiv en ess   o f   th e   NR   m eth o d   in   o p tim izin g   th e   UL P   Su n g g u m i n asa  1 6 5 - b u s   s y s te m .   T h e  f in d in g s   u n d e r s co r e  t h e  im p o r tan ce   o f   co n s id er in g   lo ad   ch a r ac ter is tics   an d   h ar m o n ic  lo a d   ty p es  in   o p tim izatio n   p r o ce s s es.  W h ile  th e  NR   m et h o d   s h o wed   p o ten tial,  its   v ar y in g   ef f ec tiv en ess   ac r o s s   d if f er e n t   s y s tem s   s u g g ests   th e  n ee d   f o r   tailo r e d   ap p r o ac h es  to   o p tim izatio n .   Fu tu r e   0 . 9 4 5 0 . 9 5 5 0 . 9 6 5 0 . 9 7 5 0 . 9 8 5 0 . 9 9 5 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 1 0 1 1 0 5 1 0 9 1 1 3 1 1 7 1 2 1 1 2 5 1 2 9 1 3 3 1 3 7 1 4 1 1 4 5 1 4 9 1 5 3 1 5 7 1 6 1 1 6 5 V o l atg e  le ve l   ( p u ) N u mb e r  o f  b u s Com p ar is o n   v o lta ge   le v e l  b u s  in   all  s ce n ar io N o r m a l  Ca s e Ca s e 1 Ca s e 2 Ca s e 3 Ca s e 4 Ca s e 5 2. 279759212 2. 268516788 2. 264400848 2. 243482545 2. 225527758 2 . 1 9 1 0 2 3 6 3 6 2. 14 2. 16 2. 18 2. 2 2. 22 2. 24 2. 26 2. 28 2. 3 N o r ma l   C a se C a se  1 C a se  2 C a se  3 C a se  4 C a se  5 %  T H D v S t u d y   c a se C o m p ar is o n   o f   av er ag e  %T HDv   v alu es Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 0 6 6 - 6 0 7 5   6072   r esear ch   s h o u ld   e x p lo r e   m o r e  ad ap tiv e   tech n i q u es  th at   c an   ac co m m o d ate   th e   d iv er s e   lo ad   p r o f iles   an d   h ar m o n ic  d is tu r b an ce s   p r esen t  in   co m p lex   p o wer   s y s tem s   lik e  UL P  Su n g g u m in asa.   Un an s wer ed   q u esti o n s   r em ain   r eg a r d in g   th e  s p ec if i c  ad ju s tm en ts   r eq u ir e d   to   e n h an ce   th e   NR   m eth o d ' s   p er f o r m a n ce   in   s u ch   co n tex ts .       4.   CO NCLU SI O N    I n   th is   s tu d y ,   we  in v esti g ated   th e  im p ac t  o f   n o n lin ea r   lo ad s ,   s u ch   as  VFDs ,   in v er tin g   d ev ices,  an d   f lu o r escen t  lam p s ,   o n   th e   1 6 5 - b u s   UL P  Su n g g u m in asa   s y s tem ,   s p ec if ically   f o c u s in g   o n   th e  r esu ltin g   h ar m o n ic   d is to r tio n s   an d   th ei r   ef f ec t  o n   s y s tem   p er f o r m an ce .   T h e  NR   o p tim izatio n   tech n iq u e,   u tili zin g   th e   PS O  m eth o d ,   was  e m p lo y ed   to   m in im ize   %THD v   an d   to t al  lo s s es  with in   p r ed e f in ed   li m its .   Ou r   f i n d in g s   in d icate   th at  C ase  5 ,   wh ich   i n v o lv e d   th e  ac tiv atio n   o f   all  tie  s witch es,  d em o n s tr ated   t h e  h ig h est  lev el  o f   ef f ec tiv en ess   am o n g   all   s im u lated   ca s e  s tu d ies.  T h is   was  ev id en ce d   b y   a  s ig n if ica n t  r e d u c tio n   in   to tal  P_ L o s s   b y   3 1 . 9 5   k W   ( 8 . 1 9 %),   Q_ L o s s   b y   3 8 . 2 8   k VAr   ( 7 . 4 9 %),   an d   th e   av e r ag e   %THD v   b y   0 . 0 8 8 %  ( 3 . 8 9 2 %).   Ad d itio n ally ,   th e  a v er ag e   b u s   v o ltag e  lev el  in c r ea s ed   b y   0 . 0 0 2 5 4   p u   ( 0 . 2 6 3 5 %).   T h ese  r esu lts   h ig h lig h t  th e   p o ten tial  o f   th e  NR   o p tim izati o n   tech n i q u e  in   en h a n cin g   s y s tem   p er f o r m an ce ,   alb eit  with   v ar y in g   d eg r ee s   o f   ef f ec tiv en ess   co m p ar e d   to   p r e v io u s   r esear ch   o n   o th er   s y s te m s .   T h e  r elativ ely   lo wer   ef f ec tiv en ess   o b s er v ed   in   o u r   s tu d y   u n d er s co r es  th e  cr itical  im p ac t  o f   lo ad   ch ar ac ter is tics   an d   th e  ty p es  o f   n o n lin ea r   lo ad s   o n   th e   o p tim izatio n   p r o ce s s .   T h is   s u g g ests   th at  wh ile  th e  N R   m et h o d   is   b en ef icial,   it  m ay   r eq u ir e  in teg r atio n   with   o th er   o p tim izatio n   tech n iq u es  to   ad d r ess   th e  u n iq u e   ch allen g es  p o s ed   b y   d if f e r en t  p o wer   s y s tem s   ef f ec tiv ely .   T h e  co n tr i b u tes  o f   r esear ch   t o   th e  f ield   b y   p r o v id in g   a  n u an ce d   u n d er s tan d in g   o f   h o w  d if f er en t  t y p es  o f   n o n lin ea r   lo ad s   af f ec t  t h e  p er f o r m an ce   o f   p o wer   s y s tem s   a n d   th e  e f f ec tiv en ess   o f   o p tim izatio n   tech n iq u es   lik e  th e  NR   m eth o d .   T h ese  f i n d in g s   em p h asize  th e  n ee d   f o r   tailo r ed   o p tim izatio n   s tr ateg ies  th at  co n s id er   th e   s p ec if ic  lo ad   p r o f iles   an d   h ar m o n ic  ch a r ac ter is tics   o f   ea ch   s y s tem .   Fu tu r e  r esear ch   s h o u ld   f o c u s   o n   co m b in in g   v ar i o u s   o p tim izatio n   tech n iq u es  to   f u r t h er   en h a n ce   s y s tem   p er f o r m an c e,   p a r ticu lar ly   in   r ed u cin g   h ar m o n ic   d is to r tio n s .   A d d itio n ally ,   in v esti g atin g   th e   im p ac t  o f   s tr ateg ic   p lace m en t   o f   ch ar g in g   s tatio n s   f o r   elec tr ic  v eh icles  co u ld   o f f er   n ew  in s ig h ts   in to   m an ag in g   h ar m o n ic  l o ad s   an d   im p r o v in g   o v er all  s y s tem   s tab ilit y   an d   ef f icien cy .   B y   ad d r ess in g   th ese  ar ea s ,   we  ca n   d ev elo p   m o r e  r o b u s t  an d   ad ap tiv e  o p tim izatio n   ap p r o ac h es  th at  ca te r   to   th e   ev o lv in g   d em an d s   o f   m o d er n   p o wer   s y s tem s ,   u ltima tely   c o n tr i b u tin g   to   im p r o v ed   r eliab ilit y   an d   p e r f o r m an ce   f o r   th e  co m m u n ity .       ACK NO WL E DG E M E NT S    Fin an cial  s u p p o r t  f o r   th is   s tu d y   is   p r o v id e d   b y   t h e  Ad v an ce d   I n d o n esia  I I I   I n n o v atio n   R esear ch   Pro g r am   ( R I I M  3   -   B R I N) - L PDP I n d o n esia.        RE F E R E NC E S   [ 1 ]   H .   A z a d i ,   B .   A k b a r i ,   a n d   M .   S .   S e p a s i a n ,   “ P o w e r   q u a l i t y   e n h a n c e me n t   i n   d i st r i b u t i o n   sy s t e m s u s i n g   f e e d e r   r e c o n f i g u r a t i o n , ”   2 0 1 8   S m a r t   G ri d   C o n f e r e n c e   ( S G C ) .   I EEE,   N o v .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / s g c . 2 0 1 8 . 8 7 7 7 8 5 4 .   [ 2 ]   M .   J.  H .   M o g h a d d a m,  A .   K a l a m ,   J.  S h i ,   S .   A .   N o w d e h ,   F .   H .   G a n d o m a n ,   a n d   A .   A h m a d i ,   “ A   n e w   m o d e l   f o r   r e c o n f i g u r a t i o n   a n d   d i s t r i b u t e d   g e n e r a t i o n   a l l o c a t i o n   i n   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k   c o n s i d e r i n g   p o w e r   q u a l i t y   i n d i c e s  a n d   n e t w o r k   l o ss e s, ”   I EEE  S y s t e m s   J o u rn a l ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   3 5 3 0 – 3 5 3 8 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / j s y st . 2 0 1 9 . 2 9 6 3 0 3 6 .   [ 3 ]   S .   O .   A y a n l a d e ,   A .   J i m o h ,   E.   I .   O g u n w o l e ,   A .   A r e mu ,   A .   B .   Ji m o h ,   a n d   D .   E.   O w o l a b i ,   “ S i m u l t a n e o u s  n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   a n d   c a p a c i t o r   a l l o c a t i o n s  u si n g   a   n o v e l   d i n g o   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   El e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r   En g i n e e ri n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   3 ,   pp .  2 3 8 4 – 2 3 9 5 ,   J u n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 3 . p p 2 3 8 4 - 2 3 9 5 .   [ 4 ]   O .   P e n a n g sa n g ,   S .   B .   P a n u n t u n ,   B .   P .   V i t a   L y st i a n i n g r u m,   a n d   I .   S u r y a w a t i ,   “ S t a t e   e s t i m a t i o n   f o r   r a d i a l   p a ssi v e   d i s t r i b u t i o n   sy st e m u si n g   h a m i l t o n i a n   c y c l e   t h e o r y   b a s e d   o n   g e o g r a p h i c   i n f o r ma t i o n   s y st e m  ( G I S ) , ”   2 0 1 8   I n t e r n a t i o n a l   S e m i n a r   o n   I n t e l l i g e n t   T e c h n o l o g y   a n d   I t s  Ap p l i c a t i o n s   ( I S I T I A) .   I EEE,   A u g .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i s i t i a . 2 0 1 8 . 8 7 1 0 8 7 6 .   [ 5 ]   W .   S u n d e r ma n ,   N .   H e i n e ,   B .   D e a v e r ,   J.  R o b i n s o n ,   a n d   J.   G r a f f ,   “ O p t i mal   d i s t r i b u t i o n   a u t o m a t i o n   sw i t c h   p l a c e me n t , ”   2 0 2 0   I EEE/ P ES   T r a n sm i ssi o n   a n d   D i st ri b u t i o n   C o n f e re n c e   a n d   Ex p o s i t i o n   ( T &D ) .   I EEE,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t d 3 9 8 0 4 . 2 0 2 0 . 9 2 9 9 9 0 6 .   [ 6 ]   Y .   S i r e g a r ,   T.   S .   Ja y a   Ta mb u n ,   S .   P .   P a n j a i t a n ,   K .   Ta n j u n g ,   a n d   S .   Y a n a ,   “ D i s t r i b u t i o n   n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   u t i l i z i n g   t h 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   a l g o r i t h m  a n d   e x h a u s t i v e   se a r c h   m e t h o d s , ”   B u l l e t i n   o f   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g   a n d   I n f o rm a t i c s ,    v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   8 2 1 – 8 3 1 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / e e i . v 1 3 i 2 . 6 2 0 6 .   [ 7 ]   U mar,  F i r d a u s,  M .   A s h a r i ,   a n d   O .   P e n a n g sa n g ,   “ O p t i ma l   l o c a t i o n ,   s i z e   a n d   t y p e   o f   D G s  t o   r e d u c e   p o w e r   l o s ses  a n d   v o l t a g e   d e v i a t i o n   c o n s i d e r i n g   TH D   i n   r a d i a l   u n b a l a n c e d   d i s t r i b u t i o n   s y s t e ms, ”   2 0 1 6   I n t e r n a t i o n a l   S e m i n a r  o n   I n t e l l i g e n t   T e c h n o l o g y   a n d   I t s A p p l i c a t i o n s (I S I T I A) .   I EEE,   Ju l .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i si t i a . 2 0 1 6 . 7 8 2 8 7 2 4 .   [ 8 ]   K .   G h o l a mi ,   A .   A z i z i v a h e d ,   A .   A r e f i ,   M .   M .   R a h ma n ,   a n d   M .   R .   I sl a m,  “ P o w e r   q u a l i t y   e n h a n c e m e n t   o f   sm a r t   r e c o n f i g u r a b l e   g r i d s  b y   i n t e g r a t i n g   r e n e w a b l e   e n e r g y   so u r c e s,”   2 0 2 2   I EEE  G l o b a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t i n g ,   P o w e r  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 i e s   ( G l o b C o n PT) .   I EEE,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / g l o b c o n p t 5 7 4 8 2 . 2 0 2 2 . 9 9 3 8 2 8 2 .   [ 9 ]   F .   B .   B o t t u r a ,   M .   O l e s k o v i c z ,   T.   D .   Le ,   a n d   M .   P e t i t ,   “ O p t i m a l   p o s i t i o n i n g   o f   p o w e r   q u a l i t y   m e t e r s  f o r   m o n i t o r i n g   p o t e n t i a l   c o n d i t i o n s   o f   h a r m o n i c   r e so n a n c e s   i n   a   M V   d i st r i b u t i o n   s y st e m, ”   I E E E  T r a n s a c t i o n s   o n   P o w e r   D e l i v e ry ,   v o l .   3 4 ,   n o .   5 ,     p p .   1 8 8 5 – 1 8 9 7 ,   O c t .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t p w r d . 2 0 1 9 . 2 9 2 3 3 6 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         N etw o r k  r ec o n fig u r a tio n   fo r   i mp r o vin g   p erfo r ma n ce   s ystem  in   …  ( Mu h ir a   Dza r   F a r a b y)   6073   [ 1 0 ]   I EEE  P o w e r   a n d   En e r g y   S o c i e t y ,   “ I EEE  S t a n d a r d   f o r   h a r m o n i c   c o n t r o l   i n   e l e c t r i c   p o w e r   sy s t e ms , ”   I EEE   P o w e r  a n d   E n e r g y   S o c i e t y ,   v o l .   2 0 2 2 ,   p p .   4 0 3 – 4 5 6 ,   2 0 2 2 .   [ 1 1 ]   B .   M .   G i a n e si n i ,   I .   N .   S a n t o s ,   a n d   P .   F .   R i b e i r o ,   “ C o m p a r i so n   o f   m e t h o d s   f o r   d e t e r mi n i n g   h a r m o n i c   d i s t o r t i o n   c o n t r i b u t i o n s   u s i n g   t h e   I EEE  b e n c h m a r k   t e s t   s y st e m, ”   I EEE  T r a n s a c t i o n s  o n   Po w e r   D e l i v e ry ,   v o l .   3 8 ,   n o .   4 ,   p p .   2 3 9 8 – 2 4 0 7 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t p w r d . 2 0 2 3 . 3 2 4 2 9 4 2 .   [ 1 2 ]   B .   A d i n e h ,   R .   K e y p o u r ,   P .   D a v a r i ,   a n d   F .   B l a a b j e r g ,   “ R e v i e w   o f   h a r mo n i c   mi t i g a t i o n   m e t h o d s  i n   m i c r o g r i d :   F r o m  a   h i e r a r c h i c a l   c o n t r o l   p e r sp e c t i v e , ”   I EEE   J o u rn a l   o f   Em e rg i n g   a n d   S e l e c t e d   T o p i c s   i n   P o w e r  El e c t r o n i c s ,   v o l .   9 ,   n o .   3 ,   p p .   3 0 4 4 – 3 0 6 0 ,   J u n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / j e st p e . 2 0 2 0 . 3 0 0 1 9 7 1 .   [ 1 3 ]   A .   Ta g h v a i e ,   T.   W a r n a k u l a s u r i y a ,   D .   K u m a r ,   F .   Za r e ,   R .   S h a r ma,   a n d   D .   M .   V i l a t h g a m u w a ,   “ A   c o m p r e h e n s i v e   r e v i e w   o f   h a r m o n i c   i s su e s  a n d   e s t i m a t i o n   t e c h n i q u e s   i n   p o w e r   sy s t e m   n e t w o r k s  b a se d   o n   t r a d i t i o n a l   a n d   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e / mac h i n e   l e a r n i n g , ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   3 1 4 1 7 – 3 1 4 4 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e ss.2 0 2 3 . 3 2 6 0 7 6 8 .   [ 1 4 ]   S .   S o f y a n   e t   a l . ,   “ O p t i ma l   i n v e r t e r - b a se d   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n   i n   U LP  W a y   H a l i m   c o n si d e r i n g   h a r mo n i c   d i s t o r t i o n , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   El e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   6 ,   pp .  6 0 5 8 – 6 0 6 7 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 6 . p p 6 0 5 8 - 6 0 6 7 .   [ 1 5 ]   “ I EEE  a p p r o v e d   d r a f t   r e c o mm e n d e d   p r a c t i c e   f o r   p o w e r   q u a l i t y   d a t a   i n t e r c h a n g e   f o r ma t   ( P Q D I F )   -   C o r r i g e n d u m  1 , ”   I EEE   S t d   1 1 5 9 . 3 - 2 0 1 9 / C o r  1 - 2 0 2 4   ( C o rri g e n d u m   t o   I EEE   S t d   1 1 5 9 . 3 - 2 0 1 9 ) ,   p p .   1 – 1 5 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I EEESTD . 2 0 2 4 . 1 0 4 9 7 5 5 8 .   [ 1 6 ]   V .   M .   Lo p e z - M a r t i n ,   F .   J .   A z c o n d o ,   a n d   A .   P i g a z o ,   “ P o w e r   q u a l i t y   e n h a n c e me n t   i n   r e s i d e n t i a l   smar t   g r i d s   t h r o u g h   p o w e r   f a c t o r   c o r r e c t i o n   s t a g e s , ”   I EEE   T r a n s a c t i o n s   o n   I n d u s t ri a l   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   6 5 ,   n o .   1 1 ,   p p .   8 5 5 3 – 8 5 6 4 ,   N o v .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t i e . 2 0 1 8 . 2 8 1 3 9 6 5 .   [ 1 7 ]   M .   R .   I sl a m,  H .   L u ,   M .   J.  H o ssa i n ,   a n d   L.   L i ,   “ M i t i g a t i n g   u n b a l a n c e   u s i n g   d i s t r i b u t e d   n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   t e c h n i q u e s  i n   d i s t r i b u t e d   p o w e r   g e n e r a t i o n   g r i d s  w i t h   ser v i c e s  f o r   e l e c t r i c   v e h i c l e s :   A   r e v i e w , ”   J o u rn a l   o f   C l e a n e r  Pro d u c t i o n ,   v o l .   2 3 9 ,   p .   1 1 7 9 3 2 ,   D e c .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j c l e p r o . 2 0 1 9 . 1 1 7 9 3 2 .   [ 1 8 ]   C .   W a n g   e t   a l . ,   “ Est i ma t i n g   t h e   h a r mo n i c   i m p a c t s  o f   mu l t i p l e   h a r m o n i c - p r o d u c i n g   l o a d s  c o n si d e r i n g   n e t w o r k   i mp e d a n c e   v a r i a t i o n s, ”   I E EE  T r a n s a c t i o n s  o n   P o w e r D e l i v e r y ,   v o l .   3 8 ,   n o .   6 ,   p p .   3 9 5 0 – 3 9 5 8 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t p w r d . 2 0 2 3 . 3 2 9 8 3 8 2 .   [ 1 9 ]   M .   D .   F a r a b y   a n d   O .   P e n a n g s a n g ,   “ A   st u d y   o f   h a r mo n i c   s p r e a d i n g   a g a i n s t   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   i n   p a ss i v e   r a d i a l   d i s t r i b u t i o n   sy s t e ms , ”   2 0 1 8   4 t h   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   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y   ( I C S T ) .   I EEE,   A u g .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c st c . 2 0 1 8 . 8 5 2 8 6 6 5 .   [ 2 0 ]   M .   D .   F a r a b y ,   O .   P e n a n g s a n g ,   R .   S .   W i b o w o ,   a n d   A .   F i t r i a t i ,   “ C o o r d i n a t e d   p l a n n i n g   i n   i m p r o v i n g   p o w e r   q u a l i t y   c o n si d e r i n g   t h e   u se  o f   n o n l i n e a r   l o a d   i n   r a d i a l   d i s t r i b u t i o n   s y st e m,”   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 E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   6 ,   p p .   4 6 1 0 – 4 6 2 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 1 i 6 . p p 4 6 1 0 - 4 6 2 1 .   [ 2 1 ]   J.  G .   D a u d ,   M .   K o n d o j ,   a n d   M .   P a t a b o ,   “ R e c o n f i g u r a t i o n   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k   w i t h   a n t   c o l o n y , ”   2 0 1 8   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   A p p l i e d   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y   ( i C AS T ) .   I EEE,   O c t .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c a st 1 . 2 0 1 8 . 8 7 5 1 2 2 7 .   [ 2 2 ]   I .   K h a n ,   A .   S .   V i j a y ,   a n d   S .   D o o l l a ,   “ N o n l i n e a r   l o a d   h a r m o n i c   m i t i g a t i o n   st r a t e g i e s i n   mi c r o g r i d s:   S t a t e   o f   t h e   A r t , ”   I EE E  S y st e m s   J o u rn a l ,   v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   4 2 4 3 – 4 2 5 5 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / j s y st . 2 0 2 1 . 3 1 3 0 6 1 2 .   [ 2 3 ]   R .   V .   D o y r a n ,   M .   S e d i g h i z a d e h ,   A .   R e z a z a d e h ,   a n d   S .   M .   M .   A l a v i ,   “ O p t i mal   a l l o c a t i o n   o f   p a ss i v e   f i l t e r s  a n d   i n v e r t e r   b a s e d   D G s  j o i n t   w i t h   o p t i ma l   f e e d e r   r e c o n f i g u r a t i o n   t o   i mp r o v e   p o w e r   q u a l i t y   i n   a   h a r mo n i c   p o l l u t e d   m i c r o g r i d , ”   Re n e w a b l e   E n e r g y   F o c u s ,  v o l .   3 2 ,   p p .   6 3 – 7 8 ,   M a r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r e f . 2 0 1 9 . 1 2 . 0 0 1 .   [ 2 4 ]   M .   D .   F a r a b y ,   O .   P e n a n g sa n g ,   R .   S .   W i b o w o ,   a n d   A .   S o n i t a ,   “ I mp r o v e d   p e r f o r ma n c e   n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   i n   c o o r d i n a t e d   p l a n n i n g   i n   r a d i a l   d i s t r i b u t i o n   sy s t e m  c o n si d e r i n g   h a r m o n i c   d i s t o r t i o n , ”   I n t e r n a t i o n a l   R e v i e w   o n   M o d e l l i n g   a n d   S i m u l a t i o n s   ( I REM O S ) ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p .   1 4 6 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 5 8 6 6 / i r e m o s. v 1 4 i 2 . 2 0 4 7 2 .   [ 2 5 ]   M .   D .   F a r a b y ,   S .   S o f y a n ,   A .   R .   I d r i s,   U sman ,   A .   F i t r i a t i ,   a n d   I smi n a r t i ,   “ O p t i m i z a t i o n   o f   n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   i n   t h e   U LP   W a y   H a l i m   d i s t r i b u t i o n   s y st e m,   B a n d a r   L a mp u n g   C i t y   c o n s i d e r i n g   t h e   u se   o f   n o n l i n e a r   l o a d s,”   2 0 2 3   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   O n   C y b e r  M a n a g e m e n t   A n d   E n g i n e e r i n g   ( C y M a E n ) .   I EEE,   Ja n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / c y mae n 5 7 2 2 8 . 2 0 2 3 . 1 0 0 5 0 9 5 8 .   [ 2 6 ]   T.   X u ,   J .   D u a n ,   Y .   J i n ,   a n d   P .   Ju ,   “ S i m p l i f i e d   m o d e l i n g   o f   p o w e r   e l e c t r o n i c   i n t e r f a c e d   l o a d   c o n si d e r i n g   h a r mo n i c s,”   2 0 2 3     3 rd   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E n e r g y   E n g i n e e r i n g   a n d   Po w e r  S y s t e m s  ( E EP S ) .   I EEE,   J u l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / e e p s 5 8 7 9 1 . 2 0 2 3 . 1 0 2 5 6 7 8 4 .   [ 2 7 ]   N .   N a n i n g si ,   I .   K i t t a ,   Z.   M u sl i mi n ,   a n d   M .   D .   F a r a b y ,   “ A l l o c a t i o n   o f   r e a c t i v e   p o w e r   w i t h   c a p a c i t o r   b a n k   p l a c e men t   c o n s i d e r i n g   t h e   u se   o f   n o n l i n e a r   l o a d s  u si n g   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i mi z a t i o n , ”   2 0 2 3   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A d v a n c e d   Me c h a t r o n i c s,   I n t e l l i g e n t   Ma n u f a c t u re  a n d   I n d u s t ri a l   A u t o m a t i o n   ( I C A MIMI A) .   I EEE,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c a m i m i a 6 0 8 8 1 . 2 0 2 3 . 1 0 4 2 7 9 3 5 .   [ 2 8 ]   S .   S .   A k h ma d   e t   a l . ,   “ P l a c e me n t   a n d   s i z i n g   d i s t r i b u t e d   g e n e r a t i o n   u si n g   K - mea n s  c l u st e r i n g   i n   U LP  S u n g g u mi n a sa  1 6 5 - b u s  r a d i a l   d i s t r i b u t i o n   s y st e m,”   AI P  C o n f e r e n c e   Pro c e e d i n g s .   A I P   P u b l i sh i n g ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 6 3 / 5 . 0 2 2 2 8 8 2 .   [ 2 9 ]   X .   X i a o ,   Z.   Li ,   Y .   W a n g ,   a n d   Y .   Z h o u ,   “ A   p r a c t i c a l   a p p r o a c h   t o   e st i m a t e   h a r mo n i c   d i s t o r t i o n s   i n   r e si d e n t i a l   d i s t r i b u t i o n   sy s t e m , ”   I EEE  T r a n s a c t i o n s  o n   P o w e r De l i v e r y ,   v o l .   3 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 4 1 8 – 1 4 2 7 ,   Ju n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t p w r d . 2 0 2 0 . 3 0 0 8 7 0 0 .   [ 3 0 ]   X .   Li a n g   a n d   C .   A n d a l i b   - Bin -   K a r i m,  “ H a r m o n i c s   a n d   m i t i g a t i o n   t e c h n i q u e s  t h r o u g h   a d v a n c e d   c o n t r o l   i n   g r i d - c o n n e c t e d   r e n e w a b l e   e n e r g y   so u r c e s:   A   r e v i e w , ”   I EE E  T r a n s a c t i o n s  o n   I n d u st ry  Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   5 4 ,   n o .   4 ,   p p .   3 1 0 0 – 3 1 1 1 ,   J u l .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / t i a . 2 0 1 8 . 2 8 2 3 6 8 0 .   [ 3 1 ]   B .   K h a n   a n d   Z .   M .   A l i ,   “ O p t i mal   n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   o f   a c t i v e   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k , ”   i n   Ac t i v e   El e c t r i c a l   D i st r i b u t i o n   N e t w o rk ,   El se v i e r ,   2 0 2 2 ,   p p .   3 2 9 – 3 4 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / b 9 7 8 - 0 - 3 2 3 - 8 5 1 6 9 - 5 . 0 0 0 0 3 - 4.   [ 3 2 ]   D .   S o s i c ,   T.   R a j i c ,   P .   S t e f a n o v ,   a n d   B .   S t o j a n o v i c ,   “ D i s t r i b u t i o n   n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   u s i n g   t h e   o p e n   sw i t c h   m o v i n g   r e g i st e r   met h o d , ”   2 0 2 1   I EEE   PE S   I n n o v a t i v e   S m a r t   G ri d   T e c h n o l o g i e s  C o n f e re n c e   -   L a t i n   Am e ri c a   ( I S G T   L a t i n   Am e r i c a ) .   I EEE,   S e p .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i s g t l a t i n a m e r i c a 5 2 3 7 1 . 2 0 2 1 . 9 5 4 3 0 1 1 .   [ 3 3 ]   R .   S e l l a mi ,   R .   N e j i ,   a n d   T.   B o u k t i r ,   “ En h a n c i n g   r a d i a l   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k   p e r f o r ma n c e   b y   o p t i m a l   r e c o n f i g u r a t i o n   w i t h   P S O   a l g o r i t h m, ”   2 0 1 9   1 6 t h   I n t e r n a t i o n a l   Mu l t i - C o n f e r e n c e   o n   S y st e m s,  S i g n a l s  &  D e v i c e s  ( S S D ) .   I EEE,   M a r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / ss d . 2 0 1 9 . 8 8 9 3 1 5 8 .   [ 3 4 ]   S .   R i f a i ,   S y a f a r u d d i n ,   A .   A c h ma d ,   a n d   I .   S .   A r e n i ,   “ O p t i mi z a t i o n   o f   g e n e r a t i n g   u n i t   s y st e m   l o c a t i o n s   t o   c o n v e r t   c o n v e n t i o n a l   l o o p   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k s  t o   r a d i a l   u si n g   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m,”   2 0 2 3   4 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   H i g h   Vo l t a g e   En g i n e e ri n g   a n d   P o w e r  S y s t e m s   ( I C H VEPS ) .   I EEE,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c h v e p s 5 8 9 0 2 . 2 0 2 3 . 1 0 2 5 7 4 6 1 .   [ 3 5 ]   L.   C a i ,   Y .   H o u ,   Y .   Z h a o ,   a n d   J.  W a n g ,   “ A p p l i c a t i o n   r e se a r c h   a n d   i mp r o v e men t   o f   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m, ”   2 0 2 0   I EEE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   P o w e r,  I n t e l l i g e n t   C o m p u t i n g   a n d   S y st e m s   ( I C PI C S ) .   I EEE,   Ju l .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c p i c s 5 0 2 8 7 . 2 0 2 0 . 9 2 0 2 0 2 3 .   [ 3 6 ]   W .   C h u a n j u n ,   W .   Li n g ,   a n d   R .   X u e j i n g ,   “ G e n e r a l   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 , ”   2 0 2 3   I E EE   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E l e c t ri c a l   En g i n e e ri n g ,   Bi g   D a t a   a n d   Al g o ri t h m s   ( EEBDA) .   I EEE,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / e e b d a 5 6 8 2 5 . 2 0 2 3 . 1 0 0 9 0 7 2 5 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 0 6 6 - 6 0 7 5   6074   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Mu h ira   Dz a r   Fa r a b y           c o m p l e ted   h is  S . T.   a n d   M . T .   d e g re e s  in   2 0 1 2   a n d   2 0 1 4 ,   re sp e c ti v e ly ,   fr o m   t h e   De p ar t m e n t   o f   El e c tri c a l  E n g i n e e rin g   a t  Ha sa n u d d i n   U n iv e rsit y   (UN HA S ),   In d o n e sia .   He   e a rn e d   h is  Dr .   d e g re e   in   2 0 2 1   fr o m   th e   De p a rtme n t  o f  El e c tri c a l  En g i n e e rin g   a t  I TS   S u ra b a y a ,   I n d o n e sia .   P re se n tl y ,   h e   h o l d s  a   p o siti o n   a s  a   lec tu re r  i n   t h e   De p a rtme n t  o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t  P o l y tec h n ic   S tate   o f   Uju n g   P a n d a n g   ( P NU P ),   In d o n e sia .   His   re se a rc h   fo c u se s  o n   o p t imiz a ti o n   o f   p o we r  q u a li ty   ( P Q),  p o we r  d istri b u t io n   a n d   tran sm issio n   sy ste m .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m u h irad z a rfa ra b y @p o li u p g . a c . id .         Yul i  As m i  Ra h m a n           c o m p lete d   h e r  S . T .   d e g re e s  in   2 0 0 3   fro m   De p a rtme n t   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t  UN HA S ,   In d o n e sia .   S h e   c o m p lete d   M . T.   d e g re e s  in   2 0 1 0   fo rm   De p a rtme n t   o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t  UG M ,   In d o n e sia .   S h e   c o m p lete d   Dr.  De g re e   in   2 0 2 0   fro m   De p a rtme n t   o f  El e c tri c a l  En g i n e e rin g   UN HA S ,   In d o n e sia .   P re se n tl y ,   sh e   is  a   lec tu re r  in   De p a rtme n t   o f  E lec tri c a l  En g in e e rin g ,   Tad u lak o   Un i v e rsity ,   In d o n e sia .   He r  re se a rc h   fo c u se s  on  o p ti m iza ti o n   o f   re n e wa b le   e n e rg y ,   p o we r  sy ste m   p ro tec ti o n ,   a n d   p o we r  e lec tro n ic  c o n v e rters .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  y u li . a sm i@u n tad . a c . i d .         S o fy a n           c o m p lete d   h is  S . T.   a n d   M . T.   d e g re e s  in   2 0 0 2   a n d   2 0 1 0 ,   re sp e c ti v e ly ,   fr o m   th e   De p a rtme n t   o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t  UN HA S ,   In d o n e sia .   Cu rre n tl y ,   h e   is  p u rsu i n g   a   P h . D.  p ro g ra m   in   th e   De p a rtme n t  o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t  UTM ,   M a lay sia .   Ad d it i o n a ll y ,   S o fy a n   se rv e s  a s  a   lec tu re r  in   th e   De p a rtme n t   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t   P NU P ,   In d o n e sia .   His  re se a rc h   fo c u se s  o n   o p ti m izi n g   a n d   o p e ra ti n g   p o we r   sy ste m s,  m a n a g i n g   e n e rg y   d e m a n d   with in   sm a rt  g rid   s y ste m s,  a n d   a d v a n c i n g   tec h n o lo g y   re late d   to   r e n e wa b le  e n e rg y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  S o fy a n tat o @p o li u p g . a c . id .         S a r m a   Th a h a           c o m p lete d   h e r   S . T .   a n d   M . T .   d e g re e s  i n   2 0 0 2   a n d   2 0 1 1 ,   re sp e c ti v e ly ,   fro m   t h e   De p a rtme n t   o f  El e c tri c a l  En g i n e e rin g   a t  U NH AS,   In d o n e sia .   S h e   is  a   lec tu re r  in   th e   De p a rtme n t   o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t  P NU P ,   I n d o n e sia   n o w .   He r  re se a rc h   fo c u se s  o n   p r o tec ti o n   i n   p o we r  s y ste m   a n d   sta b il it y   i n   p o we r  s y st e m .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  S a rm a th a h a @p o li u p g . a c . id .         Mu sfir a h   Pu tr i  Lu k m a n           c o m p lete d   h e r  S . T .   a n d   M . T.   d e g re e s in   2 0 1 1   a n d   2 0 1 4 ,   re sp e c ti v e ly ,   fro m   t h e   De p a rtme n t   o f  El e c tri c a l  En g i n e e rin g   a t  U NH AS,   In d o n e sia .   S h e   is  a   lec tu re r  in   th e   De p a rtme n t   o f  El e c tri c a l  En g in e e rin g   a t  P NU P ,   I n d o n e sia   n o w .   He r  re se a rc h   fo c u se s  o n   o p ti m iza ti o n   b a se d   a rti ficia l  in tell ig e n c e ,   p o we r  sy st e m   c o n tro l  a n d   i n tern e t  o f   th in g s . S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m u sfira h p u tri lu k m a n @p o li u p g . a c . id .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         N etw o r k  r ec o n fig u r a tio n   fo r   i mp r o vin g   p erfo r ma n ce   s ystem  in   …  ( Mu h ir a   Dza r   F a r a b y)   6075     As m a   Am a li a h           re c ei v e d   b a c h e lo r  d e g re e   (S . T. )  i n   2 0 1 2   fr o m   De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Ha sa n u d d in   U n iv e rsit y ,   I n d o n e sia .   M a ste r  d e g re e   (M . T . )  i n   2 0 1 6   fr o m   De p a rtme n t  o f  E lec tri c a l  En g in e e rin g ,   Ha sa n u d d in   Un i v e rsity .   C u rre n tl y ,   s h e   is  a   lec tu re r   in   De p a rtme n t  o f  El e c tri c a l  En g i n e e rin g ,   Uj u n g   P a n d a n g   S tate   o f  P o ly tec h n ic,  I n d o n e sia .   He r  re se a rc h   in tere st  in   d i g it a l   sig n a l  p r o c e ss in g   a n d   e m b e d d e d   sy ste m .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  a sm a a m a li a h @p o li u p g . a c . i d .         Mu stik a           re c e iv e d   a   b a c h e lo r  o f   c o m p u ter  d e g re e   fr o m   t h e   De p a rtme n t   o f  Co m p u ter  S c ien c e   fro m   t h e   S TI M IK  P a lco m tec h ,   P a lem b a n g   i n   2 0 0 4 ,   wh il e   th e   m a ste r  o f  c o m p u ter  d e g re e   fro m   th e   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e ,   Bin a   D h a rm a   Un iv e rsity ,   P a lem b a n g ,   i n   2 0 1 3 .   N o w,  sh e ’s  a   lec tu re r  in   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter E n g in e e rin g ,   U n iv e rsit y   M u h a m m a d iy a h   o f   M e tr o .   He r   re se a rc h   in tere st  i n c lu d e s  m u lt ime d ia  a n d   n e tw o rk i n g ,   o p ti m iza ti o n   wi th   a rti ficia l  i n te ll ig e n c e ,   b ig   d a ta ,   a n d   i n fo rm a ti o n   sy ste m .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m u sti k a @u m m e tro . a c . id .         Mo c h a m m a d   Apriy a d i  H a d i  S i r a d           re c e iv e d   a   b a c h e lo r  o f  e n g i n e e rin g   d e g re e   fro m   th e   De p a rtme n t   o f   El e c tri c a l  En g i n e e rin g   fro m   th e   M u sli m   Un iv e rsity   o f   In d o n e sia   M a k a ss a r  in   2 0 0 6 ,   Wh i le  t h e   m a ste r  o f   e n g i n e e rin g   d e g re e   fr o m   t h e   De p a rtme n t   o f   El e c tri c a l   P o we r  En g i n e e rin g ,   Ha sa n u d d i n   Un iv e rsit y ,   M a k a ss a r,   in   2 0 1 4 .   He   is  lec tu re   n o w  in   De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  P o we r   En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f  E n g in e e rin g ,   K h a iru n   Un iv e rsity ,   Tern a te ,  In d o n e sia .   Re se a rc h in g   a b o u t   b e in g   i n   p o we r  sy ste m   a n a ly sis,  o p ti m iza ti o n   a n d   d istri b u ted   e n e rg y   re so u rc e s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  a p ri y a d i sira t@u n k h a ir. a c . id .           Ani sy a   S o n it a           re c e iv e d   t h e   S . K o m .   d e g re e   i n   2 0 1 1   fr o m   t h e   De p a rtme n t   o f  In fo rm a ti c   E n g i n e e rin g   i n   M u h a m m a d iy a h   Un iv e rsity   o f  Be n g k u l u   I n d o n e sia   a n d   th e   M . Ko m .   d e g re e   in   2 0 1 3   a t  U P I  YPT K  P a d a n g   I n d o n e sia .   C u rre n tl y ,   s h e   is  a   lec tu re r  a n d   h e a d   o f   d e p a rtme n t  h u m a n   re so u rc e s  in   M u h a m m a d iy a h   Un i v e rsity   o f   Be n g k u l u .   He r  re se a rc h   i n tere st  in c lu d e s   m o b il e   a p p li c a ti o n ,   o p ti m iza ti o n   p ro g ra m ,   a rti ficia l   in tell ig e n t   a n d   b ig   d a ta.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  a n isy a so n it a @u m b . a c . id .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.