Optimal placement of STATCOM using a reduced computational burden by minimum number of monitoring units based on area of vulnerability
Optimal placement of STATCOM using a reduced computational burden by minimum number of monitoring units based on area of vulnerability
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根据脆弱区域使用最少数量的监控单元来减少计算负担，从而优化 STATCOM 的布置
DOI：
10.1049/gtd2.12804
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Shahirinia, Amir
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jalalat, Hamed;Liasi, Sahand;Bina, Mohammad Tavakoli;Shahirinia, Amir
各种柔性交流输电系统（FACTS）器件被用于提高电力系统的电能质量和可靠性。除了技术上的限制外，安装和维护成本也限制了这种装置的开发。为了使FACTS的效率最大化，必须在网络中以最佳方式放置尽可能少的设备。在这方面，已经进行了许多类型的研究，以提供最佳的放置解决方案。尽管这些方法可以实现最优布局，但它们通常会带来大量的计算负担。因此，本文提出了一种以减少计算量为重点的智能优化放置方法。为了达到这个目的，在建议的方法中，监控总线是有限的，而监控其他总线是使用估计方法进行的。为了避免增加这种选择的计算量，应用最坏故障条件而不是所有故障类型，选择最少数量的监视总线。此外，为每个监测总线指定了高风险区域，以便通过仅在这些区域应用不同的故障条件来进行研究，从而导致计算负担的额外减少。最后，采用遗传算法求解最优布局问题。
Various Flexible Alternating Current Transmission System (FACTS) devices are used to improve the power quality and reliability of power system. In addition to the technical constraints, the installation and maintenance costs limit the exploitation of such devices. To maximize the efficiency of FACTS, the least possible number of devices must be placed optimally in the network. In this vein, many types of research have been conducted to offer optimal placement solutions. Although these methods lead to optimal placement, they usually suffer from a huge amount of computational burden. Therefore, here, an intelligent optimal placement approach is presented, focusing on reducing computational volume. For this aim in the suggested method, the monitoring buses are limited, while monitoring other buses is carried out using an estimation approach. To avoid increasing calculations for this selection, applying the worst fault condition instead of all fault types, the least number of monitoring buses are selected. Moreover, high‐risk zones are indicated for each monitoring bus so that by applying different fault conditions in only these areas, the study is conducted, which results in an additional decrement in computational burden. Finally, the optimal placement problem is solved by employing the genetic algorithm.
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