energsecurityНадежность и безопасность энергетикиSafety and Reliability of Power Industry1999-55552542-2057ООО «НПО Энергобезопасность»10.24223/1999-5555-2025-18-3-212-220energsecurity-1032Research ArticleПРОЕКТИРОВАНИЕ, ИССЛЕДОВАНИЯ, РАСЧЕТЫDESIGN, RESEARCH, CALCULATIONSОпределение оптимальных мест расположения и размеров установок распределённой генерации и шунтирующих конденсаторов в распределительных сетяхOptimal Placement and Sizing of Distributed Generation and Shunt Capacitors in Distribution NetworksАль-ХадезиА. М.Al-HadeethiA. M.

6, ул. Миклухо-Маклая, г. Москва, 117198.

6, Miklukho-Maklaya str., Moscow, 117198.

ahmedbohl@gmail.comАЛ ИгебБ. Х.Al IgebB. H.

6, ул. Миклухо-Маклая, г. Москва, 117198.

6, Miklukho-Maklaya str., Moscow, 117198.

ОщепковП. П.OschepkovP. P.

6, ул. Миклухо-Маклая, г. Москва, 117198.

6, Miklukho-Maklaya str., Moscow, 117198.

РадинЮ. А.RadinYu. A.

6, ул. Миклухо-Маклая, г. Москва, 117198.

6, Miklukho-Maklaya str., Moscow, 117198.

ФГБОУ ВО «Российский Университет Дружбы Народов»РоссияPeople's Friendship University of RussiaRussian Federation202513112025183212220Copyright © Аль-Хадези А.М., АЛ Игеб Б.Х., Ощепков П.П., Радин Ю.А., 20252025Аль-Хадези А.М., АЛ Игеб Б.Х., Ощепков П.П., Радин Ю.А.Al-Hadeethi A.M., Al Igeb B.H., Oschepkov P.P., Radin Y.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.sigma08.ru/jour/article/view/1032

В настоящее время энергетические компании уделяют особое внимание определению оптимальных мест расположения и размеров установок распределённой генерации (РГ) и шунтирующих конденсаторов (ШК) в радиальных распределительных сетях. В данном исследовании применяется метод переконфигурации сети (RM) для определения оптимальных мест расположения одной установки РГ и одного ШК. Кроме того, используется метод фактора чувствительности потерь (LSF) для выбора подходящих мест расположения нескольких установок РГ и ШК в распределительной сети. Для определения оптимальных размеров установок РГ и ШК используются Алгоритм стаи серых волков (GWO) и Алгоритм оптимизации муравьиных львов (ALO). Основной целью исследования является минимизация потерь активной мощности в распределительной сети, улучшение профилей напряжения и повышение индекса устойчивости напряжения путём определения оптимальных мест расположения и размеров установок РГ/ШК с учётом ограничений равенства и неравенства. Для оценки предложенных алгоритмов использовалась модель 33-шинной радиальной распределительной системы стандарта IEEE (IEEE 33 Bus System). Согласно результатам моделирования и анализа различных сценариев, интеграция установок РГ и ШК значительно снижает потери мощности и улучшает профили напряжения на всех шинах сети.

Currently, electric power companies place significant emphasis on the optimal placement and sizing of Distributed Generation (DG) units and Shunt Capacitors (SC) in radial distribution networks. In this study, the Reconfiguration Method (RM) is employed to determine optimal locations for a single DG unit and a single SC. Additionally, the Loss Sensitivity Factor (LSF) technique is applied to identify suitable installation sites for multiple DG units and SCs within the distribution network. The Grey Wolf Optimizer (GWO) and Ant Lion Optimizer (ALO) algorithms are utilized to determine the optimal sizes of the DG and SC units. The main objective of this work is to minimize active power losses in the distribution network, enhance voltage profiles, and improve the voltage stability index through optimal DG/SC placement and sizing, subject to equality and inequality constraints. An IEEE 33-bus radial distribution system was used to evaluate the proposed algorithms. The simulation and analysis of various scenarios showed that integrating DG units and SCs significantly reduces power losses and improves voltage profiles across all buses of the network.

шунтирующий конденсаторраспределенная генерацияАлгоритм стаи серых волков (GWO)Алгоритм оптимизации муравьиных львовопределение оптимальных мест расположенияминимизация потерь активной мощностимодель 33-шинной системы стандарта IEEE (IEEE 33 Bus System)shunt capacitordistributed generationGrey Wolf OptimizerAnt Lion Optimizationoptimal placementactive power loss minimizationIEEE 33 Bus SystemReferencesОптимальное размещение распределенных генераторов DG на основе алгоритма кормления скатов манта-рей (MRFO). М. Г. Хемейда, А. Ахмед, А. А. Мохамед, С. Алкхалаф, А. М. Эль-Дин Ain Shams Engineering Journal 2021; 12(1): 609 – 619. DOI: 10.1016/j.asej.2020.07.009. (In Eng.)Optimal allocation of distributed generators DG based Manta Ray Foraging Optimization algorithm (MRFO). M. G. Hemeida, A. Ahmed, A. A. Mohamed, S. Alkhalaf, A. M. El-dine, Ain Shams. Engineering Journal 2021; 12(1): 609 – 619. DOI: 10.1016/j.asej.2020.07.009.Самбайя К. С. Обзор методов оптимального размещения и выбора мощности DG в системах распределения. International Journal of Electrical Power & Energy Systems 2018; 8(3). (In Eng.)Sambaiah K. S. A Review on Optimal Allocation and Sizing Techniques for DG in Distribution Systems, International Journal of Electrical Power & Energy Systems 2018; 8(3).Одновременная реконфигурация распределительных сетей и оптимальное размещение возобновляемых распределенных генераторов и шунтирующих конденсаторов при неопределенных условиях. М. М. Сейд, М. Ю. Махди, С. Х. Алим, Х. К. Юсеф, Т. А. Богади. Electric Power Systems Research 2022. (In Eng.)Simultaneous Distribution Network Reconfiguration and Optimal Allocation of Renewable-Based Distributed Generators and Shunt Capacitors under Uncertain Conditions. M. M. Sayed, M. Y. Mahdy, S. H. Aleem, H. K. Youssef, T. A. Boghdady, Electric Power Systems Research 2022.Оптимальное размещение нескольких типов распределенной генерации в радиальных системах распределения с использованием гибридной техники. А. Селим, С. Камель, А. А. Мохамед, Е. Е. Элаттар. International Journal of Electrical Power & Energy Systems 2021. (In Eng.)Optimal Allocation of Multiple Types of Distributed Generations in Radial Distribution Systems Using a Hybrid Technique. A. Selim, S. Kamel, A. A. Mohamed, E. E. Elattar, International Journal of Electrical Power & Energy Systems 2021.Исследование внедрения множества распределенных генераторов в радиальные сети IEEE 69-шины с использованием улучшенного алгоритма роя частиц и алгоритма муравьиного льва. А. Р. Али, А. А. Альтахир, С. Алваш, М. В. Аль-Кааби, 2023 3rd International Conference on Electrical Machines and Drives (ICEMD); 2023: 1–7. DOI: 10.1109/ICEMD60816.2023.10429267. (In Eng.)Investigation Study of Injecting Numerous DGs in IEEE 69-bus Radial Networks Using Enhanced PSO and Ant Lion Optimization Algorithms. A. R. Ali, A. A. Altahir, S. Alwash, M. Al-Kaabi, 2023 3rd International Conference on Electrical Machines and Drives (ICEMD) 2023: 1–7. DOI: 10.1109/ICEMD60816.2023.10429267.Алгоритм оптимизации серого волка для решения задачи оптимального размещения и выбора мощности источников распределенной генерации в радиальных сетях распределения. Б. Хуссейн, М. Аль-Кааби, П. П. Ощепков, М. В. Мухсин, 2023 International Symposium on Fundamentals of Electrical Engineering (ISFEE); 2023: 1 – 6. DOI: 10.1109/ISFEE60884.2023.10637122. (In Eng.)Grey Wolf Optimizer Algorithm to Solve Optimal Placement and Sizing of the Distributed Generation Sources in Distribution Radial Networks. B. Hussein, M. Al-kaabi, P. P. Oshchepkov, M. Muhssin, 2023 International Symposium on Fundamentals of Electrical Engineering (ISFEE) 2023: 1–6. DOI: 10.1109/ISFEE60884.2023.10637122.Аль-Хашеме Л. Т., Аль-Кааби М. Оптимальное размещение распределенной генерации в радиальной распределительной сети с использованием алгоритма серого волка. Energy Reports 2024; 86(3): 372 – 390. (In Eng.)Al Hasheme L. T., Al-Kaabi M. Optimal allocation of DG for radial distribution network using Gray Wolf Optimizer. Energy Reports 2024; 86(3): 372 – 390.Экономическое распределение нагрузки с использованием оптимизации Harris Hawks с источниками возобновляемой энергии и шунтирующими конденсаторами. А. Наим, А. Сахеб, Д. Назарпур, М. В. Аль-Кааби, 2024 16th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence (ECAI); 2024: 1–8. DOI: 10.1109/ECAI61503.2024.10607530. (In Eng.)Economic Dispatch Using Harris Hawks Optimization with Renewable Energy Source and Capacitor Shunt. A. Naeem, A. Saheb, D. Nazarpour, M. Al-kaabi, 2024 16th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence (ECAI) 2024: 1 – 8. DOI: 10.1109/ECAI61503.2024.10607530.Лоне С. Дж., Лоне С. А. Оптимальное место и размер распределенной генерации для систем распределения: Улучшенная аналитическая техника. International Journal of Green Energy 2024; 21(2): 682 – 700. (In Eng.)Lone S. J., Lone S. A. Optimal location and sizing of distributed generation for distribution systems: An improved analytical technique. International Journal of Green Energy 2024; 21(2): 682 – 700.Мирна Я. А., Эман Б. Гибридный подход к размещению и выбору мощности распределенных генераторов и шунтирующих конденсаторов с реконфигурацией системы с использованием алгоритма дикой лошади. Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology 2024; 38(2): 196 – 213. (In Eng.)Mirna Y. A., Eman B. Hybrid Siting and Sizing of Distributed Generators and Shunt Capacitors with System Reconfiguration using Wild Horse Optimizer. Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology 2024; 38(2): 196 – 213.Ассири А. С. Оптимизация муравьиного льва: модификации, гибриды и применение. IEEE Access 2020; 8. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2990338. (In Eng.)Assiri A. S. Ant Lion Optimization: Variants, Hybrids, and Applications. IEEE Access 2020; 8. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2990338.Саху Н. К., Праджапати К. Нечетко-генетический подход к реконфигурации сети для повышения устойчивости напряжения в радиальных системах распределения. Energy Conversion and Management 2006; 47: 3288 – 3306. DOI: 10.1016/j.enconman.2006.01.004. (In Eng.)Sahoo N. C., Prasad K. A fuzzy genetic approach for network reconfiguration to enhance voltage stability in radial distribution systems. Energy Conversion and Management 2006; 47: 3288 – 3306. DOI: 10.1016/j.enconman.2006.01.004.Кефаят М., Ара А. Л., Ниаки С. А. Гибрид алгоритма оптимизации муравьиной колонии и алгоритма пчел для вероятностного оптимального размещения и выбора мощности распределенных энергоресурсов. Applied Soft Computing 2015; 92: 149 – 161. (In Eng.)Kefayat M., Ara A. L., Niaki S. A. A hybrid of ant colony optimization and artificial bee colony algorithm for probabilistic optimal placement and sizing of distributed energy resources. // Applied Soft Computing 2015; 92: 149 – 161.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.