Optimizing the placement of reactive power compensation devices on the power grid using the marine predators algorithm (MPA)

Abstract

his article presents a meta-heuristic method for optimizing the placement of reactive power compensation devices in the power grid using the Marine Predators Algorithm (MPA). The article makes a simulation to optimize the installation location of reactive power compensation devices on the power grids up to 57 buses using the Matlab software. The objective function of the problem is a multi-objective function with the technical objectives such as minimizing power loss, minimizing voltage deviation, and the economic objectives such as minimizing the investment cost of compensating equipment. The problem lso considers common operating conditions on the existing power grid, such as voltage limitations at load buses and transmission capacity limitations of the grid. The Marine Predators Algorithm is used to solve the problem for the standard IEEE 30-bus and 57- bus systems, and compare the optimal calculation results with published methods in the literature. With a medium-sized grid, such as the IEEE 30-bus and 57-bus systems, the results of the MPA algorithm in both grids are more efficient, have a smaller average value of the optimal function, and the faster convergence process compared to the improved Moth- flame Optimization and Moth-flame Optimization methods. The load voltage is always guaranteed to be within the allowable limit and closer to the set value. The calculation results show that the MPA method can resolve problems for large-scale power grids. 

Keywords: Optimal Placement, Compensation capacity, Marine Predators Algorithm (MPA), Metaheuristic.

Tóm tắt

Bài báo trình bày phương pháp tính toán tối ưu vị trí lắp đặt các thiết bị bù công suất phản kháng trên lưới điện sử dụng Thuật toán săn mồi biển (Marine Predators Algorithm – MPA). Bài báo xây dựng mô phỏng tính toán tối ưu vị trí lắp đặt các thiết bị bù công suất phản kháng trên lưới điện đến 57 nút bằng phần mềm Matlab/Simulink. Hàm mục tiêu của bài toán là dạng hàm đa mục với các mục tiêu về kỹ thuật như cực tiểu tổn thất công suất, cực tiểu độ lệch điện áp và mục tiêu về kinh tế là cực tiểu chi phí đầu tư thiết bị bù. Bài toán cũng xem xét các điều kiện vận hành phổ biến trên lưới điện hiện hữu như giới hạn điện áp tại các nút tải, giới hạn khả năng truyền tải của lưới điện. Các tác giả đã áp dụng Thuật toán săn mồi biển để giải quyết bài toán cho lưới điện tiêu chuẩn IEEE 30 nút, 57 nút và so sánh kết quả tính toán tối ưu với các phương pháp đã được công bố. Đối với lưới có quy mô vừa như lưới 30 nút, lưới 57 nút thì kết quả của thuật toán MPA ở cả hai lưới đều hiệu quả hơn, có giá trị trung bình hàm tối ưu nhỏ hơn, quá trình hội tụ nhanh hơn so với phương pháp MFO và MFO cải tiến. Điện áp tải luôn được đảm bảo trong giới hạn cho phép và gần giá trị đặt hơn. Các kết quả tính toán cho thấy phương pháp MPA có khả năng giải quyết bài toán cho lưới điện có quy mô lớn. 

Từ khóa: Tối ưu vị trí, dung lượng bù, Thuật toán săn mồi biển (MPA), Metaheuristic.