14. Savetovanje o elektrodistributivnim mrežama Srbije, sa regionalnim učešćem (2024), Broj rada: R-4.13
АУТОР / AUTHOR(S): Nikola Krstić, Dragan Tasić
DOI: 10.46793/CIRED24.R-4.13NK
САЖЕТАК / ABSTRACT:
U ovom radu je korišćenjem fuzzy aritmetike određena nesigurnost gubitaka i naponskog profila distributivne mreže sa i bez distribuirane proizvodnje u slučaju postojanja nesigurnosti u poznavanju električnih parametara deonica i injektiranih snaga u čvorovima distributivne mreže. Uvažavanje nesigurnosti parametara i injektiranih snaga distributivne mreže je ostvareno predstavljanjem ovih veličina odgovarajućim fazzy brojevima. Aritmetičke operacije nad fazzy brojevima potrebne za proračun tokova snaga u mreži i određivanje gubitaka i naponskog profila mreže su ostvarene korišćenjem 𝛼-cut metode. Detaljno je objašnjena primena 𝛼-cut metode u izvršavanju osnovnih aritmetičkih operacija dva trougaona fuzzy broja. U cilju određivanja očekivane, determinističke vrednosti za gubitke i naponski profil mreže, izvršena je njihova defazifikacija metodom jednakih površina i metodom centra gravitacije. Mesto priključenja i željena snaga distribuirane proizvodnje je određena metaheurističkom optimizacionom metodom genetskog algoritma u cilju minimizacije gubitaka i poboljšanja naponskog profila distributivne mreže. Rezultati su dobijeni za različite nivoe nesigurnosti ulaznih parametara
distributivne mreže (električni parametri i injektirane snage) sa i bez prisustva distribuirane proizvodnje.
КЉУЧНЕ РЕЧИ / KEYWORDS:
fuzzy broj, α-cut metoda, distribuirana proizvodnja, gubici u distributivnoj mreži, naponski profil distributivne mreže
ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES:
[1] Rajaković N and Tasić D, 2008, “Distributivne i industrijske mreže”, “Akademska misao”, Beograd.
[2] Salman M, Hongsheng S, Aman M and Khan Y, 2022, “Enhancing voltage profile and power loss reduction considering distributed generation (DG) resources”, “Engineering, Technology and Applied Science Research”, “Vol. 12, No. 4”, pp. 8864-8871.
[3] Giachetti R and Young R, 1997, “A parametric representation of fuzzy numbers and their arithmetic operators”, “Fuzzy Sets and Systems”, “Vol. 91, No. 2”, pp. 185-202.
[4] Mukherjee A, Gazi K, Salahshour S, Ghosh A and Mondal S, 2023, “A brief analysis and interpretation on arithmetic operations of fuzzy numbers”, “Results in Control and Optimization”, “Vol. 13”, pp. 100312.
[5] Cortes M, Palma-Behnke R and Jimenez-Estevez G, 2007, “Fuzzy load flow based on α-Cuts arithmetics”, “39th North American Power Symposium, NAPS”, “Vol. 91, No. 2”, pp. 650-658.
[6] Gouveia E, Costa P, Sagredo J and Soroudi A, 2016, “Probabilistic security constrained fuzzy power flow models”, “51st International Universities Power Engineering Conference (UPEC)”, Coimbra, Portugal.
[7] Tasić D and Stojanović M, 2005, “Fuzzy appraches to distribution energy losses calculation ”,“Acta Electrotechnica et Informatica”, “Vol. 5, No. 2”, pp. 1-7.
[8] Gilda K, and Satarkar S, 2020, “Analytical overview of defuzzification methods ”, “International Journal of Advance Research, Ideas and Innovations in Technology”, “Vol. 6, No. 2”, pp. 359-365.
[9] Radosavljević, J, 2018, “Metaheuristic optimization in power engineering”, “Institution of Engineering and Technology”, London.
[10] Haider W, Hassan S, Mehdi A, Hussain A, Adjayeng G and Kim C, 2021, “Voltage profile enhancement and loss minimization using optimal placement and sizing of distributed generation in reconfigured network”, “Machines”, “Vol. 9, No. 1”, pp. 20.
[11] Michline J and Ganesh S, 2014, “Power flow analysis for radial distribution system using backward/forward sweep method”, “International Journal of Electrical and Computer Engineering”, “Vol. 8, No. 10”, pp. 1628-1632.