The electricity grid is developing fast today, with more renewable energy sources (RES) penetrating the industry. The traditional optimal reactive power dispatch (ORPD) is a complex and non-linear optimization problem and one of the sub-problems of the optimal distribution of the power flows in an energy system. The incorporation of RES further exacerbates this complex problem. In this paper, the ORPD problem solved as a single-objective as well as a multi-objective optimization problem in a power system comprising RES. This paper aims to minimize the active power loss and improve voltage profile by introducing renewable energy sources, such as wind and solar sources, in addition to the existing traditional sources. The optimization in a power system is achieved by adjusting control variables, such as generator voltages, tap ratios of a transformer, shunt capacitors, without violating technical constraints that are presented as equalities and inequalities. A multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm is proposed to obtain the optimal values of the control variables of the power system. In the first stage, the modified PSO (MPSO) used to determine the optimal location of RES for IEEE 14 bus and IEEE 30 bus test systems. In the second stage, MPSO and genetic algorithm (GA) were used for individual optimization of objectives, and in the third stage, the objective functions are treated as competing objectives and optimized simultaneously in a single run. Finally, the best compromise solution was extracted from the optimal Pareto set and supplied to the decision-maker by fuzzy set theory. Also, the results of MOPSO are compared to MPSO, GA, and multi-objective GA.

Современные электроэнергетические системы (ЭЭС) весьма быстро развиваются в направлении использования возобновляемых источников энергии (ВИЭ). Задача поиска оптимального распределения реактивной мощности является сложной и нелинейной оптимизационной задачей, а также одной из подзадач оптимального распределения потоков мощности в ЭЭС. Введение в ЭЭС ВИЭ еще больше осложняет проблему. В данной статье проблема оптимального распределения реактивной мощности рассматривается и как одноцелевая, и как многоцелевая задача оптимизации. Статья направлена также на минимизацию потерь активной мощности и улучшение профиля напряжений узлов ЭЭС путем внедрения таких ВИЭ, как ветровые и солнечные источники. Оптимизация режима ЭЭС производится путем наилучшего выбора управляющих переменных, таких как напряжения генераторов, изменение коэффициентов трансформации трансформаторов, допускающих регулирование под нагрузкой, величин шунтирующих конденсаторов. Оптимизация выполняется без нарушения технических ограничений, которые представлены в работе в виде равенств и неравенств. Предложено использование алгоритма многоцелевой оптимизации роя частиц (MOPSO) для получения оптимальных значений управляющих переменных энергосистемы. На первом этапе модифицированный одноцелевой алгоритм роя частиц (MPSO) используется для определения оптимального местоположения ВИЭ для тестовых схем IEEE,содержащих 14 и 30 шин (узлов). На втором этапе MPSO и генетический алгоритм (GA) используется для раздельной оптимизации целей, а на третьем этапе целевые функции обрабатываются как конкурирующие цели и оптимизируются совместно с помощью MOPSO. Наконец, с помощью теории нечетких множеств из оптимального множества Парето было извлечено наилучшее компромиссное решение для предоставления лицу, принимающему решение. Также результаты работы MOPSO сравниваются с MPSO, GA и многоцелевым GA.

Материаловедение. Энергетика. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020 -. — Электрон. журнал. — Периодичность: 4 раза в год. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

Материаловедение. Энергетика. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020 -. Т. 27, № 1, 2021. — 1 файл (7,67 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j21-298.pdf>.