Arrangement of Reactive Power Compensation Units in the Radial Distribution Network of Moscow Oblast


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Distribution networks are the direct end-consumer connection part of an electric power system. With the development of technology, advent of new current-using equipment, and increasing population density, these networks are becoming increasingly more and more complex, elements more loaded, and power and voltage losses on the line more significant, which leads to violations of standard requirements. These problems are considered using the example of a section of the Moscow oblast network. The study presented in this article is part of the research project aimed to improve the quality of electric power in the distribution network by analyzing the current state and elaborating corrective steps. The measurements were taken using electric power quality analyzers at maximal and minimal loads. To overcome a high negative voltage deviation, the reactive power compensation unit is proposed. The procedure proposed in this article to solve the given problem consists of two phases. In phase one, loss sensitivity factors (LSFs) are defined and candidate nodes selected for installing the compensation units. This makes it possible to considerably reduce the area of searching for the optimization algorithm and, therefore, cut down the calculation time and improve the algorithm’s convergence. In phase two, the hybrid particle swarm technique is applied to optimally arrange the compensation units among the selected nodes, and choose their capacity. The hybrid optimization technique includes the particle swarm technique (PST) and the quasi-Newtonian algorithm applied after meeting the PST stopping criterion. The quasi-Newtonian algorithm is applied to cut down the time for executing iterations and making the PST more convergent. Numerical modelling is performed in the MATLAB software environment. The measurements in the distribution network of the Moscow oblast served to construct a design model with 111 nodes. According to the measurement results, the voltage level in the consumer coupling nodes considerably overrides the limits defined by GOST (State Standard) 32144–2013. Serious problems with electric power in the mains are connected with inadmissible values of established voltage deviation. The proposed hybrid algorithm of arranging reactive power compensation units makes it possible to reduce the losses of electric power in the mains, reduce the voltage deviation, and increase the line power factor.

Об авторах

V. Tul’skii

Department of Electric Power Systems

Автор, ответственный за переписку.
Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, Moscow, 111250

A. Vanin

Department of Electric Power Systems

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, Moscow, 111250

M. Tolba

Department of Electric Power Systems; Nuclear Research Center

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Россия, Moscow, 111250; Cairo, 13759

A. Zaki Diab

Department of Electrical Energy Machines and Systems

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Египет, El-Minia, Minya, 61519

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».