Tối ưu đặt nguồn điện phân tán trong lưới điện phân phối nhằm giảm tổn thất công suất

ỦY BAN NHÂN DÂN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG CAO ĐẲNG CÔNG NGHỆ THỦ ĐỨC - NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Tên đề tài: TỐI ƯU LẮP ĐẶT NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI NHẰM GIẢM TỔN THẤT CÔNG SUẤT Chủ nhiệm đề tài: Tơn Ngọc Triều Lại Hồng Hải TP Hồ Chí Minh, năm 2021 ỦY BAN NHÂN DÂN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG CAO ĐẲNG CÔNG NGHỆ THỦ ĐỨC NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Tên đề tài: TỐI ƯU LẮP ĐẶT NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI NHẰM GIẢM TỔN THẤT CƠNG SUẤT Chủ nhiệm đề tài: Tơn Ngọc Triều Lại Hồng Hải Tp Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 02 năm 2021 MỤC LỤC TỰA TRANG A DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT v B DANH MỤC BẢNG BIỂU vii C DANH SÁCH CÁC HÌNH viii D NỘI DUNG CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Điểm đề tài 1.6 Giá trị thực tiễn đề tài 1.7 Bố cục đề tài CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Lưới điện phân phối 2.1.1 Giới thiệu lưới điện phân phối 2.1.2 Tái cấu hình LĐPP 2.2 Nguồn điện phân tán (DG) 11 2.2.1 Vai trò DG 12 2.2.2 Các tác động DG LĐPP 15 2.2.3 Phân loại DG 17 2.2.4 Các công nghệ ứng dụng DG 19 2.2.5 Các lợi ích DG 24 2.2.6 Các thách thức kết nối DG vào LĐPP 25 2.2.7 Kế hoạch mở rộng DG LĐPP 27 2.3 Phương pháp thuật tốn tối ưu hóa lắp đặt DG 28 2.4 Hàm mục tiêu toán để tối ưu DGA LĐPP 32 2.4.1 Giảm thiểu tổn thất công suất 33 2.4.2 Cải thiện cấu hình điện áp 33 2.4.3 Mục tiêu tài 34 2.4.4 Tối ưu hóa đa mục tiêu 35 2.5 Các ràng buộc tối ưu DGA 37 CHƯƠNG 3: TỐI ƯU LẮP ĐẶT NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI 39 3.1 Giới thiệu 39 3.2 Thuật toán tối ưu Whale Optimization Algorithm (WOA) 40 3.3 Mơ tả tốn 42 3.4 Tối ưu vị trí cơng suất DGs LĐPP sử dụng WOA 43 CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG LƯỚI ĐIỆN 45 4.1 LĐPP 33 nút 45 4.2 LĐPP 69 nút 51 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 56 5.1 Kết luận 56 5.2 Hướng nghiên cứu 56 E TÀI LIỆU THAM KHẢO 57 A DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DG ES LĐPP WOA EVN FCO LBFCO LBS DS LTD DN DNR LP SQP NLP MINLP OPF DP ES GA TS PSO ACS ABC DE HS HBB-BC IWO CSA FWA HSA AWIDPSO SFS SSA HBB-BC Distributed Generation - Nguồn điện phân tán Energy Storage - Bộ dự trữ lượng Lưới điện phân phối Whale Optimization Algorithm – Thuật tốn cá heo Tập đồn Điện lực Việt Nam Cầu chì tự rơi Cầu chì tự rơi kết hợp cắt có tải Máy cắt tải Dao cách ly Dao tạo khoảng cách Distribution Network - Mạng lưới phân phối Distribution Network Reconfiguration - Cấu hình lại mạng phân phối Linear Programming - Lập trình tuyến tính Sequential Quadratic Programming - Lập trình bậc hai Nonlinear Programming - Lập trình phi tuyến Mixed Integer Nonlinear Programming - Kỹ thuật lập trình phi tuyến hỗn hợp Optimal Power Flow – Tối ưu dịng cơng suất Dynamic Programming - Lập trình động Exhaustive Search - Tìm kiếm tồn diện Genetic Algorithm - Thuật tốn di truyền Tabu Search - Tìm kiếm Tabu Particle Swarm Optimization - Tối ưu hóa dịng hạt Ant Colony Optimizatio - Tối ưu hóa đàn kiến Artificial Bee Colon - Ong nhân tạo Differential Evolution - Tiến hóa khác biệt Harmony Search Algorithm – Thuật tốn tìm kiếm hài hịa Thuật tốn Bang-Big Crunch Invasive Weed Optimization – Thuật tốn tối hóa cỏ dại xâm lấn Cuckoo Search Algorithm - Thuật tốn tìm kiếm cuckoo Fireworks Algorithm - Thuật toán tối ưu pháo hoa Harmony Search Algorithm - Thuật tốn tìm kiếm hài hịa Tối ưu hóa dịng hạt rời rạc cải tiến có trọng số thích nghi Stochastic Fractal Search – Thuật tốn tìm kiếm ngẫu nhiên Salp Swarm Algorithm – Thuật toán SSA Hybrid Big Bang-Big Crunch Algorithm - Thuật toán Bang-Big Crunch HTLBO IEEE AA DA EA ES EP GA IHRA SGA HRA SO MO DWG PSO MOPSO ACO ACS ABC CS Hybrid Teaching-Learning-Based Optimization -Tối ưu hóa giảng dạy lai Institute of Electrical and Electronics Engineers - Viện Kỹ sư Điện Điện tử Analytical Algorithms - Thuật tốn phân tích Deterministic Approach - Thuật toán xác định Evolutionary Algorithm - Thuật toán tiến hóa Evolutionary Strategy - Chiến lược tiến hóa Evolutionary Programming - Lập trình tiến hóa Genetic Algorithm - Thuật toán di truyền Improved Herefoord Ranch Algorithm - Thuật toán trang trại cải tiến Simple GA – GA đơn giản Herefoord Ranch Algorithm - Thuật toán trang trại Herefoord Simple Objective - Đơn mục tiêu Multi Objective - Đa mục tiêu Distributed Wind Generation - Nguồn điện gió phân tán Particle Swarm Optimization -Tối ưu hóa dịng hạt Multi-Objective PSO - PSO đa mục tiêu Ant Colony Optimization - Tối ưu đàn kiến Ant Colony System - Hệ thống đàn kiến Artificial Bee Colony - Đàn ong nhân tạo Cuckoo Search - Tìm kiếm Cuckoo B DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng Các lợi ích việc kết nối DG vào LĐPP 24 Bảng Thông số mạng 33 nút 46 Bảng Kết tính tốn LĐPP 33 nút 49 Bảng Chất lượng giải pháp thu LĐPP 33 nút 50 Bảng 4 Kết tính tốn LĐPP 69 nút 53 Bảng Chất lượng giải pháp thu LĐPP 69 nút 54 C DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình Sơ đồ ngun lý LĐPP truyền thống (một chiều) Hình 2 Các khóa điện LĐPP hình tia [1] 10 Hình Cấu trúc LĐPP có tham gia DG 12 Hình Hệ thống điện truyền thống tương lai [5] 14 Hình LĐPP có kết nối DG ES 16 Hình Photovoltaic - PV 20 Hình Wind turbine – WT 21 Hình Pin nhiên liệu –FC 22 Hình Các nhóm phương pháp ứng dung tối ưu hệ thống có DG [13] 29 Hình 10 Các điều kiện ràng buộc tối ưu lắp đặt DG 37 Hình Cá voi hoạt động tìm kiếm theo đường hình xoắn ốc 40 Hình Cơ chế tìm kiếm bong bóng WOA 42 Hình 3 Lưu đồ thuật toán WOA 44 Hình LĐPP 33 nút 45 Hình Biên độ điện áp nút dòng điện nhánh trước sau lắp đặt DGs LĐPP 33 nút 50 Hình Đặc tuyến hội tụ WOA LĐPP 33 nút 51 Hình 4 LĐPP 69 nút 52 Hình Biên độ điện áp nút dòng điện nhánh trước sau lắp đặt DGs LĐPP 69 nút 54 Hình Đặc tuyến hội tụ WOA LĐPP 69 nút 55 D NỘI DUNG CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề Điện ngày giữ vai trò quan trọng việc đảm bảo ổn định phát triển kinh tế xã hội, an ninh trị quốc gia Hiện nay, vấn đề thiếu hụt lượng, đặc biệt lượng điện ngày có xu hướng gia tăng Nhất số cao điểm, hệ thống phân phối không thỏa mãn nhu cầu phụ tải khách hàng phải chấp nhận mua điện với giá cao Việc cải tạo nâng cấp đường dây lắp đặt thêm trạm biến áp, đường dây truyền tải phân phối nhằm đáp ứng nhu cầu phụ tải số cao điểm làm cho chi phí vận hành tăng cao cần phải có vốn đầu tư lớn Do đó, cơng ty điện lực khách hàng có sẵn lắp đặt thêm DG để hỗ trợ cho hệ thống điện, điều làm giảm công suất điện mua từ hệ thống truyền tải tận dụng nguồn lượng dư thừa khách hàng (thường nguồn lượng tái tạo), từ giảm giá điện, đồng thời đối phó với tình tăng giá đột biến cao điểm trì hỗn việc xây dựng thêm đường dây DG (Distributed generation) máy phát có cơng suất nhỏ 10MW, có giá thành rẽ, dễ vận hành xây dựng thời gian ngắn DG tận dụng nguồn lượng tái tạo sẵn có thân thiện với môi trường thủy năng, phong năng, quang công nghệ DG đa dạng: nhiệt điện kết hợp, quang điện, tuabine gió, pin nhiên liệu, thủy điện công suất nhỏ, máy phát động đốt trong, microturbine Các DG hoạt động độc lập có hiệu chi phí vận hành tăng cao, cơng suất phát điện lại không ổn định nên độ tin cậy cung cấp điện thấp Mặc khác, DG có trở kháng lớn, nên dịng ngắn mạch nhỏ, mức độ ảnh hưởng đến LĐPP vận hành song song thấp Vì vậy, DG thường kết nối trực tiếp với LĐPP trung áp/ hạ áp Sử dụng DG LĐPP mang lại số lợi ích giảm tải lưới điện, giảm tổn hao cơng suất chi phí vận hành mạng điện, cải thiện chất lượng điện độ tin cậy, bình ổn giá điện, cung cấp dịch vụ hỗ trợ… Khi lưới điện phân phối có kết nối DG, khách hàng kiểm soát giá thành điện chuyển đổi nguồn điện cho họ có lợi Do đó, Nhánh Nút đầu Nút cuối R (Ω) X (Ω) Nút P (MW) Q (MVAr) 15 15 16 0.7463 0.5450 15 0.06 0.01 16 16 17 1.2890 1.7210 16 0.06 0.02 17 17 18 0.7320 0.5740 17 0.06 0.02 18 19 0.1640 0.1565 18 0.09 0.04 19 19 20 1.5042 1.3554 19 0.09 0.04 20 20 21 0.4095 0.4784 20 0.09 0.04 21 21 22 0.7089 0.9373 21 0.09 0.04 22 23 0.4512 0.3083 22 0.09 0.04 23 23 24 0.8980 0.7091 23 0.09 0.05 24 24 25 0.8960 0.7011 24 0.42 0.2 25 26 0.2030 0.1034 25 0.42 0.2 26 26 27 0.2842 0.1447 26 0.06 0.025 27 27 28 1.0590 0.9337 27 0.06 0.025 28 28 29 0.8042 0.7006 28 0.06 0.02 29 29 30 0.5075 0.2585 29 0.12 0.07 47 Nhánh Nút đầu Nút cuối R (Ω) X (Ω) Nút P (MW) Q (MVAr) 30 30 31 0.9744 0.9630 30 0.2 0.6 31 31 32 0.3105 0.3619 31 0.15 0.07 32 32 33 0.3410 0.5302 32 0.21 0.1 33 21 2.0000 2.0000 33 0.06 0.04 34 15 2.0000 2.0000 - - - 35 12 22 2.0000 2.0000 - - - 36 18 33 0.5000 0.5000 - - - 37 25 29 0.5000 0.5000 - - - Kết tối ưu vị trí công suất DGs LĐPP 33 nút sử dụng WOA cho Bảng 4.2 Sau thực tối ưu vị trí cơng suất DGs, LĐPP 33 nút vị trí lắp đặt DGs nút 30, 14 24 với công suất 1.07144, 0.75396 1.09944 MW Với vị trí lắp đặt công suất DGs trên, tổn thất công suất giảm từ 202.6863 xuống 71.4599 kW tương ứng với mức giảm 64.74% Biên độ điện áp nút thấp hệ thống cải thiện từ 0.9131 đến 0.9687 p.u Hệ số mang tải lớn giảm từ 0.8250 xuống 0.4475 Biên độ điện áp nút hệ số mang tải nhánh hệ thống trước sau lắp đặt DGs cho Hình 4.2 Hình vẽ cho thấy hầu hết điện áp nút cải thiện dòng điện nhánh giảm đáng kể sau lắp đặt DGs 48 Bảng Kết tính tốn LĐPP 33 nút Phương pháp Cơng suất DG (nút) Tổn thất công suất (kW) Ban đầu - 202.6863 Mức giảm tổn thất công suất (%) - Điện áp thấp (nút) Hệ số mang tải 0.9131 0.8250 (18) WOA 1.07144 (30); 0.75396 71.4599 64.74 0.9687 33) 0.4475 106.3 47.55 - - 105.3 48.05 - - 74.26 63.36 0.9778 - 88.68 56.25 0.9680 - 71.47 64.74 0.9687 - 96.76 52.26 0.9670 - 71.45 64.75 0.9686 32) - (14); 1.09944 (24) GA [35] 1.5 (11); 0.4228 (29); 1.0714 (30) PSO [35] 0.9816 (13); 0.8297 (32); 1.1768 (8) CSA [39] 0.7798 (14); 1.1251 (24); 1.3496 (30) FWA 0.5897 (14); 0.1895 [40] (18); 1.0146 (32) SFS [41] 0.7540 (14); 1.0994/(24) 1.0714/(30) HSA [44] 0.1070 (18); 0.5724 (17); 1.0462 (33) SSA [42] 0.7536 (33); 1.1004 (23); 1.0706 (29) Bảng 4.2 cho thấy ưu điểm phương pháp xác định vị trí công suất DGs so với nghiên cứu thực Cụ thể, kết thu từ WOA tốt so với GA, PSO, CSA, FWA HSA Tổn thất công suất giảm sử dụng WOA 64.74% vốn cao 17.19%, 16.69%, 1.38%, 8.49% 12.48% so với GA, PSO, CSA, FWA and HSA Trong đó, so với SFS SSA, kết thu từ WOA gần tương tự với tổn thất công suất WOA, SFS SSA 71.4599, 71.47 71.45 kW 49 Hình Biên độ điện áp nút dòng điện nhánh trước sau lắp đặt DGs LĐPP 33 nút Chất lượng giải pháp thu sử dụng WOA LĐPP 33 nút 50 lần thực độc lập trình bày Bảng 4.2 Kết cho thấy giá trị lớn nhất, trung bình hàm thích nghi 50 lần chạy độc lập gần với giá trị nhỏ hàm thích nghi Ngồi ra, độ lệch chuẩn hàm thích nghi bé cho thấy lần chạy độc lập giá trị hội tụ WOA gần với giá trị trung bình Điều cho thấy ổn định tin cậy WOA lần thực áp dụng cho tốn xác định vị trí cơng suất DGs LĐPP Đặc tuyến hội tụ trung bình, lớn nhỏ WOA 50 lần chạy cho Hình 4.3 Hình vẽ cho thấy, đường đặc tuyến trung bình hội tụ đến giá trị gần với giá trị hội tụ đường đặc tuyến nhỏ Điều khẳng định ổn định WOA cho tốn tốn xác định vị trí công suất DGs LĐPP Bảng Chất lượng giải pháp thu LĐPP 33 nút Mục Ban đầu WOA Vị trí DGs - 30, 14, 24 Công suất DGs - 1.07144, 0.75396, 1.09944 Tổn thất (kW) 202.69 71.4599 Giá trị lớn hàm thích nghi - 72.2204 Giá trị nhỏ hàm thích nghi - 71.4599 Giá trị trung bình hàm thích nghi - 71.4853 Độ lệch chuẩn hàm thích nghi - 0.1388 50 Vịng lặp hội tụ trung bình - 289.0333 Thời gian thực (s) - 33.1656 Hình Đặc tuyến hội tụ WOA LĐPP 33 nút 4.2 LĐPP 69 nút LĐPP 69 nút có cấp điện áp 12.66 kV Thơng số nhánh nút lưới tham khảo [47] Tổn thất công suất hệ thống chưa lắp đặt DGs 224.8871 kW Sơ đồ đơn tuyến hệ thống cho Hình 4.4 Do thiếu thơng tin dòng điện định mức nhánh nên để so sánh với phương pháp khác, ràng buộc dòng điện bỏ qua LĐPP 69 nút, hay nói cách khác việc lắp đặt DGs giả thiết không gây tải nhánh hệ thống 51 29 28 29 48 28 47 31 30 47 32 30 32 31 49 48 33 35 33 34 50 72 56 49 53 54 55 54 53 27 34 55 66 46 57 56 5 52 51 36 37 36 37 38 39 38 40 39 40 59 61 60 10 42 61 63 62 65 64 63 64 70 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 67 68 69 69 71 68 41 42 43 44 45 46 41 62 73 50 51 35 58 60 67 65 57 59 66 52 58 43 44 21 22 23 24 25 26 20 21 22 23 24 25 26 45 Hình 4 LĐPP 69 nút Kết thực LĐPP 69 nút sử dụng WOA cho Bảng 4.4 Sau thực tối ưu vị trí cơng suất DGs, LĐPP 69 nút vị trí lắp đặt DGs nút 61, 18 11với công suất 1.71893, 0.38045 0.526251 MW Với vị trí lắp đặt công suất DGs trên, tổn thất công suất giảm từ 224.8871 xuống 69.3928 kW tương ứng với mức giảm 69.14% Biên độ điện áp nút thấp hệ thống xảy nút 65 cải thiện từ 0.9092 đến 0.9790 p.u Biên độ điện áp nút hệ thống trước sau lắp đặt DGs cho Hình 4.5 Hình vẽ cho thấy hầu hết điện áp nút cải thiện đáng kể sau lắp đặt DGs Bảng 4.4 cho thấy ưu điểm WOA so với phương pháp so sánh Với vị trí cơng suất DGs tìm từ WOA, tổn thất công suất hệ thống 69.3928 kW tổn thất cơng suất sử dụng phương pháp CSA, SFS SSA 72.44, 69.44 69.41 kW vốn cao so với WOA Tương tự LĐPP 33 nút, chất lượng giải pháp thu sử dụng WOA LĐPP 69 nút 50 lần thực trình bày Bảng 4.5 Kết cho thấy giá trị lớn nhất, trung bình hàm thích nghi 50 lần chạy độc lập gần với giá trị nhỏ hàm thích nghi với độ lệch chuẩn 0.1083 Đặc tuyến 52 27 hội tụ trung bình, lớn nhỏ WOA 50 lần chạy cho Hình 4.6 Hình vẽ cho thấy, đường đặc tuyến lớn trung bình hội tụ đến giá trị gần với giá trị hội tụ đường đặc tuyến nhỏ Điều khẳng định ổn định tin cậy WOA cho toán xác định vị trí cơng suất DGs LĐPP Bảng 4 Kết tính tốn LĐPP 69 nút Phương Cơng suất DG (nút) pháp Ban đầu - WOA 1.71893(61); 0.38045(18); 0.526251(11) CSA [39] 0.6022 (11); 0.3804 (18); (61) SFS [41] 0.5268 (11); 0.3804 (18); 1.7190 (61) SSA [42] 0.527 (10); 0.380 (17); 1.718 (60) 53 Tổn thất Mức giảm Điện áp thấp công suất tổn thất công (nút) (kW) suất (%) 224.8871 - 0.9092 (65) 69.3928 69.14 0.9790 (65) 72.44 67.79 0.9890 69.44 69.12 0.9790 69.41 69.14 0.9789 (65) Hình Biên độ điện áp nút dòng điện nhánh trước sau lắp đặt DGs LĐPP 69 nút Bảng Chất lượng giải pháp thu LĐPP 69 nút Mục Ban đầu WOA Vị trí DGs - 61, 18, 11 Công suất DGs - Tổn thất (kW) 224.8871 69.3928 Giá trị lớn hàm thích nghi - 69.9339 Giá trị nhỏ hàm thích nghi - 69.3928 Giá trị trung bình hàm thích nghi - 69.4200 Độ lệch chuẩn hàm thích nghi - 0.1083 Vịng lặp hội tụ trung bình - 293.5333 Thời gian thực (s) - 105.1594 54 1.71893, 0.38045, 0.526251 Hình Đặc tuyến hội tụ WOA LĐPP 69 nút Chương trình bày phương pháp tối ưu vị trí cơng suất DGs LĐPP để cực tiểu tổn thất công suất tác dụng Để chứng minh hiệu WOA, hai LĐPP chuẩn 33 nút 69 nút sử dụng để tối ưu vị trí cơng suất ba DGs Kết cho thấy sau thực tối ưu vị trí cơng suất DGs, tổn thất hai hệ thống giảm 64.74% 69.14% so với trước lắp đặt DGs Kết so sánh với nghiên cứu thực sử dụng phương pháp GA, PSO, CSA, FWA, SFS, HSA, SSA cho thấy hiệu WOA giải pháp thu Ngoài ra, chất lượng giải pháp thu 50 lần thực độc lập LĐPP cho thấy ổn định tin cậy WOA cho tốn xác định vị trí cơng suất DGs LĐPP Vì vậy, WOA thuật toán tin cậy hứa hẹn để áp dụng cho tốn tốn xác định vị trí công suất DGs LĐPP để giảm tổn thất công suất nói riêng tốn xác định vị trí cơng suất DGs thỏa mãn mục tiêu khác nói chung 55 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Phương pháp tối ưu vị trí cơng suất DGs LĐPP để cực tiểu tổn thất công suất tác dụng sử dụng phương pháp WOA cho LĐPP hình tia Để chứng minh hiệu WOA, hai LĐPP chuẩn 33 nút 69 nút sử dụng để tối ưu vị trí cơng suất ba DGs Kết cho thấy sau thực tối ưu vị trí cơng suất DGs, tổn thất hai hệ thống giảm 64.74 69.14% so với trước lắp đặt DGs Kết so sánh với nghiên cứu thực sử dụng phương pháp GA, PSO, CSA, FWA, SFS, HSA, SSA cho thấy hiệu WOA giải pháp thu Ngoài ra, chất lượng giải pháp thu 50 lần thực độc lập LĐPP cho thấy ổn định tin cậy WOA cho tốn xác định vị trí cơng suất DGs LĐPP Vì vậy, WOA thuật toán tin cậy hứa hẹn để áp dụng cho tốn tốn xác định vị trí công suất DGs LĐPP để giảm tổn thất công suất nói riêng tốn xác định vị trí cơng suất DGs thỏa mãn mục tiêu khác nói chung 5.2 Hướng nghiên cứu - Tối ưu lắp đặt DG nhằm giảm thiểu tổn thất công suất LĐPP không cân - Tối ưu lắp đặt DG nhằm nâng cao độ tin cậy LĐPP 56 E TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] R Billinton and S Jonnavithula, ‘Optimal switching device placement in radial distribution systems’, IEEE Trans Power Deliv., vol 11, no 3, pp 1646–1651, 1996 [2] A Bayat, A Bagheri, and R Noroozian, ‘Optimal siting and sizing of distributed generation accompanied by reconfiguration of distribution networks for maximum loss reduction by using a new UVDA-based heuristic method’, Int J Electr Power Energy Syst., vol 77, pp 360–371, 2016 [3] R Payasi, A Singh, and D Singh, ‘Review of distributed generation planning: objectives, constraints, and algorithms’, Int J Eng Sci Technol., vol 3, no 3, pp 133–153, 2011 [4] R H A Zubo, G Mokryani, H S Rajamani, J Aghaei, T Niknam, and P Pillai, ‘Operation and planning of distribution networks with integration of renewable distributed generators considering uncertainties: A review’, Renew Sustain Energy Rev., vol 72, no September, pp 1177–1198, 2017 [5] A A Bayod-Rújula, ‘Future development of the electricity systems with distributed generation’, Energy, vol 34, no 3, pp 377–383, 2009 [6] W Lip, J Shiun, W Shin, H Hashim, and C Tin, ‘Review of distributed generation (DG) system planning and optimisation techniques: Comparison of numerical and mathematical modelling methods’, Renew Sustain Energy Rev., vol 67, pp 531–573, 2017 [7] W El-Khattam, K Bhattacharya, Y Hegazy, and M M A Salama, ‘Optimal investment planning for distributed generation in a competitive electricity market’, IEEE Trans Power Syst., vol 19, no 3, pp 1674–1684, 2004 [8] B Singh and J Sharma, ‘A review on distributed generation planning’, Renew Sustain Energy Rev., vol 76, no December 2015, pp 529–544, 2017 [9] T Ackermann, ‘Distributed generation- a definition_2001_DG_definition.pdf’, vol 57, pp 195–204, 2001 [10] W El-Khattam and M M A Salama, ‘Distributed generation technologies, definitions and benefits’, Electr Power Syst Res., vol 71, no 2, pp 119–128, 2004 57 [11] M Kumar, C Samuel, and A Jaiswal, ‘an Overview of Distributed Generation in Power Sector’, Int J Sci Technol Manag., vol Volume No, no February 2016, 2015 [12] P S Georgilakis and N D Hatziargyriou, ‘Optimal distributed generation placement in power distribution networks: Models, methods, and future research’, IEEE Trans Power Syst., vol 28, no 3, pp 3420–3428, 2013 [13] M Pesaran H.A, P D Huy, and V K Ramachandaramurthy, ‘A review of the optimal allocation of distributed generation: Objectives, constraints, methods, and algorithms’, Renew Sustain Energy Rev., vol 75, no September 2015, pp 293–312, 2017 [14] N S Rau and Y H Wan, ‘Optimum Location of Resources in Distributed Planning’, IEEE Trans Power Syst., vol 9, no 4, pp 2014–2020, 1994 [15] J O Kim, S W Nam, S K Park, and C Singh, ‘Dispersed generation planning using improved Hereford ranch algorithm’, Electr Power Syst Res., vol 47, no 1, pp 47–55, 1998 [16] N C Hien, N Mithulananthan, and R C Bansal, ‘Location and sizing of distributed generation units for loadabilty enhancement in primary feeder’, IEEE Syst J., vol 7, no 4, pp 797–806, 2013 [17] H Hedayati, S A Nabaviniaki, and A Akbarimajd, ‘A new method for placement of DG units in distribution networks’, 2006 IEEE PES Power Syst Conf Expo PSCE 2006 - Proc., vol 23, no 3, pp 1904–1909, 2006 [18] N Acharya, P Mahat, and N Mithulananthan, ‘An analytical approach for DG allocation in primary distribution network’, Int J Electr Power Energy Syst., vol 28, no 10, pp 669–678, 2006 [19] A AI-Sabounchi, J Gow, A.-A Marwan, and A.-T Hamda, ‘Optimal Sizing and Location of a PV System on Three-Phase Unbalanced Radial Distribution Feeder Avoiding Avoiding Reverse Power Flow Ammar’, IEEE Electr Power Energy Conf Optim., pp 74–79, 2011 [20] K M Muttaqi, A D T Le, M Negnevitsky, and G Ledwich, ‘An algebraic approach for determination of DG parameters to support voltage profiles in radial distribution networks’, IEEE Trans Smart Grid, vol 5, no 3, pp 1351– 1360, 2014 58 [21] R S Al Abri, E F El-Saadany, and Y M Atwa, ‘Optimal placement and sizing method to improve the voltage stability margin in a distribution system using distributed generation’, IEEE Trans Power Syst., vol 28, no 1, pp 326–334, 2013 [22] S Senthilkumar, ‘Optimization of distributed generation capacity for line loss reduction and voltage profile improvement using PSO’, Elektr …, vol 10, no 2, pp 41–48, 2008 [23] B Biswal, D Sattianadan, M Sudhakaran, and S S Dash, ‘Optimum allocation of distributed generation based on nodal pricing for profit and social welfare maximization’, Adv Mater Res., vol 768, pp 364–370, 2013 [24] Y Alinejad-Beromi, M Sedighizadeh, M R Bayat, and M E Khodayar, ‘Using genetic alghoritm for Distributed generation allocation to reduce losses and improve voltage profile’, Proc Univ Power Eng Conf., pp 954– 959, 2007 [25] G P Harrison and A R Wallace, ‘Optimal power flow evaluation of distribution network capacity for the connection of distributed generation’, IEE Proceedings-Generation, Transm …, vol 151, no 3, pp 201–212, 2004 [26] P N Vovos and J W Bialek, ‘Direct incorporation of fault level constraints in optimal power flow as a tool for network capacity analysis’, IEEE Trans Power Syst., vol 20, no 4, pp 2125–2134, 2005 [27] W El-Khattam, Y Hegazy, and M Salama, ‘An integrated distributed generation optimization model for distribution system planning’, 2005 IEEE Power Eng Soc Gen Meet., vol 3, no 2, p 2392, 2005 [28] K Zou, A P Agalgaonkar, K M Muttaqi, and S Perera, ‘Distribution system planning with incorporating DG reactive capability and system uncertainties’, IEEE Trans Sustain Energy, vol 3, no 1, pp 112–123, 2012 [29] P Phonrattanasak, M Miyatake, and O Sakamoto, ‘Optimal location and sizing of solar farm on Japan east power system using multiobjective Bees algorithm’, 2013 IEEE Energytech, Energytech 2013, 2013 [30] F P and A R G Carpinelli, G Celli, S Mocci and Abstract:, ‘Optimisation of embedded generation sizing and siting by using a double trade-off method’, IEE Proceedings-Generation, Transm …, vol 151, no 3, pp 201–212, 2004 59 [31] E S Ali, S M Abd Elazim, and A Y Abdelaziz, ‘Optimal allocation and sizing of renewable distributed generation using ant lion optimization algorithm’, Electr Eng., 2016 [32] A Keane and M O’Malley, ‘Optimal allocation of embedded generation on distribution networks’, IEEE Trans Power Syst., vol 20, no 3, pp 1640– 1646, 2005 [33] Y M Atwa, E F El-Saadany, M M A Salama, and R Seethapathy, ‘Optimal renewable resources mix for distribution system energy loss minimization’, IEEE Trans Power Syst., vol 25, no 1, pp 360–370, 2010 [34] N Khalesi, N Rezaei, and M R Haghifam, ‘DG allocation with application of dynamic programming for loss reduction and reliability improvement’, Int J Electr Power Energy Syst., vol 33, no 2, pp 288–295, 2011 [35] M H Moradi and M Abedini, ‘A combination of genetic algorithm and particle swarm optimization for optimal DG location and sizing in distribution systems’, Int J Electr Power Energy Syst., vol 34, no 1, pp 66–74, 2012 [36] P Kayal and C K Chanda, ‘Placement of wind and solar based DGs in distribution system for power loss minimization and voltage stability improvement’, Int J Electr Power Energy Syst., vol 53, pp 795–809, 2013 [37] A El-Fergany and A Y Abdelaziz, ‘Multi-objective capacitor allocations in distribution networks using artificial bee colony algorithm’, J Electr Eng Technol., vol 9, no 2, pp 441–451, 2014 [38] D Rama Prabha and T Jayabarathi, ‘Optimal placement and sizing of multiple distributed generating units in distribution networks by invasive weed optimization algorithm’, Ain Shams Eng J., vol 7, no 2, pp 683–694, 2016 [39] T T Nguyen, A V Truong, and T A Phung, ‘A novel method based on adaptive cuckoo search for optimal network reconfiguration and distributed generation allocation in distribution network’, Int J Electr Power Energy Syst., vol 78, pp 801–815, 2016 [40] A Mohamed Imran, M Kowsalya, and D P Kothari, ‘A novel integration technique for optimal network reconfiguration and distributed generation placement in power distribution networks’, Int J Electr Power Energy Syst., 60 vol 63, pp 461–472, 2014 [41] T T Tran, K H Truong, and D N Vo, ‘Stochastic fractal search algorithm for reconfiguration of distribution networks with distributed generations’, Ain Shams Eng J., no xxxx, 2019 [42] K S Sambaiah and T Jayabarathi, ‘Optimal reconfiguration and renewable distributed generation allocation in electric distribution systems’, Int J Ambient Energy, vol 0, no 0, pp 1–29, 2019 [43] S Mirjalili and A Lewis, ‘The Whale Optimization Algorithm’, Adv Eng Softw., vol 95, pp 51–67, 2016 [44] R S Rao, K Ravindra, K Satish, and S V L Narasimham, ‘Power Loss Minimization in Distribution System Using Network Recon fi guration in the Presence of Distributed Generation’, IEEE Trans Power Syst., vol 28, no 1, pp 317–325, 2013 [45] M E Baran and F F Wu, ‘Network reconfiguration in distribution systems for loss reduction and load balancing’, IEEE Transactions on Power Delivery, vol 4, no pp 1401–1407, 1989 [46] S Ghasemi and J Moshtagh, ‘Radial distribution systems reconfiguration considering power losses cost and damage cost due to power supply interruption of consumers’, Int J Electr Eng Informatics, vol 5, no 3, pp 297–315, 2013 [47] H.-D Chiang and R Jean-Jumeau, ‘Optimal network reconfigurations in distribution systems: Part 2: Solution algorithms and numerical results’, IEEE Trans Power Deliv., vol 5, no 3, pp 1568–1574, 1990 61