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Embedding quasi-static time series within a genetic algorithm for stochastic optimization: the case of reactive power compensation on distribution systems

Título
Embedding quasi-static time series within a genetic algorithm for stochastic optimization: the case of reactive power compensation on distribution systems
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2020
Autores
Lujano Rojas, JM
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Zubi, G
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Dufo Lopez, R
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Bernal Agustin, JL
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Atencio Guerra, JL
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Vol. 7
Páginas: 177-194
ISSN: 2288-4300
Outras Informações
ID Authenticus: P-00S-369
Abstract (EN): This paper presents a methodology for the optimal placement and sizing of reactive power compensation devices in a distribution system (DS) with distributed generation. Quasi-static time series is embedded in an optimization method based on a genetic algorithm to adequately represent the uncertainty introduced by solar photovoltaic generation and electricity demand and its effect on DS operation. From the analysis of a typical DS, the reactive power compensation rating power results in an increment of 24.9% when compared to the classical genetic algorithm model. However, the incorporation of quasi-static time series analysis entails an increase of 26.8% on the computational time required.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 18
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