Optimal Allocation of Reactive Power Compensators in Transmission Networks Considering Wind Energy Uncertainty

dc.contributor.advisorSirjani, Reza
dc.contributor.authorKhan, Numan
dc.date.accessioned2021-08-16T10:37:24Z
dc.date.available2021-08-16T10:37:24Z
dc.date.issued2020
dc.date.submitted2020
dc.departmentEastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Electrical and Electronic Engineeringen_US
dc.descriptionMaster of Science in Electrical and Electronic Engineering. Thesis (M.S.)--Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Electrical and Electronic Engineering, 2020. Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Reza Sirjani.en_US
dc.description.abstractThis thesis addresses the problem of finding the optimal configuration (location and size) of static var compensator (SVC) considering the intermittent nature of wind power in the transmission system. A probabilistic load flow (PLF) integrated with a five-point estimation method is used to model the wind power uncertainties by discretizing wind power distribution into five discrete points. Consolidating PLF with multi-objective non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II), location and size of SVC can be optimally allocated considering the impacts of wind power uncertainties. This method aims to minimize system operating cost, power loss reduction and voltage profile enhancement. The viability of the applied method is validated on the IEEE 30 bus system. Simulation outcomes demonstrate the viability of the applied method in minimizing different objective functions under the vague nature of wind power. The total voltage profile is improved by 33.2%, while the total power loss of the mentioned power system is reduced by almost 40% after installation of SVCs and wind turbine.en_US
dc.description.abstractÖZ: Bu tez, iletim sisteminde rüzgar enerjisinin aralıklı doğası göz önünde bulundurularak Statik Var Kompansatör (SVC) en uygun yapılandırmasını (konum, boyut ve sayı) bulma sorununu ele almaktadır. Olasılıksal yük akışı (PLF) tabanlı beş nokta tahmin yöntemi beş ayrı nokta içine rüzgar gücü dağılımı ayrıştırarak rüzgar gücü belirsizlikleri modellemek için kullanılır. PLF'nin çok nesnel olmayan hakim olmayan genetik algoritma (NSGA-II) ile birleştirilmesi, SVC'nin konumu ve boyutlandırılması, rüzgar enerjisi belirsizliklerinin etkileri göz önünde bulundurularak en iyi şekilde tahsis edilebilir. Bu yöntem, sistem işletme maliyetini, güç kaybını azaltmayı ve voltaj profili iyileştirmeyi en aza indirmeyi amaçlamaktadır. Uygulanan yöntemin uygulanabilirliğini göstermek için IEEE 30 veri yolunda doğrulanır. Simülasyon sonuçları, rüzgar enerjisinin belirsiz doğası altında farklı nesnel fonksiyonlarıen en aza indirmede uygulanan yöntemin etkinliğini kanıtlamaktadır. Bahsedilen güç sisteminin toplam voltaj sapması% 33.2 oranında artarken, güç sisteminin toplam güç kaybı, SVC'lerin ve rüzgar türbininin takılmasından sonra neredeyse% 40 oranında azalır.en_US
dc.identifier.citationKhan, Numan. (2020). Optimal Allocation of Reactive Power Compensators in Transmission Networks Considering Wind Energy Uncertainty. Thesis (M.S.), Eastern Mediterranean University, Institute of Graduate Studies and Research, Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Famagusta: North Cyprus.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11129/5016
dc.language.isoen
dc.publisherEastern Mediterranean University (EMU) - Doğu Akdeniz Üniversitesi (DAÜ)en_US
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectElectrical and Electronic Engineeringen_US
dc.subjectElectric power systems--Wind Energyen_US
dc.subjectStatic Var Compensatoren_US
dc.subjectWind Power Uncertaintyen_US
dc.subject5-Points Estimation Methoden_US
dc.subjectNSGA-IIen_US
dc.titleOptimal Allocation of Reactive Power Compensators in Transmission Networks Considering Wind Energy Uncertaintyen_US
dc.typeMaster Thesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Khannuman.pdf
Size:
826.5 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Thesis, Master

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.77 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: