Optimal Placement and Sizing of Renewable Energy Sources in the IEEE 13-Bus Unbalanced Three-Phase Power Distribution System

Öz

The optimal integration of distributed generation units into power distribution networks represents one of the most critical design challenges in contemporary energy systems, directly impacting system efficiency, performance, and power quality. This study presents an innovative approach for solving the optimal placement and sizing problem of different types of distributed power generation units. To test the proposed approach, three distinct distributed power generation units, Photovoltaic Panels (PV, Type-1), Capacitor Bank (Type-2), and Wind Turbine (WT, Type-3), were employed on an IEEE-13 bus three-phase unbalanced distribution line. The study conducted analyses for three different scenarios, each comprising three different cases, utilizing the current Weighted Mean Optimization Algorithm (WMOA) during the optimization process. The analysis results demonstrate that the proposed method reduces active power losses by up to 85.75%, significantly improves the voltage profile, and notably enhances the network's power quality and performance. These findings indicate that the proposed approach offers an effective solution for the integration of distributed generation units.

Anahtar Kelimeler

• Weighted average search algorithm
• Unbalanced power distribution systems
• Distributed generation units
• Placement and sizing
• Renewable energy sources

IEEE 13-Baralı Dengesiz Üç Fazlı Güç Dağıtım Sistemlerinde Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Optimum Konumlandırılması ve Boyutlandırılması

Öz

Dağıtık üretim birimlerinin güç dağıtım ağlarına optimal entegrasyonu, günümüz enerji sistemlerinin karşılaştığı en kritik tasarım problemlerinden biri olup, sistem verimliliği, performansı ve güç kalitesi üzerinde doğrudan etkiye sahiptir. Bu çalışmada, farklı tipte dağıtık güç üretim birimlerinin optimal konumlandırma ve boyutlandırma probleminin çözümü için yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen yaklaşımın test edilmesi için IEEE-13 baralı üç fazlı dengesiz dağıtım hattı üzerinde Fotovoltaik Paneller (PV, Tip-1), Kapasitör Tank (Tip-2) ve Rüzgâr Türbini (WT-Tip-3) olmak üzere üç farklı dağıtık güç üretim birimi kullanılmıştır. Çalışmada, üç farklı senaryo ve her senaryoda üç farklı durum için analizler gerçekleştirilmiş olup, optimizasyon sürecinde güncel Ağırlıklı Ortalama Optimizasyon Algoritması (AOOA) kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, önerilen yöntemin aktif güç kayıplarını %85,75'e kadar azalttığı, gerilim profilini önemli ölçüde iyileştirdiği ve şebekenin güç kalitesini ve performansını kayda değer şekilde artırdığı gözlemlenmiştir. Bu sonuçlar, önerilen yaklaşımın dağıtık üretim birimlerinin entegrasyonunda etkili bir çözüm sunduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Ağırlıklı ortalama arama algoritması
• Dengesiz güç dağıtım sistemleri
• Dağıtık üretim birimleri
• Konumlandırma ve boyutlandırma
• Yenilenebilir enerji kaynakları

Kaynakça

1. 1. Çıkan, M. ve Nacar Çıkan, N. (2024). Elektrikli araç şarj istasyonlarının enerji dağıtım hatlarına optimum şekilde konumlandırılması. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(2), 340-363.
2. 2. Nacar Cikan, N. & Cikan, M. (2024). Reconfiguration of 123-bus unbalanced power distribution network analysis by considering minimization of current & voltage unbalanced indexes and power loss. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 157, 109796.
3. 3. Rezaee Jordehi, A. (2016). Allocation of distributed generation units in electric power systems: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 56, 893-905.
4. 4. Bawazir, R.O. & Cetin, N.S. (2020). Comprehensive overview of optimizing PV-DG allocation in power system and solar energy resource potential assessments. Energy Reports, 6, 173-208.
5. 5. Cikan, M. & Nacar Cikan, N. (2023). Optimum allocation of multiple type and number of DG units based on IEEE 123-bus unbalanced multi-phase power distribution system. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 144, 108564.
6. 6. Cikan, M. & Kekezoglu, B. (2022). Comparison of metaheuristic optimization techniques including Equilibrium optimizer algorithm in power distribution network reconfiguration. Alexandria Engineering Journal, 61(2), 991-1031.
7. 7. Cikan, M. & Dogansahin K. (2023). A comprehensive evaluation of up-to-date optimization algorithms on MPPT application for photovoltaic systems. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, 45(4), 10381-10407.
8. 8. Cikan, M. (2025). Maximum power point tracker design for photovoltaic systems under partial shading conditions by using cheetah optimizer algorithm. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 40(1), 555-572.

9. 9. Cikan, M., Nacar Cikan, N. & Kekezoglu, B. (2025). Determination of optimal island regions with simultaneous DG allocation and reconfiguration in power distribution networks. IET Renewable Power Generation, 19, e12942.
10. 10. Balu, K. & Mukherjee, V. (2023). Optimal allocation of electric vehicle charging stations and renewable distributed generation with battery energy storage in radial distribution system considering time sequence characteristics of generation and load demand. Journal of Energy Storage,59, 106533.
11. 11. Gümüş, T.E., Emiroglu, S. & Yalcin, M.A. (2023). Optimal DG allocation and sizing in distribution systems with Thevenin based impedance stability index. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 144, 108555.
12. 12. Kandasamy, M., Thangavel, R., Arumugan, T., Kumarayel, S., Aruchamy, S., Kim, W.W. & Geem, Z.W. (2023). Strategic incorporation of DSTATCOM and distributed generations in balanced and unbalanced radial power distribution networks considering time varying loads. Energy Reports, 9, 4345-4359.
13. 13. Pushkarna, M., Ashfaq, H., Singh, R. & Rajeev, K. (2024). An optimal placement and sizing of type-IV DG with reactive power support using UPQC in an unbalanced distribution system using particle swarm optimization. Energy Systems, 15, 353-370.
14. 14. Cheng, J. & Waele De W. (2024). Weighted average algorithm: A novel meta-heuristic optimization algorithm based on the weighted average position concept. Knowledge-Based Systems, 305, 112564
15. 15. IEEE Distribution Planning Working Group Report (1991). Radial Distribution Test Feeders. Transactions on Power Systems, 6(3), 975-985.