Optimal Energy-Efficient Integration of Wind Distributed Generators in a Hybrid AC-DC Network Using a Tunicate Swarm Algorithm

Mohamed Zellagui; Samir Settoul; Claude Ziad El-Bayeh

doi:10.5935/jetia.v12i57.3221

Autores

Mohamed Zellagui Department of Electrical Engineering, University of Batna 2, 05078, Batna, Algeria. https://orcid.org/0000-0003-2558-2273 (não autenticado)
Samir Settoul Department of Electrical Engineering, University of Annaba, 23000, Annaba, Algeria http://orcid.org/0000-0001-7096-7960 (não autenticado)
Claude Ziad El-Bayeh Department of Electrical Engineering, University of Doha for Science and Technology, 24449, Doha, Qatar http://orcid.org/0000-0002-8268-8878 (não autenticado)

DOI:

https://doi.org/10.5935/jetia.v12i57.3221

Resumo

Devido aos avanços na tecnologia de energia eólica, as redes de distribuição elétrica estão se tornando mais capazes de integrar grandes quantidades de geração renovável variável. Os geradores eólicos distribuídos (GEDs) impactam a rede de distribuição elétrica de média tensão (RDM) introduzindo variabilidade, fluxos de potência reversos, problemas de qualidade de energia e níveis de falta mais elevados. Este artigo aplica um algoritmo inovador, confiável e eficiente, o algoritmo de enxame de tunicados (TSA), para interligar de forma otimizada um número variável de unidades de GED e alocar múltiplas unidades de GED na RDM. O principal objetivo desta pesquisa é propor um algoritmo AET aplicado para a integração otimizada e energeticamente eficiente de múltiplas unidades de GED em uma rede híbrida CA-CC de média tensão e testá-lo em uma rede IEEE de 33 barras modificada, com base na minimização das perdas de potência ativa. A abordagem proposta proporcionou uma melhoria na qualidade da solução, com maior velocidade de convergência e respeito às restrições da RDM. O AET aplicado aborda a sensibilidade a parâmetros como tamanho da população e número de iterações. Os resultados confirmam que, dentre todos os cenários considerados, três geradores eólicos oferecem o melhor desempenho em termos de minimização de perdas ativas e melhoram o perfil de tensão da barra.

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Biografia do Autor

Mohamed Zellagui, Department of Electrical Engineering, University of Batna 2, 05078, Batna, Algeria.

Associate Professor Mohamed Zellagui received the B.Eng. (Hons.) and M.Sc. degrees in Electrical Power Engineering from the University of Constantine 1, Algeria, in 2007 and 2010, respectively, and the Ph.D. degree in Power Systems from the University of Batna 2, Algeria, in 2014. He is currently an Associate Professor with the Faculty of Technology, Department of Electromechanical Engineering at the University of Batna 2. He has authored or co-authored more than 50 refereed journal articles and conference papers, as well as nine book chapters and five edited books. He is a member of the CIGRE and a senior member of the IEEE. His research interests include power systems, renewable energy, energy efficiency, optimization algorithms, and smart grids.
Samir Settoul, Department of Electrical Engineering, University of Annaba, 23000, Annaba, Algeria

Dr. Samir Settoul

Department of Electrical Engineering

University of Annaba, 23000, Annaba, Algeria
Claude Ziad El-Bayeh, Department of Electrical Engineering, University of Doha for Science and Technology, 24449, Doha, Qatar

Claude Ziad El-Bayeh received the master’s degree in electrical and electronic engineering from Lebanese University Faculty of Engineering II, Lebanon, in 2008, the M.Sc. degree in organizational management from the University of Quebec, Chicoutimi, Canada, in 2012, the Master of Research degree in renewable energy from Saint Joseph University, Beirut, Lebanon, in 2014, and the Ph.D. degree in electrical engineering and renewable energy from the University of Quebec–École de Technologie Supérieure, Montreal, Canada, in 2019. From 2008 to 2014, he was a Professional Engineer in electrical installation in buildings. Since 2015, he has been working in the fields of optimization and energy management for smart buildings, smart grid, electric vehicles, and renewable energy systems.