ABSTRACT Den otillräckliga kapaciteten hos distributionsnäten att förbruka förnybar energi och den olämpliga fördelningen av förnybar distribuerad produktion (RDG) har blivit viktiga frågor. I detta dokument, en 3-nivå lärande automatiserad metod i en master-slav struktur föreslås för optimal NDG placering och dimensionering med tanke på nätverket omkonfigurering. Optimeringen av NDG-tilldelningen, dvs. huvudproblemet, föreslås i den första nivån, med målet att minimera de årliga investeringskostnaderna och driftskostnaderna. Omkonfigurering av nätverk modelleras som ett slavproblem på den andra nivån för att främja förbrukningen av RPG och minska driftskostnaderna. Strategin för styrning av NDG, inklusive aktiv kraftbegränsning och kompensation för reaktiv effekt, införs som ett sekundärt slavproblem på den tredje nivån. Med tanke på de stokastiska egenskaperna hos förnybar energi och belastningar, intelligenta algoritmer baserade på lärande automata föreslås och inbäddas i master-slav strukturen. Simuleringsresultaten från standardtestsystemen visar att den föreslagna metoden är genomförbar och effektiv.
I REF, optimal storlek och sammanträde av förnybara generaldirektorat görs på grundval av minimering av årliga investeringskostnader och driftskostnader.
Learning Automata-Based Methodology for Optimal Allocation of Renewable Distributed Generation Considering Network Reconfiguration
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}