I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   3 9 ,   No .   3 Sep tem b er   2 0 2 5 ,   p p .   1 4 5 9 ~ 1 466   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijeecs.v 3 9 .i 3 . pp 1 4 5 9 - 1 4 6 6           1459     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   Perf o rma nce   ev a lua tion o dist ribu tion net wo rk  wi th  chang e of  lo a d by co nnectin g  wind D G       Swa t hi Sa nk epa lly Sra v a na   K um a B a li   D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c En g i n e e r i n g ,   G I TA M   D e e me d   t o   b e   U n i v e r s i t y ,   V i s h a k h a p a t n a m,  I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   10 2 0 2 4   R ev is ed   Ap r   21 2 0 2 5   Acc ep ted   J u l   2 2 0 2 5       Th e   a im  o t h is  re se a rc h   is  to   d e term in e   th e   o p ti m a lo c a ti o n   a n d   siz e   o a   m in imu m   n u m b e o d istri b u ted   g e n e ra to rs   (DG s)  n e e d e d   to   m a in tain   t h e   sta b le  o p e ra ti o n   o a n   IEE 8 5 - b u d istri b u ted   n e two rk .   Th e   m a in   o b jec ti v e   is  to   e n su re   th e   sta b il it y   o t h e   d istri b u t io n   n e two r k   b y   o p t i m izin g   th e   p lac e m e n a n d   c a p a c it y   o DG s.  Th is  is  a c c o m p li s h e d   t h ro u g h   t h e   u ti li z a ti o n   o p a rti c le  sw a rm   o p ti m iza ti o n   (P S O).  T h e   sta b il it y   o f   th e   d istri b u t io n   n e two rk   is  c h e c k e d   b y   e v a lu a ti n g   t h e   v o lt a g e a n d   p o we l o ss e u sin g   l o a d   flo w.  T h e   sta b il i ty   o th e   d istri b u ti o n   n e two rk   is  a ss e ss e d   u sin g   b o u n d a r y   c rit e ria  th a a re   n o a lt e re d   b y   m o re   th a n   5 %   o t h e   n o m in a v o lt a g e   v a lu e .   Th e   d istr ib u ti o n   n e two rk   v o lt a g e   sta b il it y   is  a ss e ss e d   u sin g   v a rio u c a se   stu d ies ,   o n e   o t h a i n v o lv e a   c h a n g e   i n   l o a d   d ri v e n   b y   c o n n e c ti n g   WDG  a n d   th e   o t h e b y   a   c h a n g e   i n   p o we su p p ly   fr o m   win d   DG d u e   to   v a ry i n g   win d   s p e e d .   Th e   P S is   imp lem e n ted   i n   IE EE - 8 5   b u s   d istri b u ti o n   n e two rk   u sin g   M ATLAB  s o ftwa re .   K ey w o r d s :   Dis tr ib u ted   g en er atio n     Dis tr ib u tio n   n etwo r k   L o ad   f lo a n aly s is   L o ad   v a r iatio n   PSO   alg o r ith m   W in d   tu r b in e   g en er at o r s   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Swath San k ep ally   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g in ee r i n g ,   GI T AM   Dee m ed   to   b Un i v er s ity   Vis h ak h ap atn am ,   I n d ia   E m ail:  s s r r ed d y 1 5 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Dis tr ib u ted   g en er atio n   ca n   i m p r o v e   th e   r eliab ilit y   o f   th e   elec tr ical  g r id   b y   r e d u cin g   th r is k   o f   wid esp r ea d   o u tag es.  Sin ce   p o wer   is   g en er ated   lo ca lly ,   d is r u p tio n s   in   o n ar ea   ar less   lik ely   to   af f ec o th er   ar ea s .   Dis tr ib u ted   g en er atio n   ca n   p r o v id an cill ar y   s er v ices   to   th g r id ,   s u c h   as  v o ltag s u p p o r t,  f r eq u e n cy   r eg u latio n ,   a n d   r ea ctiv p o wer   co n tr o l.  B y   ac tiv ely   m a n ag in g   d is tr ib u ted   en e r g y   r eso u r ce s ,   g r id   o p er ato r s   ca n   im p r o v e   th s tab ilit y   an d   ef f i cien cy   o f   th elec tr ical  g r id .   Vo ltag an d   f r eq u en cy   r e g u latio n   alg o r ith m s   ar e   em p lo y ed   to   en s u r th at  th e   o u tp u o f   d is tr ib u ted   g en er ato r s   ( DGs)   s y s tem s   m atch es  th g r id s   v o lta g an d   f r eq u e n cy .   Pro p o r tio n al - i n teg r al - d er iv ativ ( PID )   co n tr o alg o r ith m s   ar co m m o n ly   u s ed   f o r   v o ltag a n d   f r eq u e n cy   r e g u latio n ,   a d ju s tin g   th o u t p u o f   th DG  s y s tem   b ased   o n   g r id   m e asu r em en ts .   Sy n ch r o n izatio n   alg o r ith m s   ar u s ed   to   s y n c h r o n ize  th o u tp u o f   th DG  s y s tem   with   th g r id   b ef o r e   co n n ec tio n .   Ph ase - lo ck ed   lo o p   ( PLL )   alg o r ith m s   ar f r eq u e n tly   u s ed   f o r   s y n ch r o n izatio n ,   d et ec tin g   th p h ase  an d   f r eq u en cy   o f   th g r i d   an d   a d ju s tin g   t h o u t p u o f   th e   DG  s y s tem   ac c o r d in g ly .   A n ti - is lan d in g   alg o r ith m s   ar ess en tial  to   d etec t a n d   p r ev en t D s y s tem s   f r o m   o p er atin g   i n   is lan d ed   m o d wh en   g r id   c o n n ec tio n   is   lo s t   [ 1 ] .     Pas s iv m eth o d s ,   s u ch   as  im p ed an ce   m ea s u r em en t   an d   f r eq u en cy   d e v iatio n   d etec tio n ,   as  well  a s   ac tiv m eth o d s ,   s u ch   as  d is tu r b an ce   in jectio n   an d   r ate  o f   ch an g o f   f r eq u en c y   ( R OC OF)   d etec tio n ,   ar u s ed   f o r   an ti - is lan d i n g   d etec tio n   [ 2 ] .   Activ p o wer   co n tr o alg o r i th m s   en ab le  DG  s y s tem s   to   r eg u late  th eir   ac tiv e   p o wer   o u tp u b ased   o n   g r id   c o n d itio n s   an d   c o n tr o s ig n als   [ 3 ] .   Dr o o p   co n tr o alg o r ith m s   ar co m m o n l y   u s ed   f o r   ac tiv p o wer   c o n tr o l,  a d ju s tin g   th o u tp u o f   th e   DG  s y s tem   in   p r o p o r tio n   to   f r eq u en cy   d e v iatio n s   f r o m   th n o m in al  v alu e   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   R ea ctiv p o wer   co n tr o alg o r ith m s   ar u s ed   to   r eg u late  th r ea ctiv p o wer   o u tp u t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  3 9 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 25 :   1 4 5 9 - 1 4 6 6   1460   o f   DG  s y s tem s   to   s u p p o r v o ltag r e g u latio n   a n d   p o we r   f ac to r   co r r ec tio n   [ 6 ] ,   [ 7 ] .   Vo ltag r eg u latio n   alg o r ith m s   a d ju s th r ea ctiv p o wer   o u tp u o f   th DG  s y s tem   b ased   o n   g r id   v o ltag e   m ea s u r em en ts   to   m ain tain   v o ltag with in   ac ce p tab le  lim its   [ 8 ] .   Activ p o wer   f ilter s   an d   v o ltag e   r eg u latio n   alg o r ith m s   ar e   u s ed   to   co m p en s ate  f o r   h ar m o n ics  an d   v o ltag e   f lu ctu atio n s   ca u s e d   b y   n o n - lin ea r   l o ad s   o r   g r id   d is tu r b an ce s .   MPPT  alg o r ith m s   o p tim ize  th e   o u tp u o f   r en ewa b le  en e r g y - b ased   DG  s y s tem s ,   s u ch   as   s o lar   p h o to v o ltaic  ( PV)   an d   win d   tu r b in es,  b y   tr ac k in g   th e   m ax im u m   p o wer   p o in t o f   th r en ewa b le  en er g y   s o u r ce   [ 9 ]   T h p er f o r m an c o f   d is tr ib u tio n   n etwo r k   is   ev alu ated   b y   co n n ec tin g   p h o to v o ltaic  ( PV)   u s in g   d if f er en o p tim izatio n   al g o r it h m s   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   Po wer   q u ality   en h an ce m e n alg o r ith m s   im p r o v th e   q u ality   o f   p o wer   d eliv er e d   b y   DG  s y s tem s   b y   m itig atin g   h a r m o n ics,  v o ltag s ag s ,   an d   o t h er   d is tu r b an ce s   [ 1 2 ] .   L o ad   b alan cin g   a n d   d e m an d   r esp o n s alg o r ith m s   o p tim ize  th o p er atio n   o f   DG  s y s tem s   to   m atch   g en er atio n   with   lo ca d em an d   an d   g r id   c o n d i tio n s .   Pre d ictiv alg o r ith m s ,   m ac h in lear n in g   tech n iq u es,  an d   o p tim izatio n   a l g o r i t h m s   a r e   e m p l o y e d   t o   f o r e c a s t   l o a d   d e m a n d   a n d   a d j u s t   t h e   o p e r a t i o n   o f   D G   s y s t e m s   a c c o r d i n g l y   [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ] .   P ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PSO )   is   o n o f   t h p o p u lar   o p tim izatio n   tech n iq u wh ich   i s   u s ed   f o r   o p t im al   lo ca tio n   an d   s ize  o f   DGs [ 1 5 ] ,   [ 1 6 ].       2.   P SO   AL G O RI T H M   T h PSO   tech n iq u is   m o d ell ed   af ter   th s o cial  in ter ac tio n s   an d   d y n a m ic  m o tio n s   o f   in s ec ts ,   b ir d s ,   an d   f is h .   s war m   o f   ag en ts ,   o r   p ar ticles,  is   u s ed   in   th is   m eth o d   to   m o v th r o u g h o u th s ea r ch   s p ac in   s ea r ch   o f   th o p tim al  lo ca tio n .   B ased   o n   b o th   its   o wn   an d   o t h er   p ar ticles   f ly in g   ex p e r ien c es,  ev er y   p ar ticle  in   s ea r ch   s p ac m o d if ies  its   f lig h p ath .   T h e   p a r ticle  with   t h h ig h est  f itn ess   v alu is   i n   th b est  p o s itio n   g lo b ally .   Po s itio n ,   v elo city ,   a n d   p r ev i o u s   b est  p o s itio n   ar th th r ee   p ar am et er s   f o r   ev er y   p ar ticle.   Gath er in g   o f   f ly in g   p ar ticles ( s war m ) - s e ar ch   f o r   ev o l v in g   s o lu tio n s .   E v er y   m e m b er   o f   th e   p o p u l atio n   an d   ass o ciate d   p ar ticle  in   PS h as  v ar iab le  v el o city   th at  d eter m in es h o it tr av els ar o u n d   th s ea r ch   s p ac in   D - d im e n s io n al  s p ac e,   th i’   th   p ar ticl is   ( 1 ).         = { 1 , 2 , ,  }   (1 )     T h r elev an v elo city   is   r ep r esen ted   b y   an o th e r   D - d im e n s io n al  v ec to r   is   g iv en   ( 2 ) .     + 1 = +   r   an d   ( ) ( pbe s t   ) +   r an d   ( ) ( Gbe s t   )   (2 )     T h p o s itio n   o f   ea ch   p ar ticle  i s   u p d ated   ev e r y   g en er atio n   is   g iv en   ( 3 ) .     + 1 = + + 1   (3 )     I n   th is   wo r k ,   th p ar ticle  is   r ep r esen ted   as DG   lo ca tio n   an d   s ize  as sh o wn   in   Fig u r 1 .           Fig u r 1.   I n d iv id u al  p ar ticle       T h v ar iab le  p ar am eter s   o f   th e   PS alg o r ith m   ar g i v en   as f o llo ws :   Ma x im u m   n u m b er   o f   iter atio n s   1 0 0   Nu m b er   o f   DG  u n its   1 0   p ar ticle  s ize= 4 0     =2     =2   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       P erfo r ma n ce   ev a lu a tio n   o f d is tr ib u tio n   n etw o r w ith   ch a n g e   o f lo a d     ( S w a th i S a n ke p a lly )   1461     W = W m ax ( W m ax W m in i t e r m ax )   ite r       W h er W max   =0 . 9   an d   W min   0 . 4 .       3.   WI ND   P O WE R   G E NE RAT I O N   I n   th e   p r o d u ctio n   o f   win d   ele ctr icity   f o r   th e   win d   p o wer   s y s tem   to   o p er ate  s af ely   an d   s te ad ily ,   it  is   im p o r tan t o   p la n   a h ea d   a n d   c o o r d in ate   th a ctiv an d   r e ac tiv p o wer   o f   win d   f a r m s   with   th g r id   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] .   Slo m an u al  r eser v es  ca n   b u s ed   to   co m p en s ate  f o r   th win d   p o wer   lo s as  r esu lt  o f   W T s   s h u ttin g   d o wn   d u r in g   t h s to r m   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .   B ec au s win d   tu r b in r o to r s   ar to tally   d is co n n ec ted   f r o m   th g r id ,   th ey   a r e   u n ab le  t o   ad a p to   ch a n g es  in   s y s tem   f r eq u en cy   o r   tak e   p a r in   p o wer   s y s tem   f r eq u en c y   co n tr o [ 2 0 ] ,   [ 2 1 ] .   T h win d   g en er at o r s   o u tp u p o wer   is   ze r o   wh en   th win d   s p ee d   is   b elo th cr itical  s p ee d .   Usi n g   r ea lis ti d ata,   p o wer   esti m atio n   m eth o d   b ased   o n   Ga u s s ian   r eg r ess io n   ac cu r ately   d escr ib es  v ar io u s   tu r b in ty p es  an d   lo ca tio n s   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ] .   m o d el  to   d ep ict  th e   co r r elatio n   b etwe en   win d   s p ee d   an d   win d   tu r b in o u tag e   p r o b a b ilit ies [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .       4.   RE SU L T S   AND   ANA L YS I S   T h PS m eth o d   h as  b ee n   ap p lied   to   r ad ial   d is tr ib u tio n   n etwo r k   f o r   o p tim al   lo ca tio n   an d   p o wer   s u p p ly   o f   ten   win d   DG .   T h e   r esu lts   o f   th s tu d y   o f   win d   g en er ato r s   lo ca tio n s   an d   p o wer   s u p p lies   ar e   p r esen ted   in   T a b le  1 .   T h e   f o llo win g   ca s s tu d ies  ar e   u s e d   to   ass ess   an d   ex p lain   th e   d i s tr ib u tio n   n etwo r k p er f o r m an ce .       T ab le  1 .   Op tim al  lo ca tio n   an d   p o wer   s u p p l y   o f   1 0   win d   d is tr ib u ted   g e n er ato r s   W i n d   g e n e r a t o r s   n u m b e r   PSO   B u s   N o .   S u p p l y   p o w e r   ( k V A )   W i n d   G e n e r a t o r - 1   83   2 9 1 . 2 3 7   W i n d   G e n e r a t o r - 2   53   2 9 7 . 7 3 3   W i n d   G e n e r a t o r - 3   51   2 8 4 . 4 8 3   W i n d   G e n e r a t o r - 4   29   2 7 4 . 2 0 1   W i n d   G e n e r a t o r - 5   85   2 2 1 . 7 0 2   W i n d   G e n e r a t o r - 6   63   2 9 8 . 4 4 7   W i n d   G e n e r a t o r - 7   82   2 8 9 . 0 8 9   W i n d   G e n e r a t o r - 8   29   2 8 6 . 4 7 1   W i n d   G e n e r a t o r - 9   69   1 9 7 . 5 0 8   W i n d   G e n e r a t o r - 10   82   2 7 5 . 4 3 1       4 . 1   Ca s s t ud y   1 :   DN  v o lt a g es a t   1 2 5 o f   f ull   lo a d   W ith   th ch an g e   in   lo a d ,   th e   v o ltag es  an d   p o wer   lo s s es  in   th DN  ar c o m p u te d   wh e n   D u n its   ar co n n ec ted .   On ce   DGs  ar co n n ec ted   in   DN,   th eir   p o s itio n s   s h o u ld   n o b c h an g e d .   T h v o ltag es  an d   p o we r   lo s s es  ar ca lcu lated   wh en   lo ad s   ch an g e.   Fig u r 2   s h o ws  th e   DN  v o ltag es  at  1 2 5 o f   f u ll  l o ad ,   th m i n im u m   v o ltag is   0 . 9 5 6   p e r   u n it a t b u s   n u m b er   7 5 .           Fig u r 2 .   Vo ltag es ( P.U)   o f   D at  1 2 5 % f u ll lo a d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  3 9 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 25 :   1 4 5 9 - 1 4 6 6   1462   4 . 2   Ca s s t ud y   2 DN  v o lt a g es a t   1 0 0 o f   f ull   lo a d   T h v o ltag r esu lts   ar e   d is p la y ed   in   Fig u r e   3 .   B u s   n u m b er   8 4   h as  m a x im u m   d is tr ib u tio n   n etwo r k   v o ltag o f   1 . 0 1 2   p e r   u n it,  w h ile  b u s   n u m b e r   7 5   h as  th lo w est  v o l tag o f   0 . 9 8 2   p er   u n it.   All  b u s es   v o ltag es  ar with in   th ac ce p ta b le  r an g ( 0 . 9 5   1 . 0 5 ) .           Fig u r 3 .   Per   u n it v o lta g es o f   DN  at  1 0 0 % f u ll lo ad       4 . 3 .     Ca s s t ud y   3 DN  v o lt a g es a t   7 5 o f   f ull   lo a d   T h v o ltag r esu lts   at  7 5 %   o f   th f u ll  lo ad   is   s h o wn   in   Fig u r 4 .   B u s   n u m b e r   2 2   h as  a   m in im u m   d is tr ib u tio n   n etwo r k   v o ltag e   o f   0 . 9 9 5   p er   u n it,  wh er ea s   b u s   n u m b er   8 4   h as   m a x im u m   v o ltag o f   1 . 0 3 3   P.U T h d is tr ib u tio n   n etwo r k   o p er ates stead ily   as a   r esu lt.           Fig u r 4 .   Per   u n it v o lta g es o f   DN  at  7 5 % f u ll lo ad       4 . 4 .   Ca s s t ud y   4 DN  v o lt a g es a t   5 0 o f   f ull   lo a d   T h v o ltag r esu lts   at  5 0 o f   f u ll  lo a d   s h o w n   in   Fig u r e   5 .   B u s   n u m b e r   8 4   h as  th m ax im u m   DN  v o ltag o f   1 . 0 5 4   p er   u n it,   wh ile  b u s   n u m b er   1 6   h as  th e   l o west  v o ltag o f   1 . 0 0   p er   u n it.   T h d is tr ib u tio n   n etwo r k   is   u n s tab le  in   th is   ca s s tu d y   b ec a u s th e   m ax im u m   v o ltag o f   1 . 0 5 6   e x ce ed s   th m a x im u m   b o u n d ar y   lim it o f   1 . 0 5   P.U.   T h v o ltag s tab ilit y   o f   DN  i s   in v esti g ated   f r o m   th af o r e m en tio n ed   ca s s tu d ies  an d   s h o wn   in   th T ab le  2 .   T h d is tr ib u tio n   n etwo r k   b ec am u n s tab le  wh en   t h v o ltag b o u n d ar y   lim it  ex c ee d ed   at  5 0 o f   f u ll   lo ad .   T h c h an g es  in   lo ad   h av an   im p ac o n   p o wer   lo s s es.  T h p o wer   lo s s es  r esu ltin g   f r o m   ch an g es  in   th e   lo ad   ar g i v en   in   T ab le  3 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       P erfo r ma n ce   ev a lu a tio n   o f d is tr ib u tio n   n etw o r w ith   ch a n g e   o f lo a d     ( S w a th i S a n ke p a lly )   1463       Fig u r 5 .   Per   u n it   v o lta g es o f   DN  at  5 0 % f u ll lo ad       T ab le   2.   Th ch an g in   v o ltag es a t v ar iab le  lo ad s   Lo a d   M i n i m u m   p e r   u n i t   v o l t a g e   M a x i m u m   p e r   u n i t   v o l t a g e   Th e   a v e r a g e   v o l t a g e   o f   8 5   b u ses   D e v i a t i o n   o f   m i n i m u v o l t a g e   ( %)   D e v i a t i o n   o f   max i mu v o l t a g e   ( %)   1 2 5 %   0 . 9 5 6   1   0 . 9 7 0   4 . 4   ( d r o p )   0   1 0 0 %   0 . 9 8 2   1 . 0 1 2   0 . 9 9 3   1 . 8   ( d r o p )   1 . 2 ( r i se)   7 5 %   0 . 9 9 5   1 . 0 3 3   1 . 0 1 3   0 . 5   ( d r o p )   3 . 3 ( r i se)   5 0 %   1   1 . 0 5 4   1 . 0 3 3   0   5 . 4   ( r i s e )       T ab le  3 .   Po wer   l o s s es o f   DN  with   th ch an g e   o f   lo a d s   C h a n g e   o f   l o a d   ( %)   P o w e r   l o ss e s( k W )   1 2 5   4 7 . 4   1 0 0   1 8 . 8   75   2 2 . 0   50   5 2 . 3       T h co n n ec tio n   o f   DG  u n its   with   f ix ed   lo ca tio n s   an d   s izes  lead s   to   ab n o r m al  v o ltag ch an g es  an d   lo s s   o f   p o wer   with   lo a d   ch an g es,  wh ich   lead s   to   d am a g t o   th lo ad s   an d   d ec r ea s in   th ef f icien cy   o f   th e   DN.   T h is   p r o b lem   h as  b ee n   o v er co m e   b y   c o n tr o llin g   th e   s u p p ly   p o we r   o f   th e   DG  u n its   wh en   th e   lo ad   ch an g es.  T h f i x ed   l o ca tio n s   an d   d i f f er en t   s izes  o f   DG  u n i ts   ar co n n ec ted   i n   DN  with   lo ad   c h an g es  u s in g   PS f o r   r eliab le  an d   h i g h - q u ality   p o wer   s u p p ly .   T h e   f ix e d   lo ca tio n s   an d   d if f er e n s izes  o f   DG  u n its   with   lo ad   ch an g es  ar in d icate d   in   T ab le  4 .   T h v o ltag es  o f   DN  f o r   d if f er en s izes  o f   DG  u n its   with   lo ad   ch a n g es   ar s h o wn   in   Fig u r 6 .         T ab le  4 .   Var iab le  p o wer   s u p p l y   o f   DG  u n its   in   DN  with   th ch an g o f   lo ad s   DG  n u mb e r   B u s   n u m b e r   P o w e r   s u p p l y   o f   D G u n i t s ( k V A )   1 2 5 %   L o a d   1 0 0 %   L o a d   7 5 L o a d   5 0 L o a d   DG  - 1   83   3 0 4   2 9 1 . 2   4 0 . 4   5 2 . 3   DG  - 2   53   1 3 2 . 7   2 9 7 . 7   1 7 8 . 9   1 9 0 . 2   DG  - 3   51   3 0 4   2 8 4 . 4   2 2 4 . 9   1 6 . 0   DG  - 4   29   3 0 4   2 7 4 . 2   3 0 4   1 6 6 . 6   DG  - 5   85   2 7 9 . 7   2 2 1 . 7   4 5 . 6   1 4 0 . 6   DG  - 6   63   7 8 . 5   2 9 8 . 4   3 0 4   1 8 5 . 5   DG  - 7   82   1 2 8 . 0   2 8 9 . 0   1 8 8 . 2   4 8 . 4   DG  - 8   29   3 0 4   2 8 6 . 4   3 0 4   3 0 4   DG  - 9   69   3 0 4   1 9 7 . 5   3 0 4   2 5 1 . 4   DG  - 10   82   3 0 4   2 7 5 . 4   3 0 4   9 3 . 8       T ab le  5   s h o ws  th e   m ea n   v alu es  o f   8 5   b u s   v o ltag es,  as  well  as  th p er ce n tag e   v a r iatio n   o f   t h e   m in im u m   a n d   m ax im u m   v o ltag es  f r o m   th e   n o m i n al  v o ltag e.   All  v o ltag es  ar e   with in   b o u n d s   a n d   clo s t o   u n ity .   T h e   p o wer   lo s s es d u r in g   lo ad   c h an g es a r g iv en   i n   T a b le  6 .   Fig u r 7   s h o ws  co m p a r is o n   o f   th p o we r   lo s s es  o f   DN  b etwe en   f ix ed - s ize  DG  u n its   an d   v ar iab le - s ize  DG  u n its   d u r in g   lo ad   ch an g es.  T h e   ac tiv e   p o wer   lo s s es  ar v e r y   h ig h   with   DGs  o f   f i x ed   s ize  d u r i n g   lo ad   ch an g es c o m p a r ed   to   DG s   o f   v ar iab le  s ize.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  3 9 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 25 :   1 4 5 9 - 1 4 6 6   1464       Fig u r 6 .   C o m p a r is o n   o f   v o lta g es a t d if f er en b u s es f o r   v ar io u s   lo ad s       T ab le  5 .   T h ch an g o f   v o ltag es a t v ar iab le  lo ad s   C h a n g e   o f   l o a d   ( %)   M i n i m u m   p e r   u n i t   v o l t a g e   M a x i m u m   p e r   u n i t   v o l t a g e   A v g   v o l t a g e   o f   P e r   u n i t   8 5   b u s e s   D e v i a t i o n   o f   m i n i m u v o l t a g e   ( % )   D e v i a t i o n   o f   max i mu v o l t a g e   ( % )   1 2 5   0 . 9 6 7   1 . 0 0 0   0 . 9 7 9   3 . 3   0   1 0 0   0 . 9 8 2   1 . 0 1 2   0 . 9 9 3   1 . 8   1 . 2   75   0 . 9 9 4   1 . 0 0 6   0 . 9 9 9   0 . 6   0 . 6   50   0 . 9 9 5   1 . 0 0 1   0 . 9 9 9   0 . 5   0 . 1       T a b l e   6 .   P o w e r   l o s s e s   o f   D N   a t   a   f i x e d   l o c a t i o n   a n d   v a r i a b l e   p o w e r   s i z e s   o f   D G   u n i t s   w i t h   t h e   c h a n g e   o f   l o a d s   Lo a d s   A c t i v e   p o w e r   l o sses   ( k W )   1 2 5 %   o f   l o a d   3 4 . 8 0 6   1 0 0 %   o f   l o a d   1 8 . 7 2 8   7 5 o f   l o a d   6 . 0 4 2   5 0 o f   l o a d   2 . 4 8 8           Fig u r 7 .   C o m p a r is o n   o f   ac tiv p o wer   lo s s es f o r   f i x ed   s ize  a n d   v ar ia b le  s ize  DG       5.   CO NCLU SI O N   T h PS O   tech n iq u h as  b ee n   a p p lied   o n   a n   I E E E - 8 5   b u s   r ad i al  d is tr ib u tio n   n etwo r k   t o   d ete r m in th o p tim al  p o s itio n   an d   d im en s io n s   f o r   win d   DG.   W h en   th win d   DGs  ar co n n ec t ed ,   th d is tr ib u tio n   n etwo r k s   v o ltag es  an d   p o we r   lo s s es  ar ca lcu lated   d u r in g   lo ad   v ar iatio n s   o f   1 2 5 %,  1 0 0 %,  7 5 %,   an d   5 0 %.   T h d is tr ib u tio n   n etwo r k   b ec o m es  u n s tab le  wh e n   t h h ig h es v o ltag e   ex ce e d s   th e   m ax im u m   b o u n d a r y   lim its   at  5 0 % o f   f u ll lo ad .       F UNDING   I NF O R M A T I O   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .     0 , 9 6 0 , 9 7 0 , 9 8 0 , 9 9 1 1 , 0 1 1 , 0 2 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 V o l t a g e s( P . U ) B u N u mb e r s A 1 2 5 %   O F   L O A D A 1 0 0 %   O F   L O A D A 7 5 O F   LO A D A 5 0 O F   LO A D 125% 100% 75% 50% 0 10 20 30 40 50 60 1 2 5 % 1 0 0 % 7 5 % 5 0 % P o w er   lo s s es(k W) fix e d   DG   siz e Va ria b le DG siz e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       P erfo r ma n ce   ev a lu a tio n   o f d is tr ib u tio n   n etw o r w ith   ch a n g e   o f lo a d     ( S w a th i S a n ke p a lly )   1465   AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T     T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les   T ax o n o m y   ( C R ed iT )   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Swath i San k ep ally                               Sra v an Ku m ar   B ali                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     T h Au th o r s   h av n o   o th er   r lev en t   af f iliatio n s   o r   f in an cia in v o lv em en with   an y   o r g a n izatio n   o r   en tity   with   d ir ec t o r   in d ir ec f in an cial  in ter est in   th s u b ject   m atter   d is cu s s ed   in   th m an u s cr ip t.       DATA AV AI L AB I L I T   Simu latio n   o f   th is   r esear ch   o b t ain ed   f r o m   th m e n tio n ed   r esear ch   co n te n t in   “r ef e r en ce s ”.           RE F E R E NC E S   [ 1 ]   D .   B .   P r a k a s h   a n d   C .   La k s h mi n a r a y a n a ,   M u l t i p l e   D G   P l a c e me n t i n   D i st r i b u t i o n   S y st e f o r   P o w e r   Lo ss  R e d u c t i o n   U si n g   P S O   A l g o r i t h m ,   Pro c e d i a   T e c h n o l o g y ,   v o l .   2 5 ,   p p .   7 8 5 7 9 2 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o t c y . 2 0 1 6 . 0 8 . 1 7 3 .   [ 2 ]   M .   Y o u si f ,   Q .   A i ,   Y .   G a o ,   W .   A .   W a t t o o ,   Z.   J i a n g ,   a n d   R .   H a o ,   A n   o p t i mal   d i s p a t c h   s t r a t e g y   f o r   d i s t r i b u t e d   mi c r o g r i d s   u si n g   P S O ,   C S E J o u rn a l   o f   Po w e r   a n d   E n e r g y   S y st e m s ,   v o l .   6 ,   n o .   3 ,   p p .   7 2 4 7 3 4 ,   Ju n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 7 7 7 5 / C S EEJ P ES.2 0 1 8 . 0 1 0 7 0 .   [ 3 ]   L.   Zh a n g ,   H .   Z h e n g ,   Q .   H u ,   B .   S u ,   a n d   L.   L y u ,   A n   A d a p t i v e   D r o o p   C o n t r o l   S t r a t e g y   f o r   I sl a n d e d   M i c r o g r i d   B a sed   o n   I mp r o v e d   P a r t i c l e   S w a r m O p t i mi z a t i o n ,   I E EE  Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   3 5 7 9 3 5 9 3 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 6 0 8 7 1 .   [ 4 ]   Q .   K a n g ,   M .   Z h o u ,   J.  A n ,   a n d   Q .   W u ,   S w a r I n t e l l i g e n c e   A p p r o a c h e t o   O p t i m a l   P o w e r   F l o w   P r o b l e m   W i t h   D i s t r i b u t e d   G e n e r a t o r   F a i l u r e i n   P o w e r   N e t w o r k s,”   I EE T ra n s a c t i o n s   o n   A u t o m a t i o n   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   3 4 3 3 5 3 ,   A p r .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TA S E. 2 0 1 2 . 2 2 0 4 9 8 0 .   [ 5 ]   N .   G h a d i mi ,   M .   A f k o u si - P a q a l e h ,   a n d   A .   N o u r i ,   P S O   B a se d   F u z z y   S t o c h a st i c   L o n g - T e r M o d e l   f o r   D e p l o y m e n t   o f   D i st r i b u t e d   En e r g y   R e s o u r c e i n   D i s t r i b u t i o n   S y st e ms   W i t h   S e v e r a l   O b j e c t i v e s,   I E E S y st e m J o u r nal ,   v o l .   7 ,   n o .   4 ,   p p .   7 8 6 7 9 6 ,   D e c .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T. 2 0 1 3 . 2 2 5 2 8 6 5 .   [ 6 ]   S .   R o y   G h a t a k ,   S .   S a n n i g r a h i ,   a n d   P .   A c h a r j e e ,   C o m p a r a t i v e   P e r f o r m a n c e   A n a l y si s   o f   D G   a n d   D S TA TC O M   U si n g   I mp r o v e d   P S O   B a s e d   o n   S u c c e ss   R a t e   f o r   D e r e g u l a t e d   En v i r o n me n t ,   I E EE   S y st e m s   J o u rn a l ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   2 7 9 1 2 8 0 2 ,   S e p .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T. 2 0 1 7 . 2 6 9 1 7 5 9 .   [ 7 ]   S .   R .   B i sw a l ,   G .   S h a n k a r ,   R .   M .   El a v a r a sa n ,   a n d   L.   M i h e t - P o p a ,   O p t i mal   A l l o c a t i o n / S i z i n g   o f   D G s/ C a p a c i t o r i n   R e c o n f i g u r e d   R a d i a l   D i st r i b u t i o n   S y st e U s i n g   Q u a si - R e f l e c t e d   S l i me   M o u l d   A l g o r i t h m ,   I E EE   Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   1 2 5 6 5 8 1 2 5 6 7 7 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 1 1 1 0 2 7 .   [ 8 ]   T.   G u sh ,   C . - H .   K i m,   S .   A d mas i e ,   J. - S .   K i m,   a n d   J. - S .   S o n g ,   O p t i ma l   S mart  I n v e r t e r   C o n t r o l   f o r   P V   a n d   B E S S   t o   I mp r o v e   P V   H o st i n g   C a p a c i t y   o f   D i st r i b u t i o n   N e t w o r k U si n g   S l i me  M o u l d   A l g o r i t h m,”   I EE Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   5 2 1 6 4 5 2 1 7 6 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 7 0 1 5 5 .   [ 9 ]   O .   P a t h a k   a n d   P .   P r a k a s h ,   " Lo a d   F l o w   S o l u t i o n   f o r   R a d i a l   D i s t r i b u t i o n   N e t w o r k , "   2 0 1 8   2 n d   I EEE   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Po w e El e c t ro n i c s,   I n t e l l i g e n t   C o n t r o l   a n d   En e rg y   S y s t e m s   ( I C P EI C E S ) ,   D e l h i ,   I n d i a ,   2 0 1 8 ,   p p .   1 7 6 - 1 8 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C P EI C ES.2 0 1 8 . 8 8 9 7 3 0 5 .   [ 1 0 ]   A .   N a d e r i p o u r   e t   a l . ,   " D e t e r mi n i st i c   a n d   p r o b a b i l i s t i c   m u l t i - o b j e c t i v e   p l a c e me n t   a n d   si z i n g   o f   w i n d   r e n e w a b l e   e n e r g y   so u r c e s   u si n g   i mp r o v e d   s p o t t e d   h y e n a   o p t i m i z e r , "   J o u r n a l   o f   C l e a n e r   Pro d u c t i o n ,   v o l .   2 8 6 ,   p .   1 2 4 9 4 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j c l e p r o . 2 0 2 0 . 1 2 4 9 4 1 .     [ 1 1 ]   S .   K u mar  a n d   A .   K u mar,  " O p t i ma l   A l l o c a t i o n   a n d   S i z i n g   o f   D i s t r i b u t e d   G e n e r a t i o n   i n   I EEE - 8 5   B U S   S y s t e C o n si d e r i n g   V a r i o u s   Lo a d   M o d e l U s i n g   M u l t i - o b j e c t i v e   M e t a h e u r i s t i c   A l g o r i t h ms,"   D e c a r b o n i sa t i o n   a n d   D i g i t i z a t i o n   o f   t h e   E n e r g y   S y st e m ,   p p .   1 5 - 3 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 99 - 7 6 3 0 - 0 _ 2 .   [ 1 2 ]   T.   S e n j y u ,   Y .   M i y a z a t o ,   A .   Y o n a ,   N .   U r a sa k i ,   a n d   T .   F u n a b a s h i ,   O p t i ma l   D i s t r i b u t i o n   V o l t a g e   C o n t r o l   a n d   C o o r d i n a t i o n   W i t h   D i st r i b u t e d   G e n e r a t i o n ,   I EE T r a n s a c t i o n o n   Po w e r   D e l i v e r y ,   v o l .   2 3 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 3 6 1 2 4 2 ,   A p r .   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R D . 2 0 0 7 . 9 0 8 8 1 6 .   [ 1 3 ]   H .   Y o s h i d a ,   K .   K a w a t a ,   Y .   F u k u y a m a ,   S .   Ta k a y a m a ,   a n d   Y .   N a k a n i s h i ,   A   p a r t i c l e   sw a r o p t i m i z a t i o n   f o r   r e a c t i v e   p o w e r   a n d   v o l t a g e   c o n t r o l   c o n si d e r i n g   v o l t a g e   s e c u r i t y   a sses sme n t ,   I EEE   T ra n s a c t i o n s   o n   P o w e S y s t e m s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   4 ,   p p .   1 2 3 2 1 2 3 9 ,   2 0 0 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 5 9 . 8 9 8 0 9 5 .   [ 1 4 ]   A .   I b r a h i e t   a l . ,   P V   ma x i mu m   p o w e r - p o i n t   t r a c k i n g   u si n g   m o d i f i e d   p a r t i c l e   sw a r m   o p t i m i z a t i o n   u n d e r   p a r t i a l   sh a d i n g   c o n d i t i o n s ,   C h i n e se   J o u rn a l   o f   E l e c t ri c a l   En g i n e e ri n g ,   v o l .   6 ,   n o .   4 ,   p p .   1 0 6 1 2 1 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / C J EE. 2 0 2 0 . 0 0 0 0 3 5 .   [ 1 5 ]   E.   A .   A l ma b s o u t ,   R .   A .   El - S e h i e m y ,   O .   N .   U .   A n ,   a n d   O .   B a y a t ,   A   H y b r i d   L o c a l   S e a r c h - G e n e t i c   A l g o r i t h m   f o r   S i mu l t a n e o u s   P l a c e me n t   o f   D G   U n i t a n d   S h u n t   C a p a c i t o r i n   R a d i a l   D i s t r i b u t i o n   S y s t e ms,”   I EE Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   5 4 4 6 5 5 4 4 8 1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 2 9 8 1 4 0 6 .   [ 1 6 ]   S .   G a n g u l y   a n d   D .   S a ma j p a t i ,   D i st r i b u t e d   G e n e r a t i o n   A l l o c a t i o n   o n   R a d i a l   D i s t r i b u t i o n   N e t w o r k U n d e r   U n c e r t a i n t i e o f   L o a d   a n d   G e n e r a t i o n   U si n g   G e n e t i c   A l g o r i t h m ,   I E EE  T r a n sa c t i o n o n   S u s t a i n a b l e   E n e r g y ,   v o l .   6 ,   n o .   3 ,   p p .   6 8 8 6 9 7 ,   J u l .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TST E. 2 0 1 5 . 2 4 0 6 9 1 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci Vo l.  3 9 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 25 :   1 4 5 9 - 1 4 6 6   1466   [ 1 7 ]   S .   M .   R .   H .   S h a w o n ,   X .   Li a n g   a n d   M .   J a n b a k h s h ,   " O p t i mal   p l a c e m e n t   o f   d i s t r i b u t e d   g e n e r a t i o n   u n i t s   f o r   m i c r o g r i d   p l a n n i n g   i n   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k s,"  i n   I EEE   T ra n sa c t i o n s   o n   I n d u s t ry  Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   5 9 ,   n o .   3 ,   p p .   2 7 8 5 - 2 7 9 5 ,   M a y - Ju n e   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI A . 2 0 2 3 . 3 2 3 6 3 6 3 .   [ 1 8 ]   K .   D a s,   F .   G u o ,   E.   N u n o ,   a n d   N .   A .   C u t u l u l i s,   F r e q u e n c y   S t a b i l i t y   o f   P o w e r   S y st e w i t h   La r g e   S h a r e   o f   W i n d   P o w e r   u n d e r   S t o r m   C o n d i t i o n s,   J o u r n a l   o f   M o d e rn   P o w e r   S y st e m s   a n d   C l e a n   E n e r g y ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   p p .   2 1 9 2 2 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 5 8 3 3 / M P C E. 2 0 1 8 . 0 0 0 4 3 3 .   [ 1 9 ]   M .   R .   N a y a k ,   D .   B e h u r a ,   a n d   K .   K a st u r i ,   " O p t i ma l   a l l o c a t i o n   o f   e n e r g y   st o r a g e   s y st e a n d   i t b e n e f i t   a n a l y s i f o r   u n b a l a n c e d   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k   w i t h   w i n d   g e n e r a t i o n , "   J o u rn a l   o f   C o m p u t a t i o n a l   S c i e n c e ,   v o l .   5 1 ,   p .   1 0 1 3 1 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j o c s . 2 0 2 1 . 1 0 1 3 1 9 .     [ 2 0 ]   M .   H a sh e m,  M .   A .   S a l a m,   M .   T h .   E l .   M o h a n d e s ,   M .   N a y e l   a n d   M .   E b e e d ,   " O p t i ma l   P l a c e me n t   a n d   S i z i n g   o f   W i n d   T u r b i n e   G e n e r a t o r a n d   S u p e r c o n d u c t i n g   M a g n e t i c   E n e r g y   S t o r a g e i n   a   D i st r i b u t i o n   S y st e m,"   J o u r n a l   o f   En e rg y   S t o r a g e ,   v o l .   3 8 ,   2 0 2 1 ,   p .   1 0 2 4 9 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e st . 2 0 2 1 . 1 0 2 4 9 7 .   [ 2 1 ]   Li   W a n g ,   T a i - H e r   Y e h ,   W e - Je n   Le e ,   a n d   Z h e   C h e n ,   B e n e f i t   Ev a l u a t i o n   o f   W i n d   Tu r b i n e   G e n e r a t o r i n   W i n d   F a r ms  U si n g   C a p a c i t y - F a c t o r   A n a l y s i a n d   Ec o n o mi c - C o s t   M e t h o d s,”   I EE T r a n s a c t i o n o n   P o w e r   S y st e m s ,   v o l .   2 4 ,   n o .   2 ,   p p .   6 9 2 7 0 4 ,   M a y   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R S . 2 0 0 9 . 2 0 1 6 5 1 9 .   [ 2 2 ]   M .   L i u   e t   a l . ,   A   S l i m e   M o l d - A n t   C o l o n y   F u s i o n   A l g o r i t h m   f o r   S o l v i n g   T r a v e l i n g   S a l e sm a n   P r o b l e m ,   I E EE  A c c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   2 0 2 5 0 8 2 0 2 5 2 1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ES S . 2 0 2 0 . 3 0 3 5 5 8 4 .   [ 2 3 ]   H .   M .   H .   F a r h ,   A .   M .   A l - S h a a l a n ,   A .   M .   El t a m a l y ,   a n d   A .   A .   A l - S h a mm a A ,   A   N o v e l   C r o w   S e a r c h   A l g o r i t h m   A u t o - D r i v e   P S O   f o r   O p t i ma l   A l l o c a t i o n   a n d   S i z i n g   o f   R e n e w a b l e   D i s t r i b u t e d   G e n e r a t i o n ,   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   2 7 8 0 7 2 7 8 2 0 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 2 9 6 8 4 6 2 .   [ 2 4 ]   H .   M o h a mm e d   a n d   C .   O .   N w a n k p a ,   S t o c h a st i c   a n a l y si s   a n d   si m u l a t i o n   o f   g r i d - c o n n e c t e d   w i n d   e n e r g y   c o n v e r si o n   sy s t e m ,   I E E E   T ra n s a c t i o n o n   E n e r g y   C o n v e rs i o n ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   8 5 9 0 ,   M a r .   2 0 0 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 6 0 . 8 4 9 1 2 1 .   [ 2 5 ]   Z.   J i n ,   F .   Li ,   X .   M a ,   a n d   S .   M .   D j o u a d i ,   S e m i - d e f i n i t e   p r o g r a m mi n g   f o r   p o w e r   o u t p u t   c o n t r o l   i n   a   w i n d   e n e r g y   c o n v e r si o n   sy st e m,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   S u st a i n a b l e   E n e rg y ,   v o l .   5 ,   n o .   2 ,   p p .   4 6 6 4 7 5 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TSTE . 2 0 1 3 . 2 2 9 3 5 5 1 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       S wa th i   S a n k e p a ll y           wa s   b o rn   in   T h ir u m a lag iri   Vill a g e ,   S u ry a p e t   District ,   Tela n g a n a   S tate ,   In d ia.   S h e   re c e iv e d   M . Tec h .   d e g re e   fro m   Ja wa h a rlal   Ne h ru   Tec h n o lo g y   Un iv e rsity   Hy d e ra b a d   (JN TUH).   Cu rre n tl y ,   sh e   is  wo rk in g   a a n   a ss istan p ro fe ss o in   th e   De p a rtme n o El e c tri c a En g i n e e rin g ,   B h o Re d d y   En g i n e e rin g   c o ll e g e   fo wo m e n ,   JN TUH .   S h e   h a m o re   th a n   1 2   y e a rs  o f   e x p e rien c e   in   tea c h in g .   He r   re se a rc h   a re a   is  a p p l i c a ti o n s   o f   o p ti m iza ti o n   tec h n iq u e s   in   p o we r   sy ste m s.   S h e   can   be   c o n tac ted   at   e m a il :   ss rre d d y 1 5 @g m a il . c o m .       Dr .   S r a v a n a   K u m a r   B a li           re c e iv e d   P h . D.   d e g re e   in   E lec tri c a l   a n d   El e c tro n ics   En g i n e e rin g   fro m   JN TUK,  An d h ra   P ra d e sh ,   I n d ia  in   2 0 1 9 .   He   is  c u rre n tl y   wo rk in g   a a n   As sista n t   P ro fe ss o r   with   th e   G I TAM   De e m e d   to   be   Un iv e rsity ,   Visa k h a p a tn a m ,   An d h ra   P ra d e sh .   His   re se a rc h   in tere sts  i n c lu d e   p o we s y ste m s - n e two rk   c o n ti n g e n c y ,   F ACT S   d e v ice s   p lac e m e n t,   m e tah e u risti c   m e th o d s,  a n d   a p p li c a ti o n o o p t imiz a ti o n .   I n   th e se   a re a s,  h e   h a s   p u b li sh e d   o v e r   37   S c o p u s   d a tab a se   p u b li c a ti o n s .   He   can   be   c o n tac ted   at   e m a il :   sb a li @g it a m . e d u .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.