I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o wer   E ng i neer ing   ( I J AP E )   Vo l.  14 ,   No .   4 Dec em b er   20 25 ,   p p .   9 7 0 ~ 9 7 9   I SS N:  2252 - 8 7 9 2 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e . v 1 4 . i 4 . p p 9 7 0 - 979          970       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : // ija p e. ia esco r e. co m/   O ptimi ze  the  po si tion o t he dis trib uted  g ene ra tor a n d capa citor  ba nk in th e dis tri buted  g rid  t o  min imize th e genera ti o n cos       Ng o An Lu u,  Din h Chu ng   P ha n   F a c u l t y   o f   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g ,   T h e   U n i v e r si t y   o f   D a n a n g   -   U n i v e r si t y   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   D a   N a n g ,   V i e t n a m       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   2 1 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Au g   1 9 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Oct  1 6 ,   2 0 2 5       In   t h is   p a p e r,   we   f o c u o n   d e term in in g   t h e   o p t ima p o siti o n   a n d   siz e   o f   m u lt i - d istri b u ted   g e n e ra t o rs  a n d   c a p a c it o b a n k t o   m in imiz e   th e   g e n e ra ti o n   c o st  o f   a   d istri b u ted   g rid .   T h e   o p ti m a p o siti o n   a n d   siz e   o d istri b u ted   g e n e ra to rs  a n d   c a p a c it o r   b a n k a re   d e term in e d   u si n g   a   h y b rid   o f   c o n v e n ti o n a l o ss   se n si ti v it y   fa c to a n d   a n   imp r o v e d   o n e .   Th e   p ro p o se d   a lg o rit h m   h a two   sta g e s.   F o r   e a c h   d istri b u ted   g e n e ra to r ,   we   p ri o rit ize   it s   p o siti o n   a n d   siz e .   Afte th a t,   we   fin d   th e   o p ti m a p o siti o n   a n d   siz e   o th e   c a p a c it o b a n k c o rre sp o n d i n g   t o   t h is  d istri b u ted   g e n e ra to i n st a ll a ti o n   to   m in imiz e   th e   p o we l o ss .   Afte r   c o n sid e ri n g   a ll   d istri b u ted   g e n e ra to rs,  t h e   o p ti m a n u m b e r,   p o siti o n ,   a n d   siz e   o th e   d istri b u te d   g e n e r a to rs  a n d   c a p a c it o b a n k s a re   d e term in e d   b a se d   o n   th e   m in im u m   g e n e ra ti o n   c o st v a lu e .   Th is  id e a   is  d e v e lo p e d   i n   M AT LAB   a n d   v e rifi e d   v ia  sa m p le  d istri b u te d   g rid s,   i n c lu d in g   th e   IEE E - 6 9   b u a n d   I EE E - 8 5   b u s.   Th e   v e rif y in g   r e su lt a re   e v a lu a ted   a n d   a n a ly z e d .   By   c o m p a rin g   t h o se   re su lt to   th o se   o o t h e m e th o d s t h e   p e rf o rm a n c e   o t h e   n e wly   i n tro d u c e d   m e th o d   is p r o v e n .   K ey w o r d s :   C ap ac ito r   b an k   Dis tr ib u ted   g en er ato r   Dis tr ib u ted   g r id   Gen er atio n   co s t   Po wer   lo s 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 :   Ng o An   L u u     Facu lty   o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,   T h U n iv er s ity   o f   Dan an g   -   Un iv er s ity   o f   Scien ce   an d   T ec h n o lo g y   5 4   Ng u y en   L u o n g   B an g   Stre et ,   L ien   C h ieu   W ar d ,   Da  Nan g ,   Vietn am   E m ail: ln an @ d u t.u d n . v n       1.   I NT RO D UCT I O   W ith   th d ev elo p m e n o f   r en ewa b le  en er g ies,  s u ch   as  win d   an d   s o lar ,   d is tr ib u ted   g en e r ato r s   h av e   b ec o m m o r p o p u lar   in   p o wer   s y s tem s ,   e s p ec ially   in   d i s tr ib u ted   g r id s .   T h ese  d is tr ib u ted   g en er ato r s   ca n   im p ac t o p er atio n al  in d ices,  s u ch   as p o wer   lo s s ,   g en er atio n   c o s t,  an d   s o   o n .   T h ese  in d ices c an   b ec o m wo r s if   DG’ s   p o s itio n   is   n o s u itab le.   T h er ef o r e,   th d eter m in atio n   o f   d is tr ib u ted   g en er ato r s   ( DG)   o p tim al  p lace m en t   is   im p o r tan t.   Un til  n o w,   t h er h av b ee n   m an y   p r o p o s ed   m eth o d s   t o   ta ck le  th p o wer   lo s s   is s u [ 1 ] - [ 1 5 ] .   So m e   au th o r s   f o cu s ed   o n   u s in g   DG  s o lely   [ 1 ] - [ 3 ]   o r   a   ca p ac ito r   b an k   ( C B )   s o lely   [ 4 ] .   T h e   co m b in atio n   o f   DG  an d   o th er   m eth o d s   was  also   in tr o d u ce d .   I n   th e   r ef er e n ce s   [ 5 ] ,   [ 6 ] ,   DGs  ar ass o ciate d   with   g r id   r ec o n f ig u r atio n ;   th d is ad v an tag o f   th is   co m b in atio n   is   th at  it  r eq u ir e s   h ig h   in v esti g atio n   t o   r ec o n f ig u r e,   o r   th is   co m b in atio n   ca n   n o ap p ly   t o   tie - d is tr ib u ted   g r id .   T h e   co m b in atio n   o f   r ea ctiv p o wer   co m p en s atio n   eq u ip m en a n d   DG  is   q u ite  p o p u lar   [ 7 ] - [ 1 5 ] .   T h r esu lt   [ 1 5 ] ,   STAT C OM   wa s   s u g g ested ,   wh ile  in   [ 7 ] - [ 1 4 ] ,   C B s   o r   s h u n ca p ac ito r s   wer u s ed .   Gen er ally ,   STAT C OM   ca n   b v er y   e f f icien in   v o ltag q u ality   s u p p o r t   b u t is m o r e x p en s iv th a n   C B   o f   th s am s ize.   T h er ef o r e,   th co m b in atio n   o f   DG  an d   C B   i s   q u ite  p o p u la r .     Ma n y   alg o r ith m s   wer s u g g es ted   to   d eter m in th p o s itio n   o f   DG  an d   C B   [ 7 ] - [ 1 3 ] .   Gen e r ally ,   th ese   alg o r ith m s   ar d iv id ed   in to   t h r ee   g r o u p s ,   in clu d in g   th c o n v en tio n al  alg o r ith m s   [ 1 6 ] ,   th h eu r is tic - b ased   alg o r ith m s   [ 8 ] [ 9 ] ,   an d   th h y b r id   alg o r ith m s   [ 1 0 ] ,   [ 1 4 ] ,   [ 1 7 ] .   T h ese  alg o r ith m s   ca n   ap p ly   to   two   class e s   o f   o b jectiv f u n ctio n s s in g le  an d   m u lti - co s f u n ctio n s .   C o n ce r n in g   th co s f u n ctio n ,   th r ed u ctio n   o f   p o we r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op timiz th p o s itio n   o f th d i s tr ib u ted   g en era to r   a n d   c a p a c ito r   b a n in   th e   d is tr ib u ted     ( N g o A n   Lu u )   971   lo s s   o r   en e r g y   lo s s   was  th m ain   an d   p o p u lar   o b jectiv e.   Sti ll,  s o m r esear ch er s   co n s id er e d   o th e r   o b jectiv es   s u ch   as  v o ltag in d ex ,   b en ef it,  an d   s o   o n   [ 1 7 ] .   Dep e n d in g   o n   th ap p lied   alg o r ith m ,   t h r esu lts   m ay   b d if f er en t,   n o   m atter   th e   co s f u n ctio n .   T h p e r ce n tag o f   p o wer   r ed u ctio n   is   n o r m all y   u s ed   to   co m p ar e   alg o r ith m s   to g eth e r .   No r m ally ,   if   th in s talled   p o wer   o f   DG  an d   C B   is   h ig h ,   th p o wer   l o s s   m ay   b lo w,   an d   h en ce ,   th e   p er ce n tag o f   p o w er   r ed u ctio n   is   h ig h er .   Ho we v er ,   wh e n   we  i n s tall  DG  a n d   C B   co m b in atio n   with   h ig h er   ca p ac ity ,   t h an n u al  o p e r atio n   c o s will  b h i g h er .   T h er ef o r e,   th e   h ig h e r   p o wer   lo s s   d o es  n o t   m ea n   th at  we  ca n   o b tain   b en ef its .   I n   th is   r esear ch ,   we  s u g g est  a n   alg o r ith m   t o   id en tify   t h b es lo ca tio n   an d   ca p ac ity   o f   DG s   an d   C B s .   T h o p tim izatio n   g o al  f o cu s es  o n   m in im izin g   th g e n er atio n   co s t,  b u we  s till   ac h iev lo wer   lo s s es  w ith in   th d is tr ib u tio n   n etwo r k .   T h e   p r o p o s ed   alg o r ith m   is   d ev elo p e d   f r o m   th e   lo s s   s en s itiv ity   f ac to r   ( L SF ) .   Un li k e   m an y   p r e v io u s   wo r k s   th at  f o c u s   m ain ly   o n   p o wer   lo s s   o r   v o ltag p r o f ile,   o u r   r esear ch   em p h asizes  g en er atio n   co s t,  in clu d in g   b o t h   DG  an d   C B   in v estme n t,  u s in g   an   ef f ic ien s tep - wis an aly tical  ap p r o ac h .   W u tili ze   th e   MA T L AB   s cr ip tin g   en v ir o n m en to   ex ec u te   th alg o r ith m ,   a n d   we  em p l o y   th e   I E E E - 6 9   b u s   an d   I E E E - 8 5   b u s   p o wer   s y s tem s   f o r   v e r if icatio n .   T h f in d in g s   ar e v alu ated   a n d   ju x ta p o s ed   with   o th e r   ex is tin g   m eth o d s .         2.   P RO B L E M   ST A T E M E NT   AND  L O S S SE N SI T I V I T F ACTOR   I n   th is   s tu d y ,   we  d o   n o m ain l y   f o cu s   o n   th p o wer   l o s s   m in im izatio n ,   b u we   f o cu s   o n   m in im izin g   th g en er atio n   c o s in   th d is tr ib u tio n   s y s tem .   T h is   co s in cl u d es  th en e r g y   co s f r o m   b o t h   DGs  an d   th e   g r i d ,   an d   th in v estme n in   C B s .   C o m p ar ed   to   m a n y   p r e v io u s   s tu d ies  th at  o n ly   m in im ize  p o wer   lo s s ,   th i s   o b jectiv b etter   r ef lects  th e   ec o n o m ic  p er f o r m an ce   o f   t h s y s tem .   T o   o b tain   th is   g o al,   we  u s an   an aly tical  m eth o d ,   wh ich   is   n am ed   th im p r o v e d   lo s s   s en s itiv ity   f ac to r   ( I L SF ) ,   to   d eter m in th o p tim al  in s tallatio n   s ite   an d   r atin g   o f   DGs  an d   C B s .   T h is   m eth o d   d o es  n o r eq u ir e   p o p u latio n - b ased   o r   h eu r is tic  alg o r ith m s ,   s o   it  is   f aster   an d   ea s ier   to   im p lem en t.   T o   o u r   k n o wled g e,   th is   o p tim al   p r o b lem   an d   s o lu tio n   m eth o d   h a v n o t   b ee n   u s ed   in   s im ilar   wo r k s .     2 . 1 .     G ener a t io n c o s t   T h g en er atio n   co s is   d ef in ed   as  th co s to   s u p p ly   ele ctr icity   to   lo ad s   p er   h o u r .   T h is   co s i s   co m p u ted   f r o m   th i n v estme n an d   th e   en e r g y   s ellin g   c o s ts   f r o m   elec tr ical   s o u r ce s   in   th g r id .   W ith   an   ex is tin g   g r id ,   th e   in v estme n c o s is   alm o s co n s tan t.   Hen ce ,   th g en er atio n   c o s is   o n ly   r e lian o n   th e   en er g y   q u an tity   r ec eiv ed   f r o m   s o u r c es,  th n ew  co m p o n en ts   co s t.  Hen ce ,   th g en er atio n   co s is   s im p lifie d   as     ( 1 ) - ( 4 )   [ 1 7 ] .      =  +  +    ( 1 )      =     ( 2 )      = + ×   ( 3 )      = ×   ( 4 )     W h er e,      is   th p r ice  o f   k W h   f r o m   DG;   , ,   an d     ar co n s tan co s t,  life tim e,   an d   in v estme n o f   k VAr   o f   C B   is   th n u m b er   o f   n o d es  wh er th C B   is   in s t alled   is   th s ellin g   p r ice  o f   1   k W h   f r o m   th g r id ;     is   th p o wer   s u p p lied   f r o m   th e   g r i d ;   an d      an d     ar th e   DG  p o wer   g e n er ati o n   a n d     C B   ca p ac ity .     2 . 2 .     O pti m iza t io n pro blem   T h o b jectiv e   is   to   m in im ize   th g en e r atio n   c o s o f   th e   g r i d .   Acc o r d in g ly ,   th e   o p tim izatio n   p r o b lem   is   d ef in ed   as:      =  +  +    ( 5 )       ( 6 )        ( 7 )     0 . 8   1   ( 8 )     0  , = 1    ( 9 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  14 ,   No .   4 ,   Dec em b er   20 25 9 7 0 - 979   972   0  , = 1   , = 1   ( 1 0 )     1   ( 1 1 )     wh er e,     is   th cu r r en o n   th lin e;  is   th v o ltag at  th n o d e    an d      ar ac tiv an d   r ea ctiv p o wer   d em an d s   in   th g r id  ,    ,   an d       ar ac tiv e,   r ea ct iv p o wer ,   an d   p o wer   f ac to r   o f   DG;     is   th p o wer   lo s s   at  th  iter atio n ,  ,   an d      ar th b o u n d ed   v a lu es  o f   n o d v o ltag e   an d   cu r r en t o n   th   lin e;     an d      a r e   t h e   m a x i m u m   n u m b e r   o f   D G   a n d   C B ,   r e s p ec t i v e l y .   N o t e d   t h a t :     , = min ( , 1 , 0 . 95 )   ( 1 2 )     2 . 3 .     L o s s   s ens it iv it y   f a ct o r   2 . 3 . 1 .   Co nv ent io na l LS F   m et ho d   W co n s id er   th s im p lifie d   tr ee - s tr u ctu r ed   g r i d   in   Fig u r 1 ,   wh er ̇   is   th to tal  ap p ar en p o wer   o f   lo ad s   in   b r an ch es c o n n ec ted   t o   th n o d a n d   ̇   is   th ap p ar en t p o wer   in jecte d   in to   th n o d e.   T h p o we r   lo s s   f r o m   th s o u r ce   to   th n o d ca u s ed   b y   th p o wer   ̇   ca n   b s im p lifie d   as   ( 1 3 ) .     = 2 1 2 = 2 = ( 2 + 2 ) 1 2 = 2   ( 1 3 )     W h er e,   1   is   th r esis tan ce   o f   t h lin f r o m   th ( 1 ) n o d e   to   th n o d a n d     is   th n o d e s   v o ltag e.   T h L SF   v alu at  th n o d v e r s u s   ac tiv p o wer   (  , )   an d   v er s u s   r ea ctiv p o wer   (  , )   is   co m p u ted   as   ( 1 4 )   an d   ( 1 5 ) .      , = 2 2 = 2   ( 1 4 )      , = 2 2 = 2   ( 1 5 )     T o   o b tain     in   ( 1 3 )   e q u al  to   ze r o ,   we  s h o u ld   in s tall D at  th n o d s u ch   th at :     ,  =   ( 1 6 )     ,  = .      ( 1 7 )           Fig u r 1 .   s am p le  o f   th d is tr ib u ted   g r i d       2 . 3 . 2 .   I m pro v e m ent   o f   L SF  m et ho d   T h im p r o v em en o f   L SF   ( I L SF )   was  d ev elo p ed   f r o m   L SF ,   an d   th I L SF   d etail  was  d escr ib ed   in   [ 1 8 ] .   T h I L SF   v alu e   o f   ac tiv e   p o wer   an d   r ea ctiv p o wer   at  t h   n o d is   co m p u ted   as ( 1 8 )   a n d   ( 1 9 ) .      , = 2 2 1 = 2   ( 1 8 )      , = 2 2 1 = 2   ( 1 9 )     T h o p tim al   ac tiv an d   r ea cti v p o wer   o f   DG  at  th   n o d e   t o   m in im ize  th e   p o we r   lo s s   is   d ef in ed   as   ( 2 0 )   an d   ( 2 1 ) .     ,  = 2 1 = 2 ( 1 2 = 2 ) 1   ( 2 0 )     ,  =   2 1 = 2 ( 1 2 = 2 ) 1   .   ( 2 1 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op timiz th p o s itio n   o f th d i s tr ib u ted   g en era to r   a n d   c a p a c ito r   b a n in   th e   d is tr ib u ted     ( N g o A n   Lu u )   973   3.   P RO P O SE AL G O R I T H M   Un lik s im u ltan eo u s   o p tim iza tio n   ap p r o ac h es  as  B SA  [ 7 ]   an d   SS [ 8 ] ,   th p r o p o s ed   m et h o d   ap p lies   s tep - wis o p tim izatio n   m eth o d   t h at  f ir s d eter m in es  th e   o p tim al  p lace m e n an d   s ize  o f   DGs,  f o llo wed   b y   th at  o f   C B s .   T h is   ap p r o ac h   is   m o tiv ated   b y   th e   f o llo win g   co n s id er atio n s .   Firstl y ,   DGs  an d   C B s   af f ec th e   d is tr ib u tio n   n etwo r k   in   f u n d a m en tally   d if f er en way s .   W h ile  DGs  ca n   s u p p ly   b o th   ac tiv an d   r ea ctiv p o wer ,   C B s   o n ly   p r o v id r ea ctiv co m p en s atio n .   I f   b o th   ar o p tim ized   s im u ltan eo u s ly ,   th alg o r ith m   m ay   in s tall   lar g ca p ac ito r s   with o u t   f u lly   u tili zin g   th e   DGs'   r ea ctiv p o wer   ca p ab ilit y ,   lead in g   to   in ef f icien cy .   Seco n d ly ,   o u r   m eth o d   u s es  d eter m in i s tic  an aly tical  ap p r o ac h   b y   u s in g   I L SF ,   r ath e r   th a n   m etah eu r is tic  alg o r ith m s .   T h is   h elp s   av o i d   th e   n ee d   to   s et  u p   p o p u latio n ,   a d ju s p a r am eter s ,   o r   ev alu ate  f itn ess   m an y   tim es,  m a k in g   th m eth o d   s im p ler   an d   f aster   to   r u n .   T h e r ef o r e ,   alth o u g h   s im u ltan eo u s   o p tim izatio n   u s in g   m etah eu r is tic   alg o r ith m s   m a y   wo r k   well  in   o th er   s tu d ies,   th s tep - wis m eth o d   u s ed   in   th is   p ap er   is   r e aso n ab le  an d   tak es   ad v an tag o f   th s p ec if ic  s tr en g th s   o f   th I L SF   ap p r o ac h .   T o   en s u r m in im al  g e n er atio n   co s t   in   th g r id ,   an   alg o r i th m   is   p r o p o s ed   in   Fig u r 2 .   I n   th is   alg o r ith m ,   t h ca lcu latio n   o f   ea ch   DG’ s   o p tim al  p o s itio n   a n d   s ize  is   alwa y s   p r io r itized   o v er   th at  o f   C B s   to   u tili ze   th r ea ctiv e   p o wer   s u p p o r ted   b y   DG.   I m ea n s   af ter   d eter m in in g   th   DG,   we  s tar to   d eter m in e   th e   o p tim al  in s tallatio n   s ite  an d   r atin g   o f   C B s   to   o b tain   th lo west  g en er atio n   co s t,  a n d   th e n   m o v e   to   th e   n ex t   DG.   T h C B   n u m b er ,   p o s itio n ,   an d   s ize  o f   C B s   ar d ep en d e n t o n   th in s talled   DG  n u m b e r .   Her e,   we  co m p ar e   th r esu lt  o f   th L SF   m eth o d   t o   th I L SF   m eth o d   to   id e n tify   th b est  p o s itio n   an d   p o wer   r atin g   o f   DG  o r   C B .   T h is   alg o r ith m   is   s h o wn   in   Fig u r 2 .           Fig u r 2 .   Alg o r ith m   to   d eter m in th o p tim al  p o s itio n   an d   s ize  o f   b o th   DG  an d   C B       Step   1 :   R ea d in g   d ata,   in clu d in g   th g r id   p ar am ete r s ,    ; c o s ts   o f   DG,   C B ,   an d   th co n n ec ted   g r id an d   r u n   th p o wer   f lo w.   W s tar th f ir s D G,   d =1 .   Step   2 :   C alcu latin g      ( 1 4 )   a n d      ( 1 8 )   at  all  n o d es.  W ch o s th b est  p o s itio n   f o r   t h   DG  b ased   o n      an d    ,   an d   we  d ete r m in DG’ s   s ize  (  ,    f r o m   ( 1 6 ) ,   ( 1 7 ) ,   a n d    ,    f r o m   ( 2 0 ) ,   ( 2 1 ) )   at  t h ese  n o d es.   Du e   to   th lim itatio n   o f   r ea ctiv e   p o wer   f r o m   DG,   th o p tim al  r ea ctiv p o wer   o f   DG  is   d eter m in ed   b y   th allo wab le  p o wer   f ac to r   as  ( 2 2 ) .      ,  =   (  ,    )   ( 22)     Step   3 :   R u n n in g   p o wer   f lo w   with   th ex is ten ce   o f   th i s   D to   o b tain   th p o wer   lo s s ,      an d    co r r esp o n d in g   t o   th L SF   m et h o d   an d   I L SF   m eth o d ,   r esp ec t iv ely .   T h e f f icien cy   f ac to r   o f   DG  in s tallatio n   is :      ,  = 1     an d    ,  = 1     ( 2 3 )     wh er e,   1   is   th p o wer   lo s s   b ef o r in s tallin g   th DG  f o r   ea c h   m eth o d .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  14 ,   No .   4 ,   Dec em b er   20 25 9 7 0 - 979   974   Step   4 :   Der iv in g   th o p tim al  i n s tallatio n   s ite  an d   s ize  o f   D G.   I f    ,  >  ,  th b est  in s tallatio n   s it e   an d   s ize   o f   DG  co m f r o m   t h L SF   m eth o d o th er wis e,   t h ey   co m e   f r o m   th I L SF   m e th o d .   W s to r th e   p o s itio n   an d   r atin g   o f   DG  in   th s et    an d   we  u s th p o wer   l o s s ,   ,   co r r esp o n d in g   to   t h is   ca s in   th n ex s tep s .   Step   5 :   T esti n g   th e   s to p   co n d itio n .   I f   1 ,     ,   Step   6   is   u s ed o th er wis e,   Step   1 3   is   d o n e.   Step   6 :   Up d atin g   th g r id   d ata  b y   ad d in g   t h DG  i n    .   W s tar th f ir s C B ,   = 1 ,   an d   we   s et  1 =  =  ,      =  ,   an d   r u n   p o wer   f lo w .   Step   7 :   C alcu latin g      ( 1 5 )   an d      ( 1 9 )   at   all  n o d es.  W e   ch o o s th e   b est  n o d t o   in s tal C B   an d   its   s ize  f o r   t h L SF   m eth o d ,      ( 1 7 )   an d   th e   I L SF   m et h o d ,      ( 21 ) .   Step   8 :   R u n n in g   p o wer   f lo a f ter   ad d i n g   th is   C B   f o r   ea ch   m eth o d   t o   o b tain   th p o wer   lo s s    an d    .   W co m p u te  th ef f icien f ac t o r   as  ( 2 4 ) ,   wh er e   1   is   p o wer   lo s s   b ef o r in s tallin g   th   CB .      ,  = 1     an d    ,  = 1     ( 24)     Step   9 :   Der iv i n g   t h o p tim al  p o s itio n   an d   s ize  o f   C B .   I f    ,   ,  ,   th o p tim al  p o s itio n   an d   s ize  o f   th is   C B   co m f r o m   th L SF   m eth o d o th er wis e,   we  u s th I L SF   m eth o d .   W u s th p o wer   lo s s ,   ,   co r r esp o n d in g   t o   th is   ca s in   th n ex t step s .   Step   1 0 :   If   1      1 ,   Step   1 1   is   d o n e ; o th er wis e,   we  m o v t o   Step   1 2 .   Step   1 1 :   Up d atin g   th C B   in      th en   r u n   th p o wer   f l o w.   W s et  c= c+ 1 ,   an d   th en   Step   7   is   r e tu r n ed .   Step   1 2 :   W s et   =  1 ,   d =d +1 ,   u s    to   r u n   t h p o wer   f lo w,   a n d   th e n   ex ec u te  Step   2   ag ain .   Step   1 3 :   Der iv in g   th o p tim al  DG  an d   C B   n u m b er s   f r o m   min   {  1 ,  2 , ,  1 } .       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T o   v er if y   th p r o p o s ed   alg o r i th m ,   we  u s th e   I E E E   6 9   b u s   an d   I E E E - 8 5   b u s   d is tr ib u ted   s y s tem   as   s h o wn   in   Fig u r 3 .   T h to tal  l o ad   in   th I E E E - 6 9   b u s   g r i d   is   3 8 0 1 . 9   k W   an d   2 6 9 4 . 1   k VAr ,   wh ile  in   th I E E E - 8 5   b u s   g r id ,   it  is   2 5 7 0 . 3   k W   an d   2 6 2 2 . 1   k VAr .   T h ese  g r id s   d ata  ar lis ted   in   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .   W s u p p o s th at  th e   en er g y   p r ice  f r o m   th g r id   a n d   DG  ar 4 9   $ /MWh   an d   5 1 . 4 5   $ /MWh ,   r esp ec tiv ely th C B   in v estme n an d   its   co n s tan t a r 0 . 3 5 $ / k VAr /y ea r   an d   1 0 0 $ /y ea r .         ( a)     ( b )     Fig u r 3 .   T h co n f ig u r atio n   o f   th s am p le  d is tr ib u tio n   s y s te m : ( a)   I E E E   6 9   b u s   an d   ( b )   I E E E   8 5   b u s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op timiz th p o s itio n   o f th d i s tr ib u ted   g en era to r   a n d   c a p a c ito r   b a n in   th e   d is tr ib u ted     ( N g o A n   Lu u )   975   4 . 1 .     IEEE - 6 9   bu s   di s t ribute d g rid     W ith   th I E E E - 6 9   b u s   s y s tem ,   if   th e   m ax im u m   DG  n u m b er   i s   4 ,   we  o b tain   th r esu lts   in   T a b le  1   an d   Fig u r 4 .   C lear ly ,   with   th p r o p o s ed   alg o r ith m ,   we  o n ly   in s tall  1   DG  at  th 6 1 s n o d ( 1 5 6 2   k W )   a n d   3   C B s   at  th 1 6 th ,   6 4 th ,   an d   1 7 th   n o d es  ( with   2 2 5 ,   2 0 4 ,   an d   1 9 5   k VAr ,   r esp ec tiv ely ) .   W ith   t h is   in s tallatio n ,   th e   p o wer   lo s s   an d   th g en e r atio n   co s ar r ed u ce d   s ig n if ican tly ,   an d   th m in im u m   n o d v o lta g in   th is   n etwo r k   is   elev ated .   n o tab le   p o wer   l o s s   r ed u ctio n   is   o b s er v ed ,   f r o m   2 2 5   k W   to   2 0 . 4 5   k W ,   an d   t h g e n er atio n   co s is   cu t f r o m   1 9 7 . 3   $ /h   to   1 9 1 . 1 9 6   $ /h .   T h v o ltag at  n o d es f r o m   th 5 0 th   n o d to   th 6 9 th   n o d is   o v er   9 8 %,  an d   th m in im u m   v o ltag in   th g r id   is   ar o u n d   9 8 % a t th 2 7 th   n o d e,   wh ile  in   th b ase  ca s e,   th m in im u m   v o ltag e   is   9 1 . 0 2 % a t th 6 5 th   n o d e.       T ab le  1 .   R esu lts   o f   ap p ly i n g   t h p r o p o s ed   alg o r ith m   to   th I E E E - 6 9   b u s   C a se   D G   si z e   ( n o d e )   ( k W )   pf   ( %)   C B   s i z e   ( n o d e )   ( k V A r )     ( k W )   ,    ( %)   C o s t   ( $ / h )   B a se         2 2 5   9 1 . 0 2   1 9 7 . 3   P r o p o se d   m e t h o d   1 5 6 2 ( 6 1 )   81   1 9 5 ( 1 7 )   2 0 4 ( 6 4 )   2 2 5 ( 1 6 )   2 0 . 4 5   9 7 . 7 3   1 9 1 . 1 9 6           Fig u r 4 .   T h v o lta g at  n o d es in   th I E E E - 6 9   b u s   af ter   i n s tallin g   DG  an d   C B s       T o   clar if y   th e   ab o v e   r esu lts ,   t h r esu lts   o f   all   ca s es  ar s h o wn   in   Fig u r e   5 .   Fig u r e   5 ( a )   in d icate s   th p o wer   l o s an d   th e   g en e r atio n   co s wh en   we  in s tall  4   DGs  s tep   b y   s tep .   Ob v io u s ly ,   a f ter   i n s tallin g   th 1 st   DG,   th p o wer   lo s s   is   r ed u ce d   f r o m   2 2 5   k W   to   2 6 . 7 3 7   k W ,   an d   its   ef f icien cy   is   ar o u n d   0 . 056   % /    wh ile  af ter   in s tallin g   th 4 th   DG,   th e   p o w er   lo s s   is   7 . 0 1 7   k W   an d   th e f f icien cy   is   ar o u n d   0 . 0 4 3 % /  .   C o n ce r n in g   th e   g en er atio n   c o s t,  af ter   in s tallin g   th 1 st   DG,   th g en er atio n   co s is   th lo west,  1 9 1 . 4 3 5   $ / h .   B y   ad d in g   m o r e   DGs,  th g en er atio n   c o s in cr ea s es.  Fig u r 5 ( b )   in d icate s   th r esu lts   in   th e   ca s o f   b o th   DG  an d   C B   in s tallatio n .   Fro m   t h is   f ig u r e,   wh en   th e   DG  n u m b e r   is   h i g h er ,   th e   C B   n u m b e r   is   lo wer ,   a n d   in   th e   ca s o f   4   DGs,  n o n C B   ar s u g g ested .   Ob v io u s ly ,   b y   a d d in g   C B ,   b o th   p o wer   lo s s   an d   g en e r atio n   c o s ar lo wer   th an   th o s in   Fig u r e   5 ( a ) .   Ho we v er ,   th e   h ig h er   th DG   n u m b er ,   th e   h ig h er   th g en er atio n   co s t.  T h is   in cr ea s co m es  f r o m   t h in c r ea s in   th DG  co s t.   T h er ef o r e,   we  s h o u ld   in s tall  a   DG  an d   3   C B   as  T ab le  1   to   o b tain   th e   lo west g en er atio n   co s t.           ( a)   ( b )     Fig u r 5 .   Po wer   l o s s   an d   g en e r atio n   co s t a f ter   in s tallin g   DG  an d   C B : ( a)   On ly   DG  an d   ( b )   b o th   C B   an d   DG       T o   co m p ar e   to   o th er   r esear ch ,   two   ca s es  o f   p o wer   f ac to r   (  = 100%   an d    = 80% )   an d   two   ca s es  o f   th DG  n u m b er   ( = 1      = 3 )   ar u s ed .   T h co m p ar is o n   r esu lts   ar s h o wn   in   T ab le  2     [ 7 ] - [ 9 ] ,   [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ] .   C lear ly ,   with   o u r   alg o r ith m ,   th p o wer   lo s s   ca n n o b co m p ar ed   to   o th e r s   b ec au s th to tal  ca p ac ity   o f   DG  an d   C B   in   t h p r o p o s ed   alg o r ith m   is   lo wer   th an   th at  o f   o th er s .   Ho we v er ,   th in v estme n Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  14 ,   No .   4 ,   Dec em b er   20 25 9 7 0 - 979   976   ef f ec tiv en ess   o f   th e   i n tr o d u ce d   s ch em e   s u r p ass es  o th er s .   F o r   ex a m p le,   in   th e   ca s o f   3   DGs  with    = 100% ,   in   [ 2 2 ] ,   af ter   in s tallin g   2 5 4 7   k W   o f   DG  an d   1 7 9 7   k VAr   o f   C B ,   th s y s tem   lo s s   is   as  lo as  4 . 2 6 3   k W ,   b u th g en er ati o n   co s is   1 9 2 . 8 8 3   $ / h ,   wh ich   is   h ig h er   t h a n   o u r   alg o r ith m .   L ik el y ,   in   th ca s o f   1 DG  with    = 80% ,   with   th p r o p o s ed   alg o r ith m ,   th p o wer   lo s s   an d   g en er ati o n   co s ar 2 0 . 4 5   k W   an d   1 9 1 . 1 9 6   $ /h ,   wh ile  with   th AB C   alg o r ith m ,   th e   d ata  is   1 8 . 5 5 1   k W   a n d   1 9 1 . 8 1 7   $ /h .   T h is   m ea n s   t h at  m y   alg o r ith m   is   m o r ef f icien t.       T ab le  2 .   C o m p a r is o n   b etwe en   th p r o p o s ed   m eth o d   a n d   o t h e r   m eth o d s   M e t h o d   D G   si z e   i n   k W   ( n o d e / p f )   C B   s i z e   i n   k V A r   ( n o d e )     i n   k W   C o s t   i n   $ / h   A B C   [ 2 1 ]   1 8 7 0 ( 6 1 / 0 . 8 5 )   3 0 0 ( 1 8 )   1 8 . 5 5 1   1 9 1 . 8 1 7   P r o p o se   1 5 6 2 ( 6 1 / 0 . 8 1 )   2 2 5 ( 1 6 )   2 0 4 ( 6 4 )   1 9 5 ( 1 7 )   2 0 . 4 5   1 9 1 . 1 9 6   B S A   [ 7 ]   2 9 4 ( 1 9 / 0 . 8 6 6 )   2 1 9 ( 2 2 / 0 . 8 6 6 )   1 7 6 8 ( 6 1 / 0 . 8 6 6 )   4 5 0 ( 7 )   3 0 0 ( 2 )   1 5 0 ( 3 )   7 . 6 0 4   1 9 2 . 3 4 4   SSA   [ 8 ]   3 5 8 ( 1 9 / N A )   5 1 8 ( 1 0 / N A )   1 6 7 3 . 5 ( 6 1 / N A )   6 0 0 ( 1 1 )   6 0 0 ( 4 8 )   2 0 0 ( 6 0 )   4 . 8 5 3   1 9 2 . 9 5 2   P r o p o se   1 5 6 2 ( 6 1 / 0 . 8 1 )   3 4 2 ( 1 6 / 0 . 8 3 )   1 8 0 ( 2 7 / 0 . 9 6 )   2 0 4 ( 6 4 )   8 . 2 5 6   1 9 1 . 8 3 1   A B C   [ 2 1 ]   1 8 0 0 ( 6 1 / 1 )   1 3 5 0 ( 6 1 )   2 3 . 2 8 2   1 9 1 . 9 3 7   P r o p o se   1 5 6 2 ( 6 1 / 1 )   1 1 1 6 ( 6 1 )   2 2 5 ( 1 6 )   2 0 4 ( 6 4 )   1 9 5 ( 1 7 )   2 0 . 4 4 6   1 9 1 . 2 7 1   W C A   [ 9 ]   5 4 0 . 8 ( 1 7 / 1 )   2 0 0 0 ( 6 1 / 1 )   1 1 5 9 . 2 ( 6 9 / 1 )   1 1 8 7 . 9 ( 2 )   1 2 3 7 . 3 ( 6 2 )   2 6 9 . 7 ( 6 9 )   3 3 . 3 3 9   1 9 7 . 1 8 4   R e f . [ 2 2 ]   5 0 4 ( 1 1 / 1 )   3 7 6 ( 1 7 / 1 )   1 6 6 7 ( 6 1 / 1 )   1 1 9 3 ( 6 1 )   3 6 7 ( 1 1 )   2 3 7 ( 2 0 )   4 . 2 6 3 2   1 9 2 . 8 8 3   P r o p o se   1 5 6 2 ( 6 1 / 1 )   3 4 2 ( 1 6 / 1 )   1 8 0 ( 2 7 / 1 )   1 1 1 5 ( 6 1 )   2 2 5 ( 1 6 )   2 0 4 ( 6 4 )   8 . 7 4 7   1 9 1 . 9 5 4       4 . 2 .     IEEE - 8 5   bu s   di s t ribute d g rid   B y   ap p ly in g   th p r o p o s ed   al g o r ith m   to   th I E E E - 8 5   b u s   g r id ,   we  ca n   g et  r esu lts   in   T ab le  3   an d   Fig u r 6 .   Ob v io u s ly ,   with   2   DGs  an d   6   C B s   as  T ab le  3 ,   b o th   th p o wer   lo s s   an d   th g en er atio n   co s ar e   r ed u ce d   s ig n if ican tly ,   an d   th n o d es’  v o ltag in   th g r id   b ec o m es  f lat.   co n s id er ab le  d r o p   in   p o wer   lo s s es  is   o b s er v ed ,   f r o m   3 1 4 . 5 3 7   k W   to   4 5 . 7 6 0   k W ,   an d   th g e n er at io n   co s is   cu d o wn   b y   ab o u t   1 0   $ / h .   T h n o d es’  v o ltag is   f r o m   9 7 . 7 1 % to   1 . 0 1 %.       T ab le  3 .   R esu lts   as a p p ly in g   t h p r o p o s ed   alg o r ith m   to   th I E E E - 8 5   b u s   g r id   C a se   D G   si z e   ( n o d e )   ( k W )   pf   ( %)   C B   s i z e   ( n o d e )   ( k V A r )     ( k W )   ,    ( %)   C o s t   ( $ / h )   B a se         3 1 4 . 5 3 7   8 7 . 4 3   1 4 1 . 3 5 7   P r o p o se d   m e t h o d   7 9 4 ( 5 4 )   6 1 7 ( 7 6 )   8 6   8 2   1 1 6 7 ( 8 )   9 9 ( 8 4 )   4 8 ( 4 7 )   6 2 ( 1 5 )   6 6 ( 2 2 )   5 9 ( 2 1 )   4 5 . 7 6 0   9 7 . 7 1   1 3 1 . 7 9 8           Fig u r 6 .   Vo ltag e   at  n o d es in   t h I E E E - 8 5   b u s   g r id         T o   clar if y   th ab o v r esu lt,  t h ca s o f   = 4   is   u s ed   an d   th d etailed   r esu lts   ar s h o wn   in   Fig u r 7 ,   in   wh ich   Fig u r 7 ( a )   r ep r esen ts   th ca s o f   DG  with o u C B   an d   Fig u r 7 ( b )   r ep r esen ts   th ca s o f   DG  with   C B s .   Fig u r 7 ( a )   s h o ws  th at  th p o wer   lo s s   an d   th g en er atio n   co s ar r ed u ce d   with   th in cr ea s in   th DG  n u m b er .   Ob v io u s ly ,   a f ter   in s tallin g   th 4 th   DG  ( 7 9 4   k W ,   6 1 7   k W ,   3 4 8   k W ,   an d   1 8 7   k W   at  th 5 4 th 76 th ,   8 4 th ,   an d   6 2 nd   n o d es,  r esp ec tiv ely ) ,   th e   s y s tem   lo s s   is   d ec r ea s ed   s ig n if ica n tly   f r o m   3 1 4 . 5 3 7   k W   to   5 4 . 3 6 3   k W ,   an d   t h g e n er atio n   co s is   cu d o wn   f r o m   1 4 1 . 3 5 7   $ / h   to   1 3 3 . 3 7 6   $ / h .   Fig u r e   7 ( b )   in d icate s   th at   th co m b in atio n   o f   DG  an d   C B s   will  r ed u ce   th p o wer   lo s s ,   b u th g en er atio n   co s in cr ea s es  ag ain   wh en   we   u s m o r th an   2   DGs.  Fo r   ex a m p le,   with   3   DGs  ( 7 9 4   k W   at  th 5 4 th   n o d e,   6 1 7   k W   at  th 7 6 th   n o d e,   3 4 8   k W   at  th 8 4 th   n o d e)   an d   5   C B s   ( 9 0 6   k VAr ,   6 5   k VAr ,   5 6   k VA r ,   7 3   k VAr ,   an d   8 9   k VAr   at  t h 8 th ,   4 7 th ,   4 3 rd 22 nd ,   an d   2 0 th   n o d es,  r esp ec tiv ely ) ,   th e   p o wer   l o s s   is   3 6 . 2 6 4   k W   b u th e   g e n er atio n   c o s is   1 3 2 . 1 5 6   $ /h   wh ich   is   h ig h er   th an   t h d ata   in   T ab le  3 .   T h er ef o r e,   th o p tim al  r esu lt  is   th ca s o f   2   DGs  an d   6   C B s ,   a s   T ab le  3 .     T o   co m p ar th p r o p o s ed   alg o r ith m   an d   o th er s ,   h er we  u s th ca s o f   DG  w ith   u n ity   p o wer   f ac to r th v alu e   o f      an d   ar s et  b a s ed   o n   th c o m p a r ed   r ef er e n ce s ,   an d   we  r elax   th e   co n d itio n   o f   g en er atio n   co s ( s tep   1 3   in   Fig u r e   2 ) .   C o m p ar is o n   r esu lts   a r s h o wn   in   T ab le  4   [ 2 3 ] - [ 2 5 ] .   Fro m   T ab le   4 ,   in   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op timiz th p o s itio n   o f th d i s tr ib u ted   g en era to r   a n d   c a p a c ito r   b a n in   th e   d is tr ib u ted     ( N g o A n   Lu u )   977   th ca s o f   s o le  DG,   with   t h p r o p o s ed   alg o r ith m ,   th p o wer   lo s s   m ay   b h ig h er   t h an   o th er s ,   b u th e   g en er atio n   co s is   alwa y s   lo wer   th an   o th er s .   T a k th SA  alg o r ith m   [ 2 4 ]   with   =   2   f o r   e x a m p le,   th e   p o wer   l o s s   is   1 7 0   k W   l o wer   t h an   1 7 7 . 6 3 7   k W   o f   th p r o p o s ed   alg o r ith m ,   b u t h g en er at io n   co s t   is   1 3 9 . 6 3 7   $ /h ,   h i g h er   t h an   1 3 8 . 1 0 3   $ /h   o f   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m .   T h is   is   ex p lain ed   b y   th e   lo w er   DG  s ize  in   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m .   I n   th ca s o f   DG  an d   C B ,   th p o wer   lo s s   an d   th g en er atio n   co s ar alwa y s   lo wer   th an   th o s o f   o th er s .   Ob v io u s ly ,   with    =      = 3 ,   th d ata  with   th e   in tr o d u c ed   s ch em e   is   4 9 . 5 7 0   k W   an d   1 3 2 . 8 6 4   $ /h ,   wh ich   a r lo wer   th an   7 3 . 2 4   k W   an d   1 3 5 . 0 2 7   $ / h   o f   th GABC   s ch em e   [ 2 5 ] .   T h is   p r o v es  t h at  th e   p r o p o s ed   alg o r ith m   is   m o r e f f icien t th an   o th e r s .           ( a)   ( b )     Fig u r 7 .   Po wer   l o s s   an d   g en e r atio n   co s t a s : ( a)   o n ly   DG   an d   ( b )   c o m b i n atio n   o f   C B   an d   DG       T ab le  4 .   C o m p a r in g   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m   to   o th er s   in   t h ca s o f   th u n ity   p o wer   f ac to r      &      M e t h o d   D G   si z e   i n   k W   ( n o d e )     C B   s i z e   i n   k V A r   ( n o d e )     in   kW   C o s t   i n   $ / h   1 &0   W O A   [ 2 3 ]   9 4 6 . 3 ( 5 5 )     2 2 4 . 0 4 9   1 3 9 . 2 4 1   P r o p o se   7 9 4 ( 5 4 )     2 2 0 . 2 7 9   1 3 8 . 6 8 3   2 &0   S A   [ 2 4 ]   5 9 1 . 2   ( 3 6 )   1 5 9 7 . 5 ( 9 )     1 7 0   1 3 9 . 6 3 7   P r o p o se   7 9 4 ( 5 4 )   6 1 7 ( 7 6 )     1 7 7 . 6 3 7   1 3 8 . 1 0 3   3 &0   S A   [ 2 4 ]   3 2 1 . 1 ( 6 9 )   8 5 1 . 2   ( 3 3 )   7 4 4 . 3 ( 9 )     1 6 6 . 4 4   1 3 8 . 7 9 5   P r o p o se   7 9 4 ( 5 4 )   6 1 7 ( 7 6 )   3 4 8 ( 8 4 )     1 6 5 . 5 9 5   1 3 8 . 3 6 3   1 &1   G A B C   [ 2 5 ]   1 8 0 1 ( 3 6 )   9 0 0 ( 5 3 )   1 1 8 . 2 6   1 3 6 . 2 1 4     P r o p o se   7 9 4 ( 5 4 )   2 0 7 0 ( 8 )   1 0 0 . 9 1 9   1 3 2 . 9 6 4   2 &2   G A B C   [ 2 5 ]   8 5 1 ( 3 6 )   1 3 4 9 ( 5 6 )   6 0 0 ( 5 3 )   4 5 0 ( 4 6 )   8 6 . 3 4   1 3 5 . 6 4 8     P r o p o se   7 9 4 ( 5 4 )   6 1 7 ( 7 6 )   2 0 6 8 ( 8 )   6 1 2 ( 3 0 )   5 8 . 4 6 5   1 3 2 . 4 3 9   3 &3   G A B C   [ 2 5 ]   5 7 4 ( 3 6 )   1 2 0 4 ( 5 6 )   4 2 6 ( 5 4 )   3 0 0 ( 5 3 )   4 5 0 ( 4 6 )   3 0 0 ( 5 4 )   7 3 . 2 4   1 3 5 . 0 2 7     P r o p o se   7 9 4 ( 5 4 )   6 1 7 ( 7 6 )   3 4 8 ( 8 4 )   2 0 6 8 ( 8 )   6 1 2 ( 3 0 )   3 3 ( 2 2 )   4 9 . 5 7 0   1 3 2 . 8 6 4       5.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r o p o s ed   an   al g o r i th m   to   m in im ize  th e   g en e r atio n   co s an d   r e d u ce   t h p o wer   l o s s   in   th g r id   b y   d eter m in in g   th o p tim al  p o s itio n ,   s ize,   an d   p o wer   f a cto r   o f   DGs  an d   th o p tim al  p o s itio n   an d   s ize  o f   C B s .   T h alg o r ith m   is   d ev elo p ed   f r o m   th lo s s   s en s itiv ity   f ac to r .   B y   ap p ly in g   th is   alg o r it h m   to   th I E E E - 69  b u s   an d   I E E E - 8 5   b u s   d is tr ib u ted   g r id ,   th e   o p tim al  p o s itio n ,   s ize,   an d   p o wer   f ac to r   o f   D Gs  an d   C B s   in   ea ch   g r id   ar e   d eter m in e d ,   th e   p o w er   lo s s   in   th g r id   is   r e d u ce d   s ig n if ican tly ,   an d   th g en er ati o n   co s is   m in im al.   C o m p ar ed   to   o th er   r esear ch ,   with   th p r o p o s ed   alg o r ith m ,   th g en er atio n   co s is   alwa y s   lo wer   th an   o th er s .   T h is   is   th ef f icien cy   o f   th p r o p o s ed   alg o r ith m .   I n   th f u tu r e,   th is   m eth o d   ca n   b ex ten d ed   to   ap p ly   to   r en ewa b le  s o u r ce s   with   u n c er tain ty ,   s u ch   as  win d   g en e r ato r s ,   s o lar   s y s tem s ,   o r   co m b in ed   with   o th e r   tech n iq u es to   s o lv m o r c o m p lex   p r o b lem s .       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 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.  14 ,   No .   4 ,   Dec em b er   20 25 9 7 0 - 979   978   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   Ng o An   L u u                               Din h   C h u n g   Ph a n                                     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     Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T   Data   a v aila b i lit y   is   n o t   a p p li ca b le   t o   t h is   p ap er   as   n o   n e d a t w er cr ea te d   o r   an al y z e d   i n   t h is   s t u d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   A .   P a r a h   a n d   M .   Ja mi l ,   O p t i m a l   D G   p l a c e m e n t   f o r   p o w e r   l o ss  r e d u c t i o n   u s i n g   G W O   a l g o r i t h m ,   i n   2 0 2 3   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Re c e n t   A d v a n c e s i n   El e c t r i c a l ,   El e c t ro n i c s &  D i g i t a l   H e a l t h c a r e   T e c h n o l o g i e s (REED C O N ) ,   I EEE,   M a y   2 0 2 3 ,   p p .   5 8 3 5 8 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / R EED C O N 5 7 5 4 4 . 2 0 2 3 . 1 0 1 5 0 9 1 0 .   [ 2 ]   A .   A .   K a n d e l ,   H .   K a n a a n ,   T.   M a h m o u d ,   a n d   B .   S a a d ,   Ef f i c i e n t   r e d u c t i o n   o f   p o w e r   l o sses   b y   a l l o c a t i n g   v a r i o u s   D G   t y p e s   u si n g   t h e   ZO A   a l g o r i t h m,   R e su l t s   i n   En g i n e e ri n g ,   v o l .   2 3 ,   p .   1 0 2 5 6 0 ,   S e p .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r i n e n g . 2 0 2 4 . 1 0 2 5 6 0 .   [ 3 ]   G .   M e mar z a d e h ,   M .   A r a b z a d e h ,   a n d   F .   K e y n i a ,   A   n e w   o p t i ma l   a l l o c a t i o n   o f   D G i n   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k s   b y   u si n g   c o o t   b i r d   o p t i m i z a t i o n   m e t h o d ,   En e rg y   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   p .   3 0 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s4 2 1 6 2 - 0 2 3 - 0 0 2 9 6 - x.   [ 4 ]   A .   H a c h e m i ,   F .   S a d a o u i ,   a n d   S .   A r i f ,   O p t i mal   l o c a t i o n   a n d   s i z i n g   o f   c a p a c i t o r   b a n k i n   d i s t r i b u t i o n   s y st e ms   u si n g   g r e y   w o l f   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m ,   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   i n   Re n e w a b l e   E n e r g e t i c   S y st e m s ,   2 0 2 3 ,   p p .   7 1 9 7 2 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 1 - 2 1 2 1 6 - 1 _ 7 3 .   [ 5 ]   N .   V i j a y a l a k sm i   a n d   K .   G a y a t h r i ,   O p t i ma l   p l a c e me n t   o f   D G   u n i t a n d   n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   f o r   p o w e r   l o ss  mi n i mi z a t i o n   a n d   v o l t a g e   p r o f i l e   i m p r o v e m e n t   i n   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k ,   i n   2 0 2 0   I E EE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   A d v a n c e s   a n d   D e v e l o p m e n t i n   El e c t r i c a l   a n d   E l e c t r o n i c En g i n e e r i n g   ( I C AD EE) ,   D e c .   2 0 2 0 ,   p p .   1 5,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A D EE5 1 1 5 7 . 2 0 2 0 . 9 3 6 8 9 0 9 .   [ 6 ]   S .   M a n t h r i   a n d   B .   D a t t a ,   D i s t r i b u t i o n   n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   a n d   o p t i ma l   p l a c e me n t   o f   D G   f o r   p o w e r   l o ss m i n i mi z a t i o n ,   2 0 2 4 ,   p p .   4 5 1 4 6 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 99 - 9 2 3 5 - 5 _ 3 2 .   [ 7 ]   M .   S S y e d   a n d   S .   K .   I n j e t i ,   S i m u l t a n e o u o p t i ma l   p l a c e me n t   o f   D G a n d   f i x e d   c a p a c i t o r   b a n k s   i n   r a d i a l   d i st r i b u t i o n   s y s t e ms   u si n g   B S A   o p t i m i z a t i o n ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   C o m p u t e r   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 0 8 ,   n o .   5 ,   p p .   2 8 3 5 ,   D e c .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 5 1 2 0 / 1 8 9 0 9 - 0 2 0 7 .   [ 8 ]   K .   S .   S a m b a i a h   a n d   T.   J a y a b a r a t h i ,   O p t i mal   a l l o c a t i o n   o f   r e n e w a b l e   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n   a n d   c a p a c i t o r   b a n k i n   d i st r i b u t i o sy st e ms  u si n g   sa l p   sw a r a l g o r i t h m,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Re n e w a b l e   En e r g y   Re s e a rc h ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p p .   9 6 1 0 7 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 2 0 5 0 8 / i j r e r . v 9 i 1 . 8 5 8 1 . g 7 5 6 7 .   [ 9 ]   A .   A .   A .   El - E l a ,   R .   A .   E l - S e h i e my ,   a n d   A .   S .   A b b a s ,   O p t i m a l   p l a c e m e n t   a n d   s i z i n g   o f   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n   a n d   c a p a c i t o r   b a n k s   i n   d i st r i b u t i o n   s y st e ms  u si n g   w a t e r   c y c l e   a l g o r i t h m ,”  I E EE  S y s t e m J o u rn a l ,   v o l .   1 2 ,   n o .   4 ,   p p .   3 6 2 9 3 6 3 6 ,   D e c .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T. 2 0 1 8 . 2 7 9 6 8 4 7 .   [ 1 0 ]   N .   P a m u k   a n d   U .   E.   U z u n ,   O p t i m a l   a l l o c a t i o n   o f   d i s t r i b u t e d   g e n e r a t i o n a n d   c a p a c i t o r   b a n k s   i n   d i s t r i b u t i o n   s y st e ms  u si n g   a r i t h me t i c   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m ,   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p .   8 3 1 ,   Jan .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 4 0 2 0 8 3 1 .   [ 1 1 ]   N .   R .   D a g a d e ,   R .   V .   D a g a d e ,   a n d   N .   R .   G o d h a ,   O p t i m a l   a l l o c a t i o n   o f   P V   b a s e d   D G   a n d   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   n e t w o r k , ”  I ET C o n f e r e n c e   Pro c e e d i n g s ,   v o l .   2 0 2 3 ,   n o .   4 4 ,   p p .   6 3 2 6 3 6 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / i c p . 2 0 2 4 . 1 0 3 0 .   [ 1 2 ]   O .   O l a d e p o   a n d   H .   A .   R a h m a n ,   A l l o c a t i o n   o f   d i s t r i b u t e d   g e n e r a t i o n   a n d   c a p a c i t o r   b a n k i n   d i st r i b u t i o n   sy s t e m,   I n d o n e si a n   J o u rn a l   o f   El e c t r i c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e S c i e n c e ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   4 3 7 4 4 6 ,   F e b .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 1 3 . i 2 . p p 4 3 7 - 4 4 6 .   [ 1 3 ]   Z.   L e g h a r i ,   M .   K u m a r ,   P .   S h a i k h ,   L.   K u mar,  a n d   Q .   Tr a n ,   A   c r i t i c a l   r e v i e w   o f   o p t i m i z a t i o n   s t r a t e g i e s   f o r   si m u l t a n e o u s   i n t e g r a t i o n   o f   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n   a n d   c a p a c i t o r   b a n k i n   p o w e r   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k s,   E n e r g i e s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 1 ,   p .   8 2 5 8 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 5 2 1 8 2 5 8 .   [ 1 4 ]   M .   A .   E l se i f y ,   S .   K a mel ,   H .   A b d e l - M a w g o u d ,   a n d   E.   E.   El a t t a r ,   A   n o v e l   a p p r o a c h   b a se d   o n   h o n e y   b a d g e r   a l g o r i t h f o r   o p t i ma l   a l l o c a t i o n   o f   mu l t i p l e   D G   a n d   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   n e t w o r k c o n si d e r i n g   p o w e r   l o ss  se n s i t i v i t y ,   M a t h e m a t i c s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 2 ,   p .   2 0 8 1 ,   Ju n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / ma t h 1 0 1 2 2 0 8 1 .   [ 1 5 ]   B .   W e q a r ,   M .   T.   K h a n ,   a n d   A .   S .   S i d d i q u i ,   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   a n d   D - S TA TC O M   i n   r a d i a l   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k ,   S m a rt   S c i e n c e ,   v o l .   6 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 5 1 3 3 ,   A p r .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 2 3 0 8 0 4 7 7 . 2 0 1 7 . 1 4 0 5 6 2 5 .   [ 1 6 ]   A .   A mi n ,   S .   K a me l ,   A .   S e l i m,   H .   M .   H a sa n i e n ,   a n d   A .   A l - D u r r a ,   D e v e l o p me n t   o f   a n a l y t i c a l   t e c h n i q u e   f o r   o p t i ma l   D G   a n d   c a p a c i t o r   a l l o c a t i o n   i n   r a d i a l   d i s t r i b u t i o n   sy s t e ms   c o n s i d e r i n g   l o a d   v a r i a t i o n ,   i n   I EC O N   2 0 1 9   -   4 5 t h   A n n u a l   C o n f e re n c e   o f   t h e   I EEE  I n d u st r i a l   El e c t r o n i c S o c i e t y ,   O c t .   2 0 1 9 ,   p p .   2 3 4 8 2 3 5 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I EC O N . 2 0 1 9 . 8 9 2 7 7 6 0 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op timiz th p o s itio n   o f th d i s tr ib u ted   g en era to r   a n d   c a p a c ito r   b a n in   th e   d is tr ib u ted     ( N g o A n   Lu u )   979   [ 1 7 ]   T.   P .   N g u y e n ,   T.   A .   N g u y e n ,   T .   V . - H .   P h a n ,   a n d   D .   N .   V o ,   A   c o mp r e h e n s i v e   a n a l y si s   f o r   m u l t i - o b j e c t i v e   d i s t r i b u t e d   g e n e r a t i o n s   a n d   c a p a c i t o r   b a n k p l a c e me n t   i 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 si n g   h y b r i d   n e u r a l   n e t w o r k   a l g o r i t h m,   K n o w l e d g e - Ba s e d   S y s t e m s v o l .   2 3 1 ,   p .   1 0 7 3 8 7 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . k n o s y s. 2 0 2 1 . 1 0 7 3 8 7 .   [ 1 8 ]   D .   C .   P h a n   a n d   N .   A .   Lu u ,   O p t i m i z e   t h e   p o si t i o n   o f   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n s i n   d i s t r i b u t i o n   g r i d   b y   u si n g   i m p r o v e d   l o ss s e n s i t i v i t y   f a c t o r ,   I n d o n e s i a n   J o u rn a l   o f   E l e c t ri c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e S c i e n c e ,   v o l .   3 5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 3 7 0 1 3 7 8 ,   S e p .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 3 5 . i 3 . p p 1 3 7 0 - 1 3 7 8 .   [ 1 9 ]   D .   B .   P r a k a s h   a n d   C .   La k sh mi n a r a y a n a ,   O p t i m a l   si t i n g   o f   c a p a c i t o r s   i n   r a d i a l   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k   u s i n g   w h a l e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m ,   A l e x a n d r i a   E n g i n e e ri n g   J o u r n a l ,   v o l .   5 6 ,   n o .   4 ,   p p .   4 9 9 5 0 9 ,   D e c .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a e j . 2 0 1 6 . 1 0 . 0 0 2 .   [ 2 0 ]   A .   F .   A .   K a d i r ,   A .   M o h a me d ,   H .   S h a r e e f ,   a n d   M .   Z.   C .   W a n i k ,   O p t i mal   p l a c e me n t   a n d   si z i n g   o f   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n i n   d i s t r i b u t i o n   s y st e ms  f o r   mi n i m i z i n g   l o s ses  a n d   TH D _ v   u si n g   e v o l u t i o n a r y   p r o g r a mm i n g ,   T u rki sh   J o u r n a l   O f   E l e c t r i c a l   En g i n e e ri n g   C o m p u t e S c i e n c e s ,   v o l .   2 1 ,   p p .   2 2 6 9 2 2 8 2 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 3 9 0 6 / e l k - 1 2 0 5 - 3 5 .   [ 2 1 ]   F .   S .   A b u - M o u t i   a n d   M .   E .   El - H a w a r y ,   O p t i ma l   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   a n d   s i z i n g   i n   d i st r i b u t i o n   sy s t e ms  v i a   a r t i f i c i a l   b e e   c o l o n y   a l g o r i t h m ,   I EE T r a n s a c t i o n o n   P o w e r   D e l i v e ry ,   v o l .   2 6 ,   n o .   4 ,   p p .   2 0 9 0 2 1 0 1 ,   O c t .   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R D . 2 0 1 1 . 2 1 5 8 2 4 6 .   [ 2 2 ]   N .   R .   G o d h a ,   V .   N .   B a p a t ,   a n d   I .   K o r a c h a g a o n ,   S i mu l t a n e o u s   a n d   i n c r e men t a l   a p p r o a c h   f o r   o p t i m a l   p l a c e m e n t   a n d   s i z i n g   o f   mu l t i p l e   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n i n   d i st r i b u t i o n   s y st e m   f o r   mi n i m i z a t i o n   o f   p o w e r   l o sses ,   i n   I O C o n f e r e n c e   S e ri e s:   M a t e ri a l s   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,   2 0 2 0 ,   v o l .   9 3 7 ,   n o .   1 ,   p .   0 1 2 0 0 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 7 - 8 9 9 X / 9 3 7 / 1 / 0 1 2 0 0 5 .   [ 2 3 ]   P .   D .   P .   R e d d y ,   V .   C .   V .   R e d d y ,   a n d   T.   G .   M a n o h a r ,   W h a l e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h f o r   o p t i ma l   s i z i n g   o f   r e n e w a b l e   r e s o u r c e f o l o ss  r e d u c t i o n   i n   d i st r i b u t i o n   s y s t e ms,   Re n e w a b l e s:   W i n d ,   W a t e r,  a n d   S o l a r ,   v o l .   4 ,   n o .   1 ,   p .   3 ,   D e c .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 0 8 0 7 - 0 1 7 - 0 0 4 0 - 1.   [ 2 4 ]   M .   D i x i t ,   P .   K u n d u ,   a n d   H .   R .   Jari w a l a ,   I n c o r p o r a t i o n   o f   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n   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 st e m   f o r   t e c h n o - e c o n o mi c   b e n e f i t s,   E n g i n e e ri n g   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   a n   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l ,   v o l .   2 0 ,   n o .   2 ,   p p .   4 8 2 4 9 3 ,   A p r .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j e s t c h . 2 0 1 7 . 0 1 . 0 0 3 .   [ 2 5 ]   S .   K a m e l ,   A .   A mi n ,   A .   S e l i m,   a n d   M .   H .   A h m e d ,   O p t i m a l   p l a c e m e n t   o f   D G   a n d   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 st e m s   c o n si d e r i n g   l o a d   v a r i a t i o n ,   i n   2 0 1 9   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r,  C o n t r o l ,   E l e c t ri c a l ,   a n d   El e c t r o n i c s   E n g i n e e r i n g   ( I C C C E EE) ,   S e p .   2 0 1 9 ,   p p .   1 6,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C C E EE 4 6 8 3 0 . 2 0 1 9 . 9 0 7 1 3 8 4 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        Ng o c   An  Lu u           h a b e e n   a   l e c tu re a F a c u lt y   o El e c tri c a En g i n e e rin g ,   T h e   Un iv e rsity   o f   Da n a n g   -   U n iv e rsi ty   o S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y   i n   Vie tn a m   sin c e   2 0 0 5 .   He   o b tai n e d   e n g i n e e rin g   d e g re e ,   m a ste r' d e g re e ,   a n d   p h il o so p h y   d e g r e e   in   e lec tri c a e n g in e e rin g   fro m   T h e   Un i v e rsity   o Da n a n g - Un iv e rsity   o S c ien c e   a n d   Tec h n o lo g y   i n   2 0 0 4 ,   Na ti o n a l   Ch e n g   Ku n g   U n iv e rsit y   i n   Taiwa n   i n   2 0 1 0 ,   a n d   G re n o b le  I n stit u te  o Tec h n o l o g y   i n   F ra n c e   in   2 0 1 4 ,   re sp e c ti v e ly .   His  re se a rc h   a c ti v it ies   a re   i n   t h e   field o f   re n e wa b le  e n e rg y ,   p o we r   sy ste m s,  a n d   e n e rg y   m a n a g e m e n t .   H e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il ln a n @d u t . u d n . v n .         Din h   Ch u n g   Ph a n           h a b e e n   a   lec tu re a F a c u lt y   o El e c tri c a l   En g in e e ri n g ,   T h e   Un iv e rsity   o f   Da n a n g   -   Un iv e rsit y   o f   S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y   (D UT)  in   Vie t n a m   sin c e   2 0 0 4 .   He   a c h iev e d   e n g in e e ri n g   d e g re e ,   m a ste r' d e g re e ,   a n d   p h il o s o p h y   d e g re e   in   e lec tri c a l   e n g in e e rin g   fr o m   DU in   2 0 0 4 ,   D o n g g u k   Un i v e rsity   in   Ko re a   in   2 0 1 1 ,   a n d   Ka n a z a wa   Un iv e rsity   in   Ja p a n   in   2 0 1 7 ,   re sp e c ti v e ly .   His  re se a rc h   field in c l u d e   re n e wa b le  e n e rg y ,   p o we sy ste m s,  a n d   c o n tro l .   H e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il c h u n g p y 9 9 d 6 @g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.