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Título : Service restoration in distribution systems considering priority customers and microgrids
Autor: Torres Contreras, Santiago Patricio
Campoverde Encalada, Eduardo Luis
Ochoa Correa, Danny Vinicio
Correspondencia: Torres Contreras, Santiago Patricio, santiago.torres@ucuenca.edu.ec
Campoverde Encalada, Eduardo Luis, eduardo.campoverde@ucuenca.edu.ec
Palabras clave : Microgrids
Service restoration
Priority customers
Network reconfiguration
Distributed generation
Hybrid metaheuristics
Área de conocimiento FRASCATI amplio: 2. Ingeniería y Tecnología
Área de conocimiento FRASCATI detallado: 2.2.1 Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Área de conocimiento FRASCATI específico: 2.2 Ingenierias Eléctrica, Electrónica e Información
Área de conocimiento UNESCO amplio: 07 - Ingeniería, Industria y Construcción
ÁArea de conocimiento UNESCO detallado: 0711 - Ingeniería y Procesos Químicos
Área de conocimiento UNESCO específico: 071 - Ingeniería y Profesiones Afines
Fecha de publicación : 2024
Fecha de fin de embargo: 31-dic-2050
Volumen: Volumen 237, December
Fuente: Electric Power Systems Research
metadata.dc.identifier.doi: 10.1016/j.epsr.2024.110988
Tipo: ARTÍCULO
Abstract: 
Service restoration (SR) consists of automatically generating and executing a plan to restore the service in healthy zones using the least number of maneuvers after detecting and isolating a permanent fault in the distribution system zone. This component is essential to self-healing functionality in smart grids and allows customers to reconnect quickly to the distribution grid after a power outage. Distributed generation (DG) supports the distribution network when there is insufficient capacity to restore all zones out of service or supply the loads locally through microgrids. The power supply must be restored to the highest priority customers in case of partial restoration. Also, most research works use simplified or linearized models to propose restoration algorithms. This paper proposes a complete AC formulation for the service restoration problem in distribution systems considering network reconfiguration (NR), the integration of distributed generation (DG), and priority customers (PCs) into the solution. The optimization problem is solved by a centralized algorithm based on combining the Differential Evolution (DE) and Continuous Population-Based Incremental Learning (PBILc) metaheuristics techniques. Simulation results are presented for three case studies in which the IEEE 33-bus distribution system is tested for different fault scenarios. The numerical results show the robustness and efficiency of the proposed algorithm.
URI : https://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/45108
https://doi.org/10.1016/j.epsr.2024.110988
URI Fuente: Electric Power Systems Research
ISSN : 1873-2046
Aparece en las colecciones: Artículos

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