DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-37713-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41593244
تاريخ النشر: 2026-01-27
المؤلف: R. Sundar وآخرون
الموضوع الرئيسي: توزيع تدفق الطاقة الأمثل
نظرة عامة
تقدم هذه الدراسة خوارزمية هجينة جديدة تُدعى خوارزمية الحوت-الباز (HWOA) مصممة لتحسين وضع وحجم وحدات التوليد الموزع (DG) والمكثفات التعويضية (SC) داخل شبكات توزيع الطاقة الشعاعية (RPDNs). تجمع HWOA بين قدرات البحث العالمية لخوارزمية مُحسّن الحوت (WOA) مع نقاط القوة في البحث المحلي لخوارزمية مُحسّن الباز (OOA)، مما يعالج بشكل فعال مشكلة التخصيص المتزامن لمختلف أنظمة المعايير، بما في ذلك شبكات 33-باص، 69-باص، و118-باص. تستهدف عملية التحسين عدة أهداف مثل تقليل فقدان الطاقة النشطة (APL)، وتعزيز جهد الباص (BV)، وتقليل تكاليف التشغيل.
تشير النتائج إلى تحسينات كبيرة في تقليل APL، حيث تم تحقيق انخفاض بنسبة 77.29% لوحدة DG/SC واحدة في شبكة 33-باص، وحتى 89.61% لوحدتين. في شبكة 69-باص، تم تحقيق تخفيضات في APL بنسبة 52.67% و74.97% للتخصيصات الفردية والثنائية على التوالي. كما أظهرت HWOA فعاليتها في الشبكات الأكبر، حيث حافظت على الأداء تحت عدم اليقين في الأحمال وحققت حد أدنى من BV قدره 0.9686 لكل وحدة مع إجمالي تكلفة تشغيل قدرها 15,266.78 دولار. تؤكد النتائج تفوق HWOA على تقنيات التحسين الحالية، مما يشير إلى إمكاناتها كحل قوي للتطبيقات العملية في شبكات توزيع الطاقة الحديثة، مع توجيه العمل المستقبلي نحو معالجة عدم اليقين في مخرجات DG وسيناريوهات التوزيع غير المتوازن.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية تحول أنظمة توليد وتوزيع الكهرباء التقليدية إلى الشبكات الذكية (SG) استجابةً لزيادة عدد السكان وطلبات الكهرباء. واجهت البنية التحتية التقليدية تحديات مثل التشبع، والاحترار العالمي، والانبعاثات السامة، مما دفع الحاجة إلى أنظمة طاقة أكثر كفاءة وموثوقية. تسهل تقنية الشبكة الذكية دمج الطاقة المتجددة من خلال تدفق الطاقة ثنائي الاتجاه والتواصل، مما يسمح بإدماج وحدات التوليد الموزع (DG)، والتي تقع عادةً بالقرب من نقاط الاستهلاك لتعزيز جودة الطاقة وتقليل خسائر الطاقة في الشبكة.
تسلط الورقة الضوء على فوائد دمج وحدات DG ضمن شبكات توزيع الطاقة الشعاعية (RDPN)، بما في ذلك تقليل فقدان الطاقة النشطة (APL) وفقدان الطاقة التفاعلية (RPL)، وتحسين كفاءة نقل الطاقة، وتعزيز استقرار الشبكة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي التخصيص الأمثل لوحدات DG إلى القضاء على الحاجة لتوسيع البنية التحتية وتقليل تكاليف النقل من خلال توليد الطاقة بالقرب من المستهلكين. كما يتم التأكيد على إدخال المكثفات التعويضية (SC)، حيث يمكن أن تحسن استقرار الجهد وجودة الطاقة من خلال توفير الطاقة التفاعلية. تؤكد الورقة على أهمية الدمج الأمثل لكل من وحدات DG وSC لتحقيق هذه النتائج الإيجابية في سياق أنظمة الطاقة غير المنظمة.
نقاش
تسلط قسم النقاش في الورقة البحثية الضوء على التحديات والتطورات في تحسين وحدات التوليد الموزع (DG) والمكثفات الثابتة (SC) ضمن شبكات توزيع الطاقة الشعاعية (RDPN). يؤكد على أنه بينما يمكن أن يؤدي دمج هذه الوحدات إلى تحسين الأداء من خلال تقليل خسائر الطاقة (PL) وتحسين ملفات الجهد (VP)، فإن التخصيص غير السليم يمكن أن يؤدي إلى آثار سلبية. تم استكشاف تقنيات تحسين متنوعة، تتراوح من الأساليب التحليلية التي تتطلب موارد حسابية واسعة إلى الأساليب الاستدلالية والميتا-استدلالية التي تقدم تقاربًا أسرع. ومن الجدير بالذكر أن خوارزمية تحسين القرش (SOA) والتبريد المحاكي (SA) أظهرتا وعدًا في تحسين وضع وحجم وحدات DG المتجددة، مما أدى إلى تحسينات كبيرة في PL واستقرار الجهد.
تحدد هذه القسم الفجوات الحرجة في الأدبيات الحالية، وخاصةً قيود خوارزميات التحسين المستقلة والهجينة في التعامل مع RDPNs المعقدة والكبيرة. تعاني العديد من الطرق الحالية من التقارب المبكر وركود الأمثل المحلي، مما يعيق فعاليتها. لمعالجة هذه القضايا، تقترح الدراسة خوارزمية هجينة جديدة تُدعى خوارزمية الحوت-الباز (HWOA) التي تجمع بين قدرات الاستكشاف لخوارزمية تحسين الحوت (WOA) مع نقاط القوة في الاستغلال لخوارزمية تحسين الباز (OOA). تهدف هذه الطريقة الهجينة إلى تحسين التخصيص المتزامن لوحدات DG وSC، مع الأخذ في الاعتبار عدم اليقين في نماذج الأحمال، ويتم التحقق منها مقابل الشبكات المرجعية. تشير النتائج إلى أن HWOA لا تعزز فقط معدلات التقارب ولكن أيضًا تحسن جودة الحلول مقارنةً بالطرق الحالية، مما يمثل مساهمة كبيرة في مجال تحسين أنظمة الطاقة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-37713-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41593244
Publication Date: 2026-01-27
Author(s): R. Sundar et al.
Primary Topic: Optimal Power Flow Distribution
Overview
This research presents a novel Hybrid Whale-Osprey Algorithm (HWOA) designed to optimize the placement and sizing of distributed generation (DG) and shunt capacitor (SC) units within radial distribution power networks (RPDNs). The HWOA combines the global search capabilities of the Whale Optimizer Algorithm (WOA) with the local search strengths of the Osprey Optimizer Algorithm (OOA), effectively addressing the simultaneous allocation problem for various benchmark systems, including 33-bus, 69-bus, and 118-bus networks. The optimization targets multiple objectives such as active power loss (APL) reduction, bus voltage (BV) enhancement, and operational cost minimization.
The findings indicate significant improvements in APL reduction, with a 77.29% decrease for a single DG/SC unit in the 33-bus network and up to 89.61% for two units. In the 69-bus network, APL reductions of 52.67% and 74.97% were achieved for single and dual unit placements, respectively. The HWOA also demonstrated effectiveness in larger networks, maintaining performance under load uncertainties and achieving a minimum BV of 0.9686 per unit with a total operating cost of $15,266.78. The results underscore the HWOA’s superiority over existing optimization techniques, suggesting its potential as a robust solution for practical applications in modern distribution grid networks, with future work aimed at addressing DG output uncertainties and unbalanced distribution scenarios.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the transformation of traditional electricity generation and distribution systems into smart grids (SG) in response to increasing population and electricity demands. The conventional infrastructure has faced challenges such as saturation, global warming, and toxic emissions, prompting the need for more efficient and reliable power systems. Smart grid technology facilitates renewable energy integration through two-way power flow and communication, allowing for the incorporation of distributed generation (DG) units, which are typically located near consumption points to enhance power quality and reduce network power losses.
The paper highlights the benefits of integrating DG units within radial distribution power networks (RDPN), including minimized active power loss (APL) and reactive power loss (RPL), improved power transfer efficiency, and enhanced grid stability. Additionally, optimal DG placement can eliminate the need for infrastructure expansion and reduce transmission costs by generating power closer to consumers. The introduction of shunt capacitors (SC) is also emphasized, as they can improve voltage stability and power quality by supplying reactive power. The paper underscores the importance of optimal integration of both DG and SC units to achieve these positive outcomes in the context of deregulated power systems.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the challenges and advancements in optimizing Distributed Generation (DG) and Static Compensator (SC) units within Radial Distribution Power Networks (RDPN). It emphasizes that while the integration of these units can enhance performance by reducing power losses (PL) and improving voltage profiles (VP), improper allocation can lead to adverse effects. Various optimization techniques have been explored, ranging from analytical methods that require extensive computational resources to heuristic and metaheuristic approaches that offer faster convergence. Notably, the Shark Optimization Algorithm (SOA) and Simulated Annealing (SA) have shown promise in optimizing the placement and sizing of renewable DG units, leading to significant improvements in PL and voltage stability.
The section identifies critical gaps in existing literature, particularly the limitations of standalone and hybrid optimization algorithms in handling complex, large-scale RDPNs. Many current methods suffer from premature convergence and local optima stagnation, which hinder their effectiveness. To address these issues, the study proposes a novel Hybrid Whale-Osprey Algorithm (HWOA) that combines the exploration capabilities of the Whale Optimization Algorithm (WOA) with the exploitation strengths of the Osprey Optimization Algorithm (OOA). This hybrid approach aims to optimize the simultaneous allocation of DG and SC units, taking into account uncertainties in load models, and is validated against benchmark networks. The findings suggest that HWOA not only enhances convergence rates but also improves the quality of solutions compared to existing methods, marking a significant contribution to the field of power system optimization.