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Maximal optimal benefits of distributed generation using genetic algorithms

机译：使用遗传算法的分布式发电的最大最佳收益

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Recently, the distributed power generation (DG) takes more attention, because of the constraints on the traditional power generation besides the great development in the DG technologies. To accommodate this new type of generation, the existing network should be utilized and developed in an optimal manner. This paper presents an optimal proposed approach (OPA) to determine the optimal sitting and sizing of DG with multi-system constraints to achieve a single or multi-objectives using genetic algorithm (GA). The linear programming (LP) is used not only to confirm the optimization results obtained by GA but also to investigate the influences of varying ratings and locations of DG on the objective functions. A real section of the West Delta sub-transmission network, as a part of Egypt network, is used to test the capability of the OPA. The results demonstrate that the proper sitting and sizing of DG are important to improve the voltage profile, increase the spinning reserve, reduce the power flows in critical lines and reduce the system power losses.
机译：近年来，由于分布式发电技术的飞速发展，对传统发电技术的制约也越来越受到人们的关注。为了适应这种新型的发电方式，应以最佳方式利用和开发现有网络。本文提出了一种最优的拟议方法（OPA），用于确定具有多系统约束的DG的最优坐位和大小，从而使用遗传算法（GA）来实现一个或多个目标。线性规划（LP）不仅用于确认遗传算法获得的优化结果，还用于研究变化的额定值和DG的位置对目标函数的影响。作为埃及网络的一部分，西三角洲子传输网络的真实部分用于测试OPA的能力。结果表明，正确设置DG的大小和大小对于改善电压曲线，增加旋转储备，减少关键线路中的功率流以及减少系统功率损耗至关重要。

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