Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 106,031,363

 A Combination of K-Mean Clustering and Elbow Technique in Mitigating Losses of Distribution Network
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Minh Quan Duong, Le Hong Lam, Bui Thi Minh Tu, Giap Quang Huy, and Nguyen Huu Hieu
Nơi đăng: GMSARN International Journal; Số: 13;Từ->đến trang: 153 - 158;Năm: 2019
Lĩnh vực: Kỹ thuật; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
The mitigation of losses in the distribution network has become the main target of the power companies using both technique and non-technique solutions. Today, two common solutions which are: (i) economic compensation and (ii) reconfiguration of the network. Here, most use is economic compensation using the capacitor to compensate reactive power. However, due to the significant expansion of the distribution network, the available capacitors in the distribution network might not bring maximum economic efficiency. Therefore, the main aim of this paper is to identify the number of capacitors in terms of minimizing loose and maximizing economic. Currently, the commercial software, PSS/ADEPT, are commonly used, but the main drawback is that it uses the consumption of a random day to represent as a typical day for either one session or one year. In fact, the consumption is always variability day by day, thus it is a cause of the incorrect compensation of reactive power. This paper proposes a solution to create a typical load graph for different levels of consumption in one year. The proposed solution is also tested with the real distribution network of Quang Ngai province. The result shows that the proposed solution works properly in terms of reducing losses and enhance the economic aspect
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn