Развитие методов оптимизации размещения компенсирующих устройств и возобновляемой распределенной генерации в радиальных электрических сетях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.14.02, кандидат наук Толба Мохамед Али Хассан

• Толба Мохамед Али Хассан
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Толба Мохамед Али Хассан

ОГЛАВЛЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ В АРАБСКОЙ РЕСПУБЛИКЕ ЕГИПЕТ

1.1 Электрические сети в Арабской Республике Египет

1.2 Актуальные проблемы в Египетской электроэнергетической системе

1.3 Выбор метода решения задачи оптимального размещения и емкости батарей конденсаторов и распределенной генерации

1.3.1 Компенсация реактивной мощности

1.3.2 Возобновляемые источники энергии как объекты распределенной генерации

1.3.3 Выбор метода решения задачи оптимального размещения и

емкости батарей конденсаторов и распределенной генерации

Выводы по главе

ГЛАВА 2. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ КОМПЕНСИРУЮЩИХ УСТРОЙСТВ И РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ГЕНЕРАЦИИ В РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ

2.1. Оптимизационные алгоритмы, применяемые для размещения компенсирующих устройств и распределенной генерации в распределительных электрических сетях

2.1.1 Введение

2.1.2 Размещение шунтирующих батарей конденсаторов в распределительной сети

2.1.3 Размещение Распределенной Генерации в распределительной сети

2.1.4 Проблемы Размещения и Мощности РГ и ШБК

2.2. Новые методы оптимизации

2.2.1. Гибридный метод роя частиц и гравитационного поиска

2.2.2. Оптимизация методом мотылька и пламени

2.2.3. Оптимизации методом саранчи

2.2.4. Оптимизации методом стаи сальп

2.3. Постановка задачи

2.3.1 Расчет установившегося режима

2.3.1.1. Определение потерь мощности и стоимости потерь электроэнергии

2.3.2. Коэффициенты чувствительности для размещения компенсирующих устройств и установок распределенной генерации

2.3.3. Целевые функции

2.3.3.1. Целевые функции для размещения компенсирующих устройств

2.3.3.2. Целевые функции для размещения распределенной

генерации

Выводы по главе

ГЛАВА 3 ВЫБОР ОПТИМИЗАЦИОННОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РАЗМЕЩЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ГЕНЕРАЦИИ И КОМПЕНСИРУЮЩИХ УСТРОЙСТВ И РАЗРАБОТКА НОВОЙ

ЦЕЛЕВОЙ ФУНКЦИИ

3.1. Комплексный показатель потерь, напряжения и стоимости

3.2. Решение оптимизационной задачи расстановки компенсирующих устройств и распределенной генерации на основе новых алгоритмов

3.3. Статистический анализ

3.4. Тестовые расчеты и их анализ

3.4.1. 33 узловая схема распределительной сети

3.4.1.1. Расстановка ШБК в 33 узловой схеме

3.4.1.2. Расстановка РГ в 33 узловой схеме

3.4.1.3. Одновременная расстановка ШБК и РГ в 33 узловой схеме

3.4.2. 69 узловая схема распределительной сети

3.4.2.1. Расстановка ШБК в 69 узловой схеме

3.4.2.2. Расстановка РГ в 69 узловой схеме

3.4.2.3. Совместное размещение РГ и ШБК в 69 узловой схеме

Выводы по главе

ГЛАВА 4 РАЗМЕЩЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ГЕНЕРАЦИИ И КОМПЕНСИРУЮЩИХ УСТРОЙСТВ В РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СЕТИ ЕГИПТА НА ОСНОВЕ

РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ

4.1. Описание задачи

4.2. Модели распределенной генерации

4.3. Климатические характеристики Египта

4.4. Результаты моделирования центральных распределительных сетей

Египта (ЦЕРС)

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие методов оптимизации размещения компенсирующих устройств и возобновляемой распределенной генерации в радиальных электрических сетях»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность и степень разработанности темы исследования. В

последние годы в электроэнергетической отрасли наблюдается резкое развитие с изменением состава оборудования, ростом нагрузки с повышением требований к качеству электроснабжения и надежности электроснабжения.

Рост нагрузки, опережающий развитие электросетевого комплекса, а также изменение структуры потребления электроэнергии приводят к росту потерь элекроэнергии и увеличению отклонения напряжения в распределительных сетях. В итоге это приводит к увеличению стоимости эксплуатации электросетевого комплекса и снижению его эффективности. В частности, такая ситуация характерна для Центральных Египетских Распределительных Сетей в Арабской Республики Египет, где потери электроэнергии достигают 13 процентов.

Альтернативой электросетевого строительства является размещение в распределительных сетях малой генерации и компенсирующих устройств, которые также позволяют снизить потери электроэнергии в сети и нормализовать уровень напряжения.

На территории Египта очень благоприятные климатические условния для развития распределенной генерации на основе возобновляемых источников энергии в виде солнца и ветра.

В феврале 2008 года Верховный совет энергетики в Арабской Республики Египет объявил стратегическими задачами диверсификацию источников энергии, рационализацию использования энергии и расширения использования возобновляемых источников энергии. Стратегия направлена на достижение возобновляемой генерацией 20% в общем балансе производства электроэнергии к 2020 году.

Положительный эффект от установки распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях зависит от правильности выбора мест их размещения и мощности отдельных установок.

Задача оптимального размещения дополнительных устройств в распределительных сетях представляет высокий практический и научный интерес.

Вопросами компенсации реактивной мощности за рубежом и в России занимались:

Kumar P. [1], Prakash K. [3], Elsheikh A. [5], Abou El-Ela A.A. [6], Neagle N.M. [9], Cook R.F. [10], Das D. [11], El-Fergany A.A. [12], Sultana S. [13], Abdelaziz A.Y. [14-15], Глушкова В. М. [23], Железко Ю.С. [24-28], Мельникова Н. А. [29], Карпова Ф. Ф. [30-31], Веникова В.А. [32], Карташева И.И. [33-35], Кочкина В.И. [36], Галимова А.А. [37], Плотникова М.П. [38], Абдуллазянова Э.Ю. [39], Некрасова С.А. [40], Рырсалиева А.С. [41] и др.

Вопросы размещения распределенной генерации изучали Rau N.S. [16], Kim J.O. [17], Abu-Mouti F.S. [18], Moradi M.N. [19], Imran M.A. [20], El-Fergany A.A. [21], Abdelaziz A.Y. [22], Воропай Н.И. [42-46], Санеев Б.Г. [45], Бартоломей П.И. [47], Паздерин А.В. [48], Клер A.M. [43, 49], Макоклюев Б.И. [50], Савина Н.В. [51-53], Колосок И.Н. [54-55], Обоскалов В.П. [56], Фишов А.Г. [57] и др.

В настоящее время интерес представляет задача совместного решения распределенной генерации и компенсирующих устройств с учетом их типа, стоимости, графиков нагрузки и других факторов.

Выбор современных оптимизационных алгоритмов для решения ранной задачи, а также разработка новой целевой функции, отвечающей всем техническим и экономическим требованиям являются целями данной работы.

Объект исследования. Электрические распределительные сети, в частности, Центральные Египетские распределительных сети, тестовые схемы IEEE размером 33 и 69 узлов.

Предмет исследования. Целевые функции и оптимизационные алгоритмы для размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях.

Цель исследования. Разработка новой целевой функции для размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных электрических сетях и выбор современного оптимизационного алгоритма для гарантированного определения оптимального решения с минимальными вычислительными затратами.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Инструментальная оценка режимов работы распределительных сетей в Египте с выявлением причин высокого уровня потерь мощности и отклонения напряжения.

2. Критический анализ существующих методов оптимизации размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях.

3. Анализ существующих математических методов многокритериальной оптимизации.

4. Разработка целевой функции для размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях, учитывающей уровень напряжения, потери активной мощности, затраты на покупку электроэнергии, установку дополнительных устройств и их эксплуатацию, графики нагрузки и другие значимые факторы.

5. Проведение исчерпывающего сравнения разработанной целевой функции с аналогами, приведенными в современной литературе на основе стандартных тестовых схем IEEE размером 33 и 69 узлов.

6. Проведение исчерпывающего сравнения выбранного оптимизационного алгоритма с аналогами, приведенными в современной литературе на основе стандартных тестовых схем IEEE размером 33 и 69 узлов.

7. Разработка алгоритма совместного размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях с учетом графиков нагрузки и параметров дополнительно устанавливаемых устройств.

8. Выбор мест размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительной сети Египта на основе разработанной целевой функции и выбранного оптимизационного алгоритма.

Научная новизна. В ходе выполнения научно-исследовательской работы впервые получены следующие результаты:

1. Найдены новые высокопроизводительные оптимизационные алгоритмы метод мотылька и пламени (ММП), гибридный алгоритм на основе роя частиц и гравитационного поиска (ГМРЧГП), оптимизационный алгоритм саранчи (ОАС), алгоритм стаи сальп (АСС), ранее не применяемые для решения электроэнергетических задач. Показано их преимущество над применяемыми ранее алгоритмами для размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях.

2. Разработана новая целевая функция на основе комплексного показателя потерь, напряжения и стоимости. Для разработанный целевой функции выполнен подбор весовых коэффициентов для различны задач.

3. Выбран и обоснован наиболее эффективный алгоритм для раздельного и совместного размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях.

4. Разработан алгоритм совместного размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях с учетом графиков нагрузки и параметров дополнительно устанавливаемых устройств.

5. Для разработанных программ получены свидетельства о государственной регистрации (см. Приложение А).

Практическая значимость.

1. Выбранный оптимизационный алгоритм и разработанная целевая функция могут быть использованы проектными организациями и службами развития распределительных сетей в Египте и других странах для решения задачи оптимального размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях.

2. Разработанные программы в комплексе MATLAB, могут быть применены для образовательных, научных и практических задач, связанных с оптимизацией размещения дополнительных устройств в распределительных сетях.

3. Министерство электроэнергетики и возобновляемых источников энергии "Египетская Электроэнергетическая Холдинговая Компания (ЕЭХК)" подтверждает заинтересованность в текущих результатах работы и ее развитии для применения в рамках программы внедрения распределенной генерации в египетских распределительных сетях.

Методы и средства исследования. Основные методы исследования, используемые в работе:

Математическое и компьютрное моделирование, статистический анализ, практический эксперимент.

Для решения поставленных задач использован программный комплекс MATLAB/SIMULINK (версия R2015a) и Excel (версия 2013).

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Результаты инструментальной оценки режимов работы распределительных сетей в Египте.

2. Сравнение современных высокопроизводительных оптимизационных алгоритмов применительно к задаче размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств.

3. Новая целевая функция на основе комплексного показателя потерь, напряжения и стоимости.

4. Алгоритм совместного размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях с учетом графиков нагрузки и параметров дополнительно устанавливаемых устройств.

5. Результаты размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств на основе разработанной целевой функции и оптимизационного алгоритма ММП в реальной распределительной сети Египта.

Достоверность полученных результатов. Достоверность полученных результатов подтверждается определяется корректным использованием математического аппарата и общепризнанного программного обеспечения, а также сравнением результатов со значениями, полченными при решении подобных задач другими авторами. Достоверность расчетов, выполненных для реальной схемы подтверждается сравнением расчетных результатов с изменениями.

Реализация результатов работы.

1. Разработанные программы на основе выбранных алгоритмов для оптимального размещения возобновляемой распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях находится в процессе реализации в Египетской Электроэнергетической Холдинговой Компании в подразеделении распределительных сетей.

2. Промежуточные и итоговые результаты работы планируются к внедрению в учебную и научную деятельность кафедры "Электроэнергетические системы и электротехника", Инженерного факультета, Минья Уневерситета. Письмо от университета о заинтересованности в результатах исследования представлено в приложении Б.

3. Для разработанных программ были получены охранные документы, представленные в приложении А.

Апробация полученных результатов. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих мероприятиях:

1- Заседания и научно-технические семинары кафедры «Электроэнергетические системы» ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ» в 2017, 2018 гг.

2- Международная научно-практическая конференция «Управление качеством электрической энергии», «НИУ «МЭИ», г. Москва, 2016 г.

3- VII Международная молодёжная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодежи - 2016», «КГЭУ», г. Казань, 2016 г.

4- 16-ая Конференция молодых исследователей в области электротехники и электроники «2016 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (2016 ElConRusNW) ». г. Санкт-Петербург, 2016 г.

5- 17-ая Конференция молодых исследователей в области электротехники и электроники «2017 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (2017 ElConRus) ». г. Санкт-Петербург, 2017 г.

6- 17-ая международной научной конференции «IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe) ». г. Милан, Италия, 2017г.

7- 16-ая международной научной конференции «2016 IEEE Eighteenth International Middle East Power Systems Conference (MEPCON'16) ». г. Каир, Египет, 2016 г.

Публикации по теме диссертации.

Основное содержание диссертации были опубликованы в 1 1 печатных трудах, в том числе: восемь статей в журналах и конференциях, входящих в международные системы цитирования (Scopus, Web of Science); три статьи - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Личный вклад автора.

Все выносимые на защиту результаты получены автором совместно с научным руководителем. Вклад автора состоял в проведении измерений в электрических сетях Египта и анализе результатов; постановке задач; поиске современных оптимизационных алгоритмов и сравнение их применительно к задаче размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств; разработке новой целевой функции; написании статей и участии в международных конференциях.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 171 страницах, имеет 36 таблиц, 50 рисунок, включает титульный лист, оглавление, введение,

4 главы, заключение, список литературы из 170 наименований и 2 приложения на 5 страницах.

Основное содержание работы. В первой главе диссертации приведено краткое описание Центральных Египетских Распределительных Сетей (ЦЕРС) в Арабской Республики Египет (АРЕ), состав источников и потребителей электроэнергии. Приведены результаты инструментального измерения качества электроэнергии в ЦЕРС и проведен анализ причин нарушения нормативных значений. Основные проблемы в Египетских электрических сетях связаны с низким уровнем напряжения и высоким значением потерь активной мощности. Показано, что эффективным решением может быть установка компенсирующих устройств и распределенной генерации в распределительных сетях при условии их оптимального размещения. Во второй главе диссертации выполняется обзор современных подходов к оптимальному размещению распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях. Описаны современные оптимизационные математические методы, обладающие высокой производительностью и надежностью, ранее не применяемые для задач энергетики. Приведено описанное целевых функций и коэффициентов чувствительности, применяемых при решении задач размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях.

В третьей главе приводится описание новой целевой функции, разработанной в данной диссертации. Приводится ее сравнение с применяемыми в опубликованных работах целевыми функциями на основе стандартных оптимизационных алгоритмов и показывается ее преимущество в достижении более высоких технико-экономических результатов размещения РГ и КУ. Также проводится сравнение отобранных ранее алгоритмов ГМРЧГП, ММП, ОАС и АСС, в результате которого показывается, что алгоритм ММП обладает более высокой скоростью сходимости, при этом обеспечивает надежное

достижение глобального минимума целевой функции, поэтому его использование рекомендуется для применения в практических расчетах. В четвертой главе выполняется размещение распределенной генерации и компенсирующих устройств в реальной схеме Центральных Египетских Распределительных Сетей с учетом климатических показателей и суточных графиков нагрузки.

Заключение диссертации по теме «Электростанции и электроэнергетические системы», Толба Мохамед Али Хассан

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Инструментальная оценка режимов работы распределительных сетей в Египте показала высокий уровень потерь активной мощности и отклонения напряжения по причине высокой загрузки электросетевых элементов и низкого коэффициента мощности.

2. Критический анализ существующих методов оптимизации размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях показал наличие ряда недостатков в применяемых оптимизационных методах таких как недостаточная надежность определения оптимального решения и большое количество итераций и поисковых агентов, необходимых для вычислений.

3. Анализ существующих математических методов многокритериальной оптимизации показал наличие высокопроизводительных оптимизационных алгоритмов ГМРЧГП, ММП, ОАС и АСС.

4. Была разработана новая целевая функция на основе комплексного показателя потерь, напряжения и стоимости. Для разработанный целевой функции выполнен подбор весовых коэффициентов для различны задач.

5. Проведено исчерпывающее сравнение разработанной целевой функции с аналогами, приведенными в современной литературе на основе стандартных тестовых схем IEEE размером 33 и 69 узлов, которое показало преимущество новой целевой функции.

6. Проведение исчерпывающего сравнения выбранных оптимизационных алгоритмов с аналогами, приведенными в современной литературе на основе стандартных тестовых схем IEEE размером 33 и 69 узлов и выбран алгоритм ММП как обладающий наибольшей скоростью сходимости и высокой надежностью определения глобального оптимума.

7. Разработан алгоритм совместного размещения распределенной генерации и компенсирующих устройств в распределительных сетях с учетом графиков нагрузки и параметров дополнительно устанавливаемых устройств.

8. Для реальной распределительной сети Египта был проведен выбор мест размещения распределенной генерации и компенсирующих на основе разработанной целевой функции и оптимизационного алгоритма ММП.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Толба Мохамед Али Хассан, 2018 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

[1] Kumar P., and Singh A. K., "Soft Computing Techniques for Optimal Capacitor Placement", Springer International Publishing Switzerland, "Complex System Modelling and Control Through Intelligent Soft Computations", pp 597625, DOI: 10.1007/978-3-319-12883-2_21, 2015.

[2] Abou El-Ela A.A., Azmay A.M., and Shammah A.A. Optimal Sitting of Distributed Generations in Distribution Networks Using Heuristic Algorithm. Power Engineering Conference (UPEC), 50th International Universities, IEEE, 2015.

[3] Prakash K., Sydulu M. Particle Swarm Optimization Based Capacitor Placement on Radial Distribution System. IEEE Power engineering society general meeting. 2007. pp. 1-5.

[4] Prabha D.R., Jayabarathi T. Optimal placement and sizing of multiple distributed generating units in distribution networks by invasive weed optimization algorithm", Elsevier Journal, Ain Shams Engineering Journal. 2016. № (7). pp. 683-694.

[5] Elsheikh A., Helmy Y., Abouelseoud Y., Elsherif A. Optimal capacitor placement and sizing in radial electric power systems. Hosted by Elsevier B. V. on behalf of faculty of engineering, Alexandria university journal 53, the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/). 2014. pp. 809-816.

[6] Abou El-Ela A.A., Kinawy A.M., Mouwafi M.T., Elsehiemy R.A. Optimal Sitting and Sizing of Capacitors for Voltage Enhancement of Distribution Systems. IEEE Power Engineering Conference (UPEC). 2015 50th International Universities. 2015.

[7] Abdel-Gaead N. M., Hamza A. S. N., Hassanin H. M., Mahmoud S. A., and El-Debeiky S., "Improving Voltage Profile in the Egyptian National Power System (Enps) Using Simultaneously Three Specific Remedial Actions for

Reactive Power Compensation (Part 1)", The Online Journal on Power and Energy Engineering (OJPEE), Vol (2), No. (1), 2011.

[8] Arabic Republic of Egypt, Ministry of Electricity and Renewable Energy, Egyptian Electricity Holding Company, "General Annual Report English version 2014-2015" (http://www.moee.gov.eg ), 2015.

[9] Neagle N.M., Samson D.R. Loss reduction from capacitors installed on primary feeders. Power Apparatus Syst Part III Trans Am Inst Electr Eng. 1956.

[10] Cook R.F. Analysis of capacitor application as affected by load cycle. Power Apparatus Syst Part III Trans Am Inst Electr Eng. 1959.

[11] Das D. Optimal placement of capacitors in radial distribution system using a fuzzy-GA method. Electrical Power & Energy Systems. 2008. vol 30. Issue 6-7. pp. 361-367.

[12] Elfergany A.A. Optimal capacitor allocations using evolutionary algorithms. IET Proc. Generation Transmission Distribution. 2013.

[13] Sultana S., Roy P.K. Optimal capacitor placement in radial distribution systems using teaching learning based optimization. Electrical Power & Energy Systems. 2014. vol. 54. pp. 387-398.

[14] Abdelaziz A.Y., Ali E.S., Abd Elazim S.M. Optimal Sizing and Locations of capacitors in radial distribution systems via flower pollination optimization algorithm and power loss index. Elsivier Ltd., Engineering Science and Technology, an International Journal. 2016. doi: 10.1016/j.jestch.2015.09.002.

[15] Abdelaziz A.Y., Ali E.S., Abd Elazim S.M. Flower Pollination Algorithm and Loss Sensitivity Factors for optimal sizing and placement of capacitors in radial distribution systems. 2016. Electrical Power & Energy Systems. № (78). pp. 207-214.

[16] Rau N.S., Wan Y.H. Optimum location of resources in distributed planning. IEEE Transactions on Power Systems journal. 1994. Vol (9). № (4). pp. 2014-2020.

[17] Kim J.O., Nam S.W., Park S.K., Singh C. Dispersed generation planning using improved Hereford ranch algorithm. Elsevier Ltd. Elect. Power Syst. Res. journal. 1998. Vol. (47). № (1). pp. 47-55.

[18] Abu-Mouti F.S., El-Hawary M.E. Optimal distributed generation allocation and sizing in distribution systems via artificial bee colony algorithm. IEEE Trans Power Deliv. 2011. Vol. (26). № (4). pp. 2090-2101.

[19] Moradi M.N., Abedini M. A combination of genetic algorithm and particle swarm optimization for optimal DG location and sizing in distribution systems. Elsevier, Science Direct, Electr. Power Energy Syst. 2012. pp. 66-74.

[20] Imran M.A., Kowsalya M. Optimal size and siting of multiple distribution generators in distribution system using bacterial foraging optimization. Elsevier Ltd, Swarm and Evolut. Comput. 2014. 15. pp. 58-65.

[21] El-Fergany A. Optimal allocation of multi-type distributed generators using backtracking search optimization algorithm. Elsevier Ltd. Electrical power and energy systems journal. 2015. №(64). pp. 1197-1205.

[22] Abdelaziz A., Hegazy Y., El-Khattam W., Othman M. A multi-objective optimization for sizing and placement of voltage-controlled distributed generation using supervised Big Bang-Big Crunch method. Electr. Power Compon. Syst. 2015. Vol. 43. №(1). pp.105-117.

[23] Глушков В. М., Грибин В. П. Компенсация реактивной мощности в электроустановках промышленных предприятий. М.: Энергия, 1975. - 104 с.

[24] Железко Ю. С. Потери электроэнергии; Реактивная мощность; Качество электроэнергии. М: Издательский НЦ ЭНАС. 2009. ISBN 978-5-93196-958-9.

[25] Железко Ю. С. Компенсация реактивной мощности в сложных электрических системах. М.: Электроатомиздат, 1981. 200 с.

[26] Железко Ю. С. Компенсация реактивной мощности и повышение качества электроэнергии./ Железко Ю. С. М.: Энергоатомиздат, 1985.

[27] Железко Ю. С. Выбор мероприятий по снижению потерь электроэнергии в электрических сетях: руководство для практических расчетов /Ю. С. Железко // М. : Энергоатомиздат, 1989. 176с.

[28] Железко Ю. С. Новые нормативные документы, определяющие взаимоотношения организаций и покупателей электроэнергии в части условий потребления реактивной мощности / Ю. С. Железко. Электрика. 2008. №2. С. 3-8.

[29] Мельников Н. А. Реактивная мощность в электрических сетях. М.: Энергия, 1975.- 128 с.

[30] Карпов Ф. Ф. Компенсация реактивной мощности в распределительных сетях / Ф. Ф. Карпов. // М. : Энергия, 1975. 185с.

[31] Карпов Ф. Ф. Реактивная мощность в электрических сетях-Технологии управляемой компенсации. / Ф. Ф. Карпов. // М. : Новости электротехники 5(101), 2016.

[32] В. А. Веников, А. А. Глазунов, Л. А. Жуков и др. Электрические системы. Электрические сети: Учебник для электроэнергетических специализированных вузов / Под редакцией В. А. Веникова, В. А. Строева. - 2-ое изд., пеработанное и дополненное. - М.: Высш. шк., 1998. - 511 с.: ил.

[33] Карташев И. И., Тульский В. Н., Шамонов Р. Г., Шаров Ю. В., Воробьев А. Ю. Управление качеством электроэнергии. М: Издательский дом МЭИ. 2008. ISBN 978-5-383-00280-3.

[34] Карташев И. И., Тульский В. Н., Шамонов Р. Г., Шаров Ю. В., Насыров Р. Р. Управление качеством электроэнергии. М: Издательский дом МЭИ. 2017. ISBN 978-5-383-01074-7.

[35] Карташев И.И. Статические компенсаторы реактивной мощности в электрических системах: Пер. тематического сб. рабочей

группы ИК-38 СИГРЭ / Под ред. Карташева И.И. М.: Энергоатомиздат, 1990.

[36] Кочкин В.И. Применение статических компенсаторов реактивной мошности в электрических сетях энергосистем и предприятий / В.И. Кочкин, О.П. Нечаев. М: НЦ ЭНАС, 2000. -248 с. : ил.

[37] Галимова А.А. Компенсация реактивной мощности в электрических сетях 6-10 кВ / А.А. Галимова // Электро. 2010. №4. с. 28-31.

[38] Плотников М.П. Компенсация реактивной мощности в районных сетях // Молодой ученый. — 2011. — №12. Т.1. — С. 37-39.

[39] Абдуллазянов Э.Ю. Выбор оптимального технического решения для обеспечения нормативного уровня напряжения в распределительных сетях 0,4-10 кВ / Э.Ю. Абдуллазянов, А.Р. Ахматшин / ВИГТУ. -2010,-№6. с. 113-118

[40] Некрасов С.А. Компенсация реактивной мощности в распределительных сетях на основе распределенной энергетики. // Журнал «Промышленная Энергетика», 2013 - № 04, стр. 48-53.

[41] Рырсалиев А.С., Суеркулов. Компенсация реактивной мощности в распределительных сетях с целью экономии энергоресорсов. Весник КРСУ. 2016. Том 16. № 1.

[42] Воропай, Н.И. Распределенная генерация в электроэнергетических системах / Н.И. Воропай // Международная научно-практическая конференция « Малая энергетика-2005»: сб. докладов. - 2005. - С. 30- 42.

[43] Воропай, Н.И. Технико-экономические проблемы использования нетрадиционной энергетики / Н.И. Воропай, А.В. Кейко, A.M. Клер, В.А. Стенников // Наука в Сибири. - 2006. - 13 января.

[44] Бат-Ундрал, Б. Методы комплексного исследования нормальных и послеаварйных режимов систем электроснабжения с распределённой генерацией: дис. ... канд. тех. Наук / Б. Бат-Ундрал., Научный рук. Воропай, Н.И. - Иркутск, 2009. - 118 с.

[45] Воропай, Н.И. Тенденции развития централизованной и распределённой энергетики / Н.И. Воропай, А.В. Кейко, Б.Г. Санеев, СМ. Сендеров, В.А. Стенников // Энергия: экономика, техника, экология. - 2005. - № 7. - С. 2.

[46] Воропай, Н.И. Инновационные направления развития электроэнергетики России / Н.И. Воропай, СВ. Подковальников, В.А. Стенников, В.В. Труфанов // Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность.- 2011.-№ 4.-С. 13-18.

[47] Бартоломей П.И. Анализ влияния распределённой генерации на свойства ЭЭС / П.И. Бартоломей, Т.Ю. Паниковская, Д.А. Чечушков // Объединённый симпозиум «Энергетические связи между Россией и восточной Азией: стратегия развития в XXI веке: сб. науч. докладов. - Иркутск: Институт систем энергетики им Л.А. Мелентьева СО РАН, 2010. - С. С4-5.

[48] Ерошенко СА. Выбор оптимальной мощности и местоположения источника распределённой генерации в сети / СА. Ерошенко, А.А. Карпенко, А.В. Паздерин // Всероссийская научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодёжи»: сб. науч. докладов. - Екатеринбург: Изд-во УрФУ, 2010. -Т. 2. -С. 170-175.

[49] Клер A.M. Выбор оптимального состава электрогенерирующего оборудования энергокомплекса нефтегазодобывающего предприятия с учётом требований надёжности энергоснабжения / A.M. Клер, СП. Константинов, А.Ю. Марининченко, Ю.М. Потанина, Э.А. Тюрина // Методические вопросы исследования надёжности больших систем энергетики: Сборник научных трудов. Вып. 60. «Методы и средства исследования и обеспечения надёжности систем энергетики». - СПб: Сев. Звезда, 2010. - С. 69-83.

[50] Макоклюев, Б.И. Методы и средства анализа и планирования электропотребления энергообъединений и энергосистем: дис. ... доктора, тех. наук / Б.И. Макоклюев. - Москва, 2005. - 195 с.

[51] Савина, Н.В. Оптимизация режимов Приморских Южных электрических сетей по напряжению и реактивной мощности / Н.В. Савина, А.С. Сергеев // Вестник Амурского государственного университета. Серия «Естественные и экономические науки». - 2008. - № 43. - С. 54 - 60.

[52] Савина, Н.В. Снижение эксплуатационных издержек в распределительных сетевых компаниях путем КРМ / Н.В. Савина, Г.В. Погребец // Вестник Амурского государственного университета. Серия «Естественные и экономические науки». - 2008. - № 43. - С. 46 - 50.

[53] Савина, Н.В. Системный анализ потерь электроэнергии в распределительных электрических сетях в условиях неопределённости: дис. ... доктора, тех. наук / Н.В. Савина. - Благовещенск, 2010. - 564 с.

[54] Гамм, А.З. Робастные методы оценивания состояния электроэнергетических систем и их реализация с помощью генетических алгоритмов / А.З. Гамм, И.Н. Колосок, Р.А. Заика // Электричество. - 2005. - № 10. - С. 2 - 8.

[55] Гамм, А.З. Развитие алгоритмов оценивания состояния электроэнергетической системы / А.З. Гамм, A.M. Глазунова, Ю.А. Гришин, И.Н. Колосок, Е.С. Кор- кина // Электричество. - 2009. - № 6. - С. 2 - 9.

[56] Обоскалов, В.П. Учёт темпов роста тарифов на энергоносители при оценке эффективности сооружения автономных источников питания / В.П. Обоскалов, Д.И. Померанец, А.А. Силин // Всероссийская научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодёжи»: сб. науч. докладов. - Екатеринбург: Изд-во УрФУ, 2012.-Т.1.-С. 636-641.

[57] Фишов, А.Г. Интеллектуальная электрическая сеть -революция в отношениях субъектов и управлении режимами электроэнергетических систем / А.Г. Фишов // Всероссийская научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодёжи»: сб. науч. докладов. - Екатеринбург: Изд-во УрФУ, 2012. - Т. 1. - С. 91-97.

[58] Fetouh Tamer, Kawady Tamer A. and Shaaban H., "Impact of the new Gabl El-Zite wind farm addition on the Egyptian power system stability", IEEE, Environment and Electrical Engineering (EEEIC), 13th International Conference IEEE, 1-3 Nov., 2013.

[59] Awaise Ahmed, "Case study of flexible operations in Egypt", IAEA, Technical Meeting on Flexible (Non-Baseload) Operation for Load Following and Frequency Control in New NPP's, https://www.iaea.org/NuclearPower/Meetings/2014/, 6-8 Oct., 2014.

[60] Fuchs E. F., Masoum M. A. S., "Power Quality in power systems and Electrical Machines", Book, 2015.

[61] Dugan R. C., McGranaghan M. F., Santoso S., Beaty H. W., "Electrical Power Systems Quality", Book, McGraw Hill, Second edition, New York, 1996.

[62] Chattopadhyay S. et al., Electric Power Quality, Power Systems, Springer Science B.V., 2011.

[63] ГОСТ 32144-2013. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения / Межгосударственный совет по стандартизации, мерологии и сертификации. М: Стандартинформ, 2014.

[64] MehebubAlam, and Gain Mandela, "Power Quality Problems and Solutions: An Overview", International Journal of Science and Research (IJSR), Volume 3 Issue 10, October, 2014.

[65] Delgado J., "Total Quality Management Applied to the Electric Power Supply Sector", Thesis submitted to fulfilment of the requirements for the degree of PhD. in Electrotechnical Engineering, Coimbra, September, 2002.

[66] IEEE Standard 1159-2009, IEEE Recommended Practice for Monitoring Electric Power Quality, 2009.

[67] IEEE Standard 519-2014, IEEE Recommended Practice and Requirements for Harmonic Control in Electric Power Systems, 2014.

[68] IEEE Standard 1346-1998, IEEE Recommended Practice for Evaluation Electric Power System Compatibility with Electronic Process Equipment, 1998.

[69] IEC Standard 61000-4-30, Electromagnetic Compatability (EMC) - Part 4-30: Testing and Measurement Techniques - Power Quality Mesurement Methods, 2015.

[70] Haghifam M. R., and Malik O. P, "Genetic Algorithm-based approach for fixed and switchable capacitors placement in distribution systems with uncertianty and time varying loads", IET Generation, Transmission and Distribution, pp. 244-252, 2007.

[71] Izadi M., Razavi F., and Hosseinian S. H., "A cost-effective analysis of the power -loss reduction methods in an actual distribution network", ELEKTROTEHNISKI VESTNIK 81(4), Original Scientific Paper, pp. 167-178, 2014.

[72] Воротницкий В.Э. Снижение Потерь Электроэнергии -Важнейший Путь Энергосбережения в Электрических Сетях. Энергосбережение, Информационно-издательское предприятие "АВОК-ПРЕСС". 2014. № 3. с 61-64.

[73] Непша Ф. С. Особенности регулирования напряжения в распределительных сетях с малой генерацией. 2016. Молодой ученый. №17. С. 67-71.

[74] Nyangoma J., and Awodele K., "Comparision of Different Reactive Power Compensation Methods in a Power Distribution System", 22nd Southern African Power Universities Engineering Conference, At Durban, 2014.

[75] Kamarposhti M. A., Alinezhad M., Lesani H., and Talebi N., "Comparison of SVC, STATCOM, TCSC, and UPFC Controllers for Static Voltage Stability Evaluated by Continuation Power Flow Method," in IEEE Electrical Power and Energy Conference, Vancouver, 2008.

[76] Virk T., and Kaur A., "Optimizing Power Supply by PWM Converter based Shunt connected Power Conditioners-Distribution

Compensators," International Journal of Engineering Research and applications (IJERA), vol. 3, no. 4, pp. 1682-1685, 2013.

[77] Federal Energy Regulated Commission, Staff Report, "Principles for Efficient and Reliable Reactive Power Supply and Consumption", Docket No. AD05-1-000, Feb. 4, 2005.

[78] Савина Н.В., Казакул А.А. Методика оптимальной компенсации реактивной мощности в сетях распределительных компаний в условиях неопределенности. Вестник ИГЭУ. 2010. №3. c 42-46.

[79] Омельчук А. О., Скрипник А. М., Трондюк В. С. Оптимизация Параметров и Режимов Источников Реактивной Мощности в Электрических Сетях Разных Уровней Напряжения. Журнал энергетика. 2012. №11 (105), с. 43-49.

[80] Герасименко А.А., Нешатаев В.Б. Методика и алгоритм расчёта потерь электрической энергии в задаче оптимальной компенсации реактивной мощности в распределительных сетях электроэнергетических систем. СФУ, Сибирского федерального университета 2011. том 4. №5. с 567-591.

[81] Савина Н.В., Казакул А.А. Прогнозирование Реактивной Мощность Узлов Нагрузки Для Оптимальной Компенсации Реактивной Мощности в Условиях Неопределённости. Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. 2012. № 2 (61). С. 92-99.

[82] Третьяков Е.А., Малышева Н.Н. Оптимальный выбор компенсирующих устройств в распределительных сетях. Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. 2012. № 4. С. 129-136.

[83] Прыгов Н.М., Широбокова О.Е. Оптимальное Распределение Конденсаторных Батарей в Электросетях при Компенсации Реактивной Мощности Предприятий. В сборнике: Проблемы энергообеспечения, информатизации и автоматизации, безопасности и

природопльзования в АПК, Международная научно-техническая конференция. Под ред. / Маркарянц Л.М. 2013. С. 86-91.

[84] Painuly J. P., "Implementation of Renewable Energy Technologies, Opportunities and Barriers", UNEP collaborating center on Energy and Environment Riso National Laboratory, Denmark, ISBN: 87-5503013-0, 2002.

[85] Лежнюк П. Д., Комар В. А., Собчук Д. С. Определение оптимальной установленной мощности возобновляемых источников энергии в распределеной критериев сети по критерию минимума потерь активной мощности. НАУКОВ1 ПРАЦ1 ДОНЕЦЬКОГО НАЦЮНАЛЬНОГО ТЕХН1ЧНОГО УН1ВЕРСИТЕТУ. СЕР1Я: ЕЛЕКТРОТЕХН1КА I ЕНЕРГЕТИКА. 2014. №1 (16).

[86] Kaur H., Kumar P., Sharma A., and Kamaiya N., "A Study on Optimal Capacitor Placement in Distribution System: Conventional and Artificial Intelligenece Techniques", International conference on computation of power energy information and communication, IEEE, 2015.

[87] Ахмедова С.Т. Оперативная оптимизация режима энергосистемы с использованием комбинированной модели нейронной сети и генетического алгоритма / С.Т. Ахмедова, Н.Р. Рахманов // Электро. - 2009. - № 1. - С. 7-12.

[88] Павлюченко Д.А. Разработка и исследование генетических алгоритмов для анализа и оптимизации режимов электроэнергетических систем: дис. ... канд. тех. наук / Д.А. Павлюченко. - Новосибирск, 2003. -176 с.

[89] Рахманов Н.Р. Оптимизация размещения установок распределённой генерации в энергосистеме / Н.Р. Рахманов, О.З. Керимов, А.Д. Зейналов, СТ. Ахмедова // Электро. - 2010. - № 3. - С. 27-30.

[90] Чукреев Ю.Я. Использование метода генетического алгоритма для нахождения оптимального расположения регистраторов PMU / Ю.Я. Чукреев, Д.В. Полуботко // Электро. - 2009. - № 2. - С. 19-22.

[91] Глазунова A.M. Критерии и методы расстановки PMU при оценивании состояния электроэнергетической системы и расчёте установившегося режима / A.M. Глазунова, И.Н. Колосок, Е.С Коркина // Электричество. -2010. - № 9. - С. 16 - 24.

[92] Халил Т.М., Горпинич А.В. Выбор оптимальных сечений проводников и мест установки и мощности батарей конденсаторов в радиальных распределительных сетях с помощью селективного метода роя частиц. Науковi пращ Донецького наащонального мехшчного ушверситету. 2011. ISSN 2074-2630 / УДК 621.311. № 11 (186). с. 406-413.

[93] Лежнюк П.Д., Комар В.А., Собчук Д.С. Определениие оптимальной установленной мощности возобновляемых источников энергии в распределительной сети по критерию минимума потерь активной мощности. Науковi пращ ДонНТУ. Серiя: <<Електротехшка I енергетика>>. 2014. № (16). ISSN 2074-2630 / УДК 621.311. с. 130-135.

[94] Aman M.M., Jasmon G.B., Bakar A.H.A., Mokhlis H., Karimi M.Optimum shunt capacitor placement in distribution system—A review and comparativestudy. Elsevier. Renewable and Sustainable Energy Reviews journal. 2014. № (30). pp. 429-439.

[95] Kalambe S. and Aggnihotri G. Loss minimization techniques used in distribution network: bibliographical survey. Elsevier, Renewable and Sustainable Energy Reviews journal. 2014. № (29). pp. 184-200.

[96] Duran H. Optimum number, location, and size of shunt capacitors in radial distribution feeders—a dynamic programming approach. IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. 1968. PAS-87(9):1769-74.

[97] Grainger J.J., Lee S.H. Optimum size and location of shunt capacitors for reduction of losses on distribution feeders. IEEE Transaction on Power Apparatus and Systems. 1981. PAS-100 (3):1105-18.

[98] Grainger J.J., Civanlar S., Lee S.H. Optimal design and control scheme for continuous capacitive compensation of distribution feeders. IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. 1983. PAS-102(10):3271-8.

[99] Kokash N. An introduction to heuristic algorithms. Department of Informatics and Telecommunications. 2005.

[100] Swarup K.S. Genetic algorithm for optimal capacitor allocation in radial distribution systems. Proceedings of the 6th WSEAS international conference on evolutionary, Lisbon, Portugal. 2005. pp. 152-159.

[101] Prasad P.V., Sivanagaraju S., Sreenivasulu N. A fuzzy genetic algorithm for optimal capacitor placement in radial distribution systems. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2007. Vol. 2. № (3).

[102] Hamouda A., Lakehal N., Zaher K. Heuristic method for reactive energy management in distribution feeders. Elsevier Ltd. Energy Conversion & Management Journal. 2010. vol 51. Issue 3. pp. 518-523.

[103] Sarma A.K., Rafi K.M. Optimal selection of capacitors for radial distribution systems using plant growth simulation algorithm. Int. Journal of Advanced Sci. and Tech. 2011. vol 30. pp. 43-54.

[104] Raju M.R., Ramachandra Murthy K.V.S., Ravindera K. Direct search algorithm for capacitive compensation in radial distribution systems. Electrical Power & Energy Systems. 2012. vol 42. Issue 1, pp. 24-30.

[105] Shuiab Y.M., Kalavathi M.S., Rajan C.C. Optimal capacitor placement in radial distribution system using gravitational search algorithm. Electrical Power & Energy Systems. 2015. № (64). pp. 384-397.

[106] Devabalaji K.R., Yuvaraj T., Ravi K. An efficient method for solving the optimal sitting and sizing problem of capacitor banks based on cuckoo search algorithm. Ain Shams Engineering Journal. 2016.

[107] Ali E.S., Abd Elazim S.M., Abdelaziz A.Y. Improved Harmony Algorithm and Power Loss Index for Optimal Locations and Sizing of Capacitors in Radial Distribution Systems. Electrical Power & Energy Systems. 2016. № (80). pp. 252-263.

[108] Тульский В.Н., Ванин А.С., Толба М.А. Оптимальное размещение батарей конденсаторов в радиальной распределительной сети. Электричество. 2017. № 6. С. 16-23.

[109] Sultana U., Khairuddin A.B, Aman M.M., Mokhtar A.S., Zareen N. A review of optimum DG placement based on minimization of power losses and voltage stability enhancement of distribution system. Elsevier Ltd. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2016. №(63). pp. 363-378.

[110] Niknam T. A new approach based on ant colony optimization for daily Volt/Var control in distribution networks considering distributed generators. Energy Conversion and Management. 2008. №(49). pp. 3417-3424.

[111] Sudabattula S. K., and Kowsalwa M. Optimal allocation of wind-based distributed generators in distribution system using Cuckoo Search Algorithm. Elsevier Con., 2nd Inter. Con. ICCC, 2016.

[112] Georgilakis P.S., Hatziargyriou N.D. Optimal Distributed Generation Placement in Power Distribution Networks: Models, Methods, and Future Research. IEEE Transaction on Power System. 2013. Vol (28). №(3). pp. 3420-3428.

[113] Report citation: IRENA (2017), REmap 2030 Renewable Energy Prospects for Russian Federation, Working paper, IRENA, Abu Dhabi. www.irena.org/remap.

[114] Willis H.L. Analytical methods and rules of thumb for modeling DG distribution interaction. Proceedings of IEEE power engineering society. Summer meeting. 2000. vol. (3).

[115] K. Nara, Y. Hayashi, K. Ikeda, and T. Ashizawa. Application of tabu search to optimal placement of distributed generators. In Proc. IEEE Power Eng. Soc. Winter Meeting. Jan. 2001. pp. 918-923.

[116] Kim K.-H., Lee Y.-J., Rhee S.-B., Lee S.-K., You S.-K. Dispersed generator placement using fuzzy-GA in distribution systems. In Proc. IEEE Power Eng. Soc. Summer Meeting. Jul. 2002. pp. 1148-1153.

[117] Wang C., Nehrir M. H. Analytical approaches for optimal placement of distributed generation sources in power systems. IEEE Trans. Power Syst. 2004. vol. (19). №. 4. pp. 2068-2076.

[118] Acharya N., Mahant P., Mitulananthan N. An analytical approach for DG allocation in primary distribution network. International Journal of Electrical Power and Energy Systems. 2006. №(28) ro vol (10). pp. 669-678.

[119] Gozel T., Eminoglu U., Hocaoglu M.H. A tool for voltage stability and optimization (VS&OP) in radial distribution systems using MatLab graphical user interface (GUI). Elsevier Ltd. Simul Model Pract Theor. 2008. №(16). Vol. (5). pp.505-518.

[120] Gozel T., Hocaoglu M.H. An analytical method for the sizing and siting of distributed generators in radial systems. Electric Power Systems Research journal. 2009. №.(79). pp. 912-918.

[121] Shukla T.N., Singh S.P., Shrinivasarao V., Naik K.B. Optimal sizing of distributed generation placed on radial distribution systems. Elect. Power Compon. Syst. Journal. 2010. vol. (38). № (3). pp. 260-274.

[122] Lalitha M.P., Reddy, N.S., Reddy, V.V. Optimal DG placement for maximum loss reduction in radial distribution system using ABC algorithm. Int. J. Rev. Comput. 2010. Vol. (3). pp. 44-52.

[123] Tan W.S., Hassan M., Majid M., Rahman H. Allocation and sizing of DG using cuckoo search algorithm. IEEE Int. Conf. Power and Energy (PECon) . 2012.

[124] Hung D.Q., Mithulananthan N. Multiple distributed generators placement in primary distribution networks for loss reduction. IEEE Trans. Ind. Electron Journal. 2013. vol. (60). № (4). pp. 1700-1708.

[125] Manafi H., Ghadimi N., Ojaroudi M., Farhadi P. Optimal placement of distributed generations in radial distribution systems using various PSO and DE algorithms. Elektron Ir Elektrotechnika Journal. 2013. Vol. (19). № (10). pp. 53-57.

[126] Naik S., Khatod D., Sharma M. Optimal allocation of combined DG and capacitor for real power loss minimization in distribution networks. Elsevier Ltd. Int. J. Electr. Power Energy Syst. 2013. Vol. (53). pp. 967-973.

[127] Garcia J., Mena A. Optimal distributed generation location and size using a modified teaching-learning based optimization algorithm. Elsevier Ltd. Int. J. Electr. Power Energy Syst. 2013. Vol. (50). pp. 65-75.

[128] Injeti S.K., Kumar N.P. A Novel Approach to Identify Optimal Access Point and Capacity of Multiple DGs in a Amall, Medium and Large Scale Radial Distribution Systems. Elsevier, Science Direct, Electr. Power Energy Syst. 2013. pp. 142-151.

[129] Mistry K.D., Roy R. Enhancement of loading capacity of distribution system through distributed generator placement considering techno-economic benefits with load growth. Int. J. Electr. Power Energy Syst. 2014. Vol. (54) pp. 505-515.

[130] Yammani C., Maheswarapu S., Matam S.K. A Multi-objective Shuffled Bat algorithm for optimal placement and sizing of multi distributed generations with different load models. Elsevier Ltd, Electrical Power and Energy Systems. 2016. Vol. 79. pp.120-131.

[131] Sobieh Abdel-Rahman, Mandour M., Saied E.M., Salama M.M. Optimal Number Size and Location of Distributed Generation Units in Radial Distribution Systems Using Grey Wolf Optimizer. International Electrical Engineering Journal (IEEJ). 2017. Vol. 7. № (9). pp. 2367-2376.

[132] ChithraDevi S.A., Lakshminarasimman L., Balamurugan R. Stud Krill herd Algorithm for multiple DG placement and sizing in a radial distribution system. Elsevier Ltd., Engineering Science and Technology, an International Journal (JESTECH). 2017. Vol. 20. № (2). pp. 748-759.

[133] El-Fergany A. A., Abdelaziz A. Y. Cuckoo search-based algorithm for optimal shunt capacitors allocations in distribution networks. Electrical Power Components System. 2013. Vol. 41, pp. 1567-1581.

[134] Abdelaziz A., Hegazy Y., El-Khattam W., Othman M. Optimal Planning of Distributed Generators in Distribution Networks Using Modified Firefly Method. Elsevier Ltd. Electric Power Components and Systems. 2015. Vol. 43. №(3).

[135] Sudabattula S. K., and Kowsalwa M. Optimal allocation of solar based distributed generators in distribution system using bat algorithm. Perspectives in Science, Recent Trends in Eng. and Material Science, 8, Sep 2016, pp. 270-272.

[136] Hung D. Q., Mithulananthan N., Lee K. Y. Optimal placement of dispatchable and nondispatchable renewable DG units in distribution networks for minimizing energy loss. Elsevier Ltd. Int. J Electr. Power Energy Syst. 2014. Vol. 55. pp.179-186.

[137] Kansal S., Vishal K., Tyagi B. Composite active and reactive power compensation of distribution networks. IEEE International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS-2012). 2012. pp. 1-6.

[138] Reddy S. C., Prasad P. V. N., Laxmi A. Jaya. Placement of distributed generator, capacitor and DG and capacitor in distribution system for loss reduction and reliability improvement. Journal of Electrical Engineering. Jan. 2013. available at: <www.jee.ro>.

[139] Aman M. M., Jasmon G. B., Solangi K. H., Bakar A. H. A., Mokhlis H. Optimum Simultaneous DG and Capacitor Placement on the Basis of Minimization of Power Losses. Int. journal of Computer and Electrical Engineering. 2013. Vol. 5. №(5). DOI:10.7763/IJCEE.2013.V5.764.

[140] Kansal S., Kumar V., Tyagi B. Optimal Placement of different type of DG sources in distribution network. Elsevier Ltd. Int. J. Electr. Power Energy Syst. 2013. Vol. 53. pp. 752-760.

[141] Imran M.A., Kowsalya M. Optimal distributed generation and capacitor placement in power distribution networks for power loss minimization. IEEE, International conference ICAEE. 2014.

[142] Zeinalzadeh A., Mohammadi Y., Moradi M. H. Optimal multi objective placement and sizing of multiple DGs and Shunt Capacitor Banks Simultaneously Considering Load Uncertainty via MOPSO approach. Elsevier Ltd., Electr. Power and Energy Syst. 2015. Vol. 67. pp. 336-349.

[143] Muthukumar K., Jayalalitha S. Optimal Placement and Size of Distributed Generators and Shunt Capacitors for Power Loss Minimization in Radial Distribution Networks using Heuristic Search Optimization Technique. Elsevier Ltd., Electr. Power and Energy Syst. 2016. Vol. 78. pp. 299-319.

[144] Khodabakhshian A., Andishgar M. H. Simultaneous Placement and Sizing of DGs and Shunt Capacitors in Distribution Systems by Using IMDE algorithm. Elsevier Ltd., Electr. Power and Energy Syst. 2016. Vol. 82. pp. 599607.

[145] Dixit M., Kundu P., Jariwala H. R. Incorporation of Distributed Generation and Shunt Capacitor in Radial Distribution System for Techno-Economic Benefits. Elsevier Ltd., Eng. Sci. Tech., Int. Journal 2017.

[146] Mirjalili S., Hashim Siti Z.M. A new Hybrid PSOGSA Algorithm for function optimization. Int. Conf. on Comput. and Information App. 2010. (ICCIA 2010), IEEE.

[147] Kennedy J., Eberhart R.C. Particle swarm optimization. Proceedings of the IEEE Int. Con. on Neural Networks IV, Piscataway, NJ: IEEE Service Center. 1995. pp. 1942-1948.

[148] Rashedi E., Nezamabadi S., Saryazdi S. GSA: A Gravitational Search Algorithm. Information Sciences 2009. Vol. 179. № (3). pp. 2232-2248.

[149] Mirjalili S. Moth-flame optimization algorithm: a novel nature-inspired heuristics paradigm. Knowledge-Based Systems. 2015. pp. 228-249. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.07.006.

[150] S. Saremi, S. Mirjalili, and A. Lewis, "Grasshopper Optimization Algorithm: Theory and application", Elsevier, Advances in Engineering Software Journal, 105, pp. 30:47, 2017.

[151] S. J. Simpson, A. McCaffeiy, B. F. HAeGELE, "A behavioural analysis of phase change in the desert locust", Biol Rev., 1999.

[152] S. M. Rogers, T. Matheson, E. Despland, T. Dodgson, M. Burrows, S. J. Simpson, "Mechanosensory-induced behavioral gregarization in the desert locust Schis-tocerca gregaria. J Exp Biol, 2003.

[153] Coello C. A. Theoretical and numerical constraint-handling techniques used with evolutionary algorithms: a survey of the state of the art. Comput. Meth Appl Mech Eng, 2002.

[154] Spall J. C. Introduction to stochastic search and optimization: estimation, simulation, and control. John Wiley & Sons. 2005. vol. 65.

[155] Mirjalili S., Gandomi A., Mirjalili S.Z., Saremi S., Faris H., Mirjalili S.M. Salp Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for engineering design problems. Elsevier Ltd, Advances in Engineering Software Journal. 2017. Vol. 000. pp. 1-29.

[156] Madin L. Aspects ofjet propulsion in salps. Can J Zool, 1990.

[157] Anderson P.A., Bone Q. Communication between individuals in salp chains II. physiology. Proc R Soc Lond B. 1980.

[158] Gampa S. R., Das D. Optimum placement and sizing of DGs considering average hourly variations of load. Elsevier Ltd., J. Elect. Power and Energy Syst. 2015. Vol. 66. pp. 25-40.

[159] El-Fergany A. A., Abdelaziz A. Y. Efficient heuristic-based approach for multi-objective capacitor allocation in radial distribution networks. IET Gener. Transm. Distrib. 2014. Vol. 8. №. 1. pp. 79-80.

[160] MathWorks, < http: //www. mathworks .com >.

[161] Tulsky V.N., Vanin A.S., Tolba M.A., Sharova A.Y., Zaki Diab A.A. Study and analysis of power quality for an electric power distribution system — Case study: Moscow region. IEEE NW, Russia Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Con. (EIConRusNW). 2016. pp. 710 - 716. doi: 10.1109/EIConRusNW.2016.7448281.

[162] Sajjadi S. M., Haghifam M. R., Salehi J. Simultaneous placement of distributed generation and capacitors in distribution networks considering voltage stability index. Elsevier Ltd., Elect. Power and Energy Syst. 2013. Vol. 46. pp. 366-375.

[163] Ali E.S., Abd Elazim S.M., Abdelaziz A.Y. Ant Lion Optimization Algorithm for optimal location and sizing of renewable distributed generations. Elsevier Ltd., Renewable Energy Journal. 2017. Vol. 101. pp.1311— 1324.

[164] Shiroudi A., Taklimi S., Mousavifar S., Taghipour P. Standalone PV-hydrogen energy system in Taleghan- Iran using HOMER software: optimization and technoeconomic analysis. Environment, Development and Sustainability Journal. 2013. Vol. 15. pp. 1389-1402.

[165] Benyahia N., Denoun H., Badji A., Zaouia M., Rekioua T., Benamrouche N., Rekioua D. MPPT controller for an interleaved boost dc-dc converter used in fuel cell electric vehicles. International Journal of Hydrogen Energy. 2014. Vol. 39. №. 27. pp. 15196-15205.

[166] Maher A. R., Al-Baghdadi S. Modelling of proton exchange membrane fuel cell performance based on semi-empirical equations. Renewable Energy Journal. 2005. Vol. 30. pp. 1587-1599.

[167] Lee J. H., Lalk T. R., Appleby A. J. Modeling electrochemical performance in large scale proton exchange membrane fuel cell stacks. Journal of Power Sources. 1998. Vol. 70. pp. 258-268.

[168] Available NASA database, <http : //photovoltaic -software.com/sol ar-radiation-database.php>. Available NASA calculations, <http://re.irc.ec.europa.eu/pvgis/apps4/pvest.php?lang=en&map=africa>. Available NASA database of renewable sources, <https : //eosweb .larc. nasa.gov/sse/ >.

[169] Homer software, < https://www.homerenergy.com/homer-pro.html> .

[170] Hadidian-Moghaddam M.J., Arabi-Nowdeh S., Bigdeli M., Azizian D. A multi-objective optimal sizing and siting of distributed generation using ant lion optimization technique. Elsevier Ltd, Ain Shams Engineering Journal. Egypt. 2017.