Finding optimal location of FACTS device for dynamic Reactive Power compensation using Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimisation (PSO)

This paper presents advantage of using a FACTS device for dynamic Reactive Power compensation. Simulation model was built in MATLAB Simulink software to prove mathematical constraints. Determination of the most favourable location and size of the compensation devices from the aspect of losses, power quality, costs are calculated as a fitness function developed by genetic algorithm. Optimisation was done by Particle swarm optimization (PSO). Finally, cut convergence time and significant potential of usage such type of PSO optimisation method for determination of future investments are shown. This algorithm is tested to determine optimal location of FACTS device in railway application, instead of the methods and algorithms in transmission or distribution power system used until now.

---

W artykule zaprezentowano korzyści ze stosowanie FACTS do dynamicznej kompensacji mocy biernej. Symulacje miały na celu określenie najlepszego położenia i roz,miaru urządzeń kompensujących z punktu widzenia jakości energii i kosztów. Zastosowano algorytm genetyczny PSO do optymalizacji i analizy przyszłych inwestycji.

---

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019)