University of Mohaghegh ArdabiliJournal of Operation and Automation in Power Engineering2322-45768220200801Optimal energy management of microgrid in day-ahead and intra-day markets using a copula-based uncertainty modeling methodOptimal energy management of microgrid in day-ahead and intra-day markets using a copula-based uncertainty modeling method869677410.22098/joape.2019.5562.1419ENE. ShahryariDepartment of Technical Engineering, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, IranH. ShayeghiDepartment of Technical Engineering, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran0000-0003-0398-399XB. Mohammadi-ivatlooFaculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran Department of Energy Technology, Aalborg University, Aalborg, DenmarkM. MoradzadehElectrical Engineering Department, Shahid Rajaee Teacher Training University, Lavizan, Tehran, Iran Department of Electromechanical, Systems and Metal Engineering, Ghent University, Ghent, BelgiumJournal Article20181210Recently, economic and environmental problems have created a strong attitude toward utilizing renewable energy sources (RESs). Nevertheless, uncertainty of wind and solar power leads to a more complicated energy management (EM) of RESs in microgrids. This paper models and solves the EM problem of microgrid from the generation point of view. To do this, mathematical formulation of a grid- connected microgrid including wind turbine (WT), photovoltaic (PV), micro turbine (MT), fuel cell (FC) and energy storage system (ESS) is presented. Furthermore an improved incentive-based demand response program (DRP) is applied in microgrid EM problem to flatten the load pattern. Comprehensive studying of EM in both intra-day and day-ahead markets is another contribution of this paper. However, the main novelty of this paper is proposing a new uncertainty modeling technique which is based on copula function and scenario generation. This paper tries to optimize operational cost and environmental pollution as the objective functions and solve them using group search optimization (GSO) algorithm. Numerical results approve the efficiency of the proposed method in solving microgrid EM problem.University of Mohaghegh ArdabiliJournal of Operation and Automation in Power Engineering2322-45768220200801Congestion Management through Optimal Allocation of FACTS Devices Using DigSILENT-Based DPSO Algorithm- A Real Case Studyمدیریت تراکم با جایابی بهینه ادوات فکتس با استفاده از الگوریتم اجتماع ذرات گسسته مبتنی بر DIgSILENT- نتایج مطالعه بر روی شبکه واقعی9711580910.22098/joape.2019.6094.1462ENA. BagheriDepartment of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Zanjan, Zanjan, Iran0000000176371797A RabieeDepartment of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Zanjan, Zanjan, Iran0000-0001-7876-0198S. GalavaniFaculty of Electrical and Computer Engineering, Urmia University, Urmia, IranF. FallahiPlanning and Research Deputy, Gilan Regional Electric Company, IranJournal Article20190527Flexible AC Transmission Systems (FACTS) devices have shown satisfactory performance in alleviating the problems of electrical transmission systems. Optimal FACTS allocation problem, which includes finding optimal type and location of these devices, have been widely studied by researchers for improving variety of power system technical parameters. In this paper, a DIgSILENT-based Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) algorithm is employed to manage the power flow, alleviate the congestion, and improve the voltage profile in a real case study. The DPSO have been programmed in DPL environment of DIgSILENT software and applied to the power grid of Gilan Regional Electric Company (GilREC), located in north of Iran. The conducted approach is a user-friendly decision making tool for the engineers of power networks as it is executed in DIgSILENT software which is widely used in electric companies for the power system studies. The simulation results demonstrate the effectiveness of the presented method in improving technical parameters of the test system through several case studies.سیستمهای انتقال انعطاف­پذیر AC (FACTS) عملکرد مناسبی در حل مشکلات سیستمهای انتقال انرژی الکتریکی از خود نشان داده­اند. مسئله جایابی بهینه ادوات فکتس که شامل تعیین نوع و مکان مناسب این تجهیزات می­باشد، بطور گسترده توسط محققین به­منظور بهبود پارامترهای مختلف سیستم قدرت مطالعه گردیده است. در این مقاله الگوریتم اجتماع ذرات گسسته (DPSO) مبتنی بر نرم­افزار DIgSILENT به منظور مدیریت پخش بار، رفع تراکم خطوط، و بهبود پروفیل ولتاژ در یک شبکه واقعی بکار گرفته شده است. الگوریتم DPSO در محیط برنامه­نویسی (DPL) نرم­افزار DIgSILENT پیاده­سازی شده و بر روی شبکه واقعی شرکت برق منطقه­ای گیلان، که در شمال ایران واقع شده، اعمال گردیده است.روش بهینه­سازی ارائه شده یک ابزار تصمیم­گیری مناسب با کاربری راحت برای مهندسین شرکت­های برق می­باشد چرا که در محیط نرم­افزار DIgSILENT که در اکثر شرکت­های برق برای مطالعات شبکه استفاده می شود، پیاده­سازی گردیده است. نتایج مربوط به شبیه­سازی­های صورت گرفته بیانگر کارایی روش پیشنهادی در بهیود مشخصات فنی سیستم قدرت می­باشد. University of Mohaghegh ArdabiliJournal of Operation and Automation in Power Engineering2322-45768220200801Analysis and Design of a New Single Switch Non-Isolated Buck-Boost dc-dc Converterآنالیز و طراحی یک مبدل dc-dc جدید تک کلیده غیر ایزوله کاهنده-افزاینده11612781010.22098/joape.2019.5363.1403ENM. R. BanaeiDepartment of Electrical Engineering, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, IranResearch Institute of Applied Power System Studies, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, Iran0000-0003-2966-2182H. Ajdar Faeghi BonabDepartment of Electrical Engineering, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, IranResearch Institute of Applied Power System Studies, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, IranN. Taghizadegan KalantariDepartment of Electrical Engineering, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, IranResearch Institute of Applied Power System Studies, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, Iran0000-0003-4079-4119Journal Article20190214In this paper, a new transformerless buck-boost converter based on ZETA converter is introduced. The proposed converter has the ZETA converter advantages such as, buck-boost capability and input to output DC insulation. The suggested converter voltage gain is higher than the classic ZETA converter. In the presented converter, only one main switch is utilized. The proposed converter offers low voltage stress of the switch; therefore, the low on-state resistance of the main switch can be selected to decrease losses of the switch. The presented converter topology is simple; hence, the control of the converter is simple. The mathematical analyses of the proposed converter are given. The experimental results confirm the correctness of the analysis.در این مقاله یک مبدل جدید بدون ترانسفورماتور کاهنده-افزاینده بر پایه مبدل ZETA معرفی شده است. مبدل پیشنهادی مزیتهای مبدل ZETA مانند قابلیت کاهندگی-افزایندگی و ورودی ایزولاسیون شده را دارد. بهره ولتاژ مبدل پیشنهادی از مبدل کلاسیک ZETA بالاتر است. در مبدل ارائه شده تنها یک کلید اصلی به کار رفته است. مبدل پیشنهادی کلید با تنش ولتاژ پائین ارائه میدهد. بتابراین کلید اصلی با مقاومت حالت روشن پائین برای کاهش تلفات کلید انتخاب میشود. ساختار مبدل ارائه شده ساده است. بنابراین کنترل مبدل ساده میباشد. تحلیلهای ریاضی مبدل پیشنهادی ارائه شده است. نتایج عملی صحت تحلیلها را تائید میکند.University of Mohaghegh ArdabiliJournal of Operation and Automation in Power Engineering2322-45768220200801A model-based PDPC method for control of BDFRG under unbalanced grid voltage condition using power compensation strategyیک روش کنترل مستقیم توان پیشگو برای کنترل ژنراتور رلوکتانسی تغذیه دوبل بدون جاروبک در شرایط ولتاژ نامتعادل شبکه با استفاده از استراتژی جبرانسازی توان12814082610.22098/joape.2020.5286.1392ENM. MoazenDepartment of Electrical Engineering, University of Bonab, Bonab, IranR. KazemzadehDepartment of Electrical Power Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, IranM. R. AzizianDepartment of Electrical Power Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, IranJournal Article20181001Brushless doubly fed reluctance generator (BDFRG) has been recently suggested as a wind generator. Different control methods are presented in literature for the BDFRG, but there is a gap on control under unbalanced grid voltage condition (UGVC). This paper presents a predictive direct power control (PDPC) method for the BDFRG under UGVC. The proposed PDPC method is based on power compensation strategy, and aims to balance the BDFRG current (strategy I), and to remove the electrical torque pulsation (strategy II). The control objectives are defined using the BDFRG positive sequence (PS) and negative sequence (NS) equations. Then, the active power and reactive power variations are predicted to compute the required voltage for the BDFRG control winding. Finally, the BDFRG is controlled by applying the calculated voltage to the control winding. Simulink toolbox of MATLAB software is used to simulate the system model. Both the proposed PDPC method (with strategies I & II) and the original PDPC method (without a compensation strategy) are applied to control of the BDFRG under UGVC, and the results are compared. The results show the good performance of the proposed PDPC method.ژنراتور رلوکتانسی تغذیه دوبل بدون جاروبک (BDFRG) اخیرا برای کاربرد در نیروگاه بادی پیشنهاد شده است. در مقالات، روشهای مختلفی برای کنترل BDFRG پیشنهاد شده است، اما به کنترل در شرایط ولتاژ نامتعادل شبکه (UGVC) پرداخته نشده است. این مقاله یک روش کنترل مستقیم توان پیشگو (PDPC) برای BDFRG در شرایط UGVC پیشنهاد میدهد. روش PDPC پیشنهادی برمبنای استراتژی جبرانسازی توان است و هدف آن متعادل کردن جریان BDFRG (استراتژی I)، و حذف نوسانات گشتاور الکتریکی (استراتژی II) است. اهداف کنترل با استفاده از معادلات توالی مثبت (PS) و توالی منفی (NS) BDFRG تعریف میشوند. سپس، تغییرات توان اکتیو و راکتیو جهت محاسبه ولتاژ مورد نیاز سیمپیچ کنترل پیشبینی میشوند. درنهایت، BDFRG با اعمال ولتاژ محاسبه شده به سیمپیچ کنترل آن، کنترل میشود. نرمافزار MATLAB/Simulink برای شبیهسازی مدل سیستم مورد استفاده قرار گرفته است. هر دو روش PDPC پیشنهادی (استراتژیهای I و II) و روش PDPC بدون استراتژی جبرانساز جهت کنترل در شرایط UGVC به BDFRG اعمال شدهاند. نتایج شبیهسازی عملکرد مناسب روش PDPC پیشنهادی را نشان میدهد.University of Mohaghegh ArdabiliJournal of Operation and Automation in Power Engineering2322-45768220200801Multi-Objective Stochastic Programming in Microgrids Considering Environmental Emissionsبرنامه ریزی تصادفی چند هدفه در ریزشبکه ها با لحاظ آلودگی زیست محیطی14115182710.22098/joape.2019.6204.1470ENK. MasoudiElectrical Engineering Department, Engineering Faculty, Razi University, Kermanshah, Iran.H. AbdiElectrical Engineering Department, Engineering Faculty, Razi University, Kermanshah, Iran.Journal Article20190622This paper deals with day-ahead programming under uncertainties in microgrids (MGs). A two-stage stochastic programming with the fixed recourse approach was adopted. The studied MG was considered in the grid-connected mode with the capability of power exchange with the upstream network. Uncertain electricity market prices, unpredictable load demand, and uncertain wind and solar power values, due to intrinsically stochastic weather changes, were also considered in the proposed method. To cope with uncertainties, the scenario-based stochastic approach was utilized, and the reduction of the environmental emissions generated by the power resources was regarded as the second objective, besides the cost of units’ operation. The ɛ-constraint method was employed to deal with the presented multi-objective optimization problem, and the simulations were performed on a sample MG with one month of real data. The results demonstrated the applicability and effectiveness of the proposed techniques in real-world conditions.این مقاله به برنامه ریزی روزانه تحت عدم قطعیت در ریزشبکه ها می پردازد. برنامه نویسی تصادفی دو مرحله ای با رویکرد مراجعه به روش های ثابت پذیرفته شد. ریزشبکه مورد مطالعه در حالت اتصال به شبکه با قابلیت تبادل توان با شبکه بالادست در نظر گرفته شده است. قیمت نامشخص بازار برق ، تقاضای بار غیرقابل پیش بینی ، و مقادیر نامشخص انرژی باد و خورشیدی ، به دلیل تغییرات آب و هوایی ذاتاً تصادفی ، در روش پیشنهادی نیز مورد توجه قرار گرفت. برای مقابله با ابهامات ، از رویکرد تصادفی مبتنی بر سناریو استفاده شده است و علاوه بر هزینه عملیات واحدها ، کاهش انتشار آلاینده های زیست محیطی حاصل از منابع انرژی نیز به عنوان هدف دوم در نظر گرفته شده است. روش con-محدودیت برای مقابله با مشکل بهینه سازی چند هدفی ارائه شده ، و شبیه سازی ها بر روی یک نمونه ریزشبکه با یک ماه داده های واقعی انجام شده است. نتایج نشان داد کاربرد و اثربخشی تکنیکهای پیشنهادی در شرایط دنیای واقعی است.University of Mohaghegh ArdabiliJournal of Operation and Automation in Power Engineering2322-45768220200801Active Distribution Networks Restoration after Extreme Eventsبازیابی اکتیو شبکههای توزیع پس از رخداد اتفاقات شدید15216382810.22098/joape.2019.5803.1435ENS. GhasemiDepartment of Electrical Engineering, University of Isfahan, Isfahan, IranA. KhodabakhshianDepartment of Electrical Engineering, University of Isfahan, Isfahan, IranR. HooshmandDepartment of Electrical Engineering, University of Isfahan, Isfahan, IranJournal Article20190221<span lang="EN-GB">After extreme events such as floods, thunderstorms, blizzards and hurricanes there will be devastating effects in the distribution networks which may cause a partial or complete blackout. Then, the major concern for the system operators is to restore the maximum critical loads as soon as possible by available generation units. In order to solve this problem, this paper provides a restoration strategy by using Distributed Generations (DGs)<span class="shorttext">. In this strategy, first, the shortest paths between DGs and critical loads are identified. </span>Then, the best paths are determined by using a decision-making method, named PROMOTHEE-II to achieve the goals. <span class="shorttext">The uncertainties for the output power of DGs are also considered in different scenarios. The IEEE 123-node distribution network is used to show the performance of the suggested method. The simulation results clearly show the efficiency of the proposed </span>strategy for <span class="shorttext">critical loads restoration in distribution networks.</span></span>رخداد اتفاقات شدید همچون سیل، طوفان، رعد و برق و زلزله ممکن است اثرات نامطلوبی بر شبکه توزیع داشته باشند که در بعضی موارد سبب خاموشی جزئی یا سراسری شبکه میشوkد. در این شرایط، دغدغه اصلی اپراتورهای شبکه توزیع بازیابی حداکثر میزان ممکن بارهای حساس توسط منابع تولیدی موجود در شبکه است. به منظور حل این مسئله، این مقاله یک استراتژی جهت بازیابی بارهای حساس شبکه با استفاده از منابع تولید پراکنده ارائه کرده است. در این استراتژی، ابتدا کوتاهترین مسیرهای بین منابع تولید پراکنده و بارهای حساس مشخص میشوند، سپس بهترین مسیرهای بازیابی توسط روش پرومته-2 و با توجه به اهداف موردنظر انتخاب میشوند. در این مقاله عدم قطعیت در منابع انرژی واحدهای تولید پراکنده نیز درنظر گرفته شده است. به منظور نشان دادن کارایی روش پیشنهاد شده در این مقاله، از شبکه 123 باسه استاندارد IEEE استفاده شده است. نتایج بدست آمده از شبیهسازی بیانگر کارایی روش پیشنهاد شده جهت بازیابی بارهای حساس شبکه میباشد.University of Mohaghegh ArdabiliJournal of Operation and Automation in Power Engineering2322-45768220200801Distributed Voltage Control in Distribution Networks with High Penetration of Photovoltaic Systemsهادی یوسفی، اصغر غلامیان، علیرضا ذکریازاده16417187910.22098/joape.2020.6259.1472ENH. YousefiDepartment of Electrical and Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, IranS.A. GholamianDepartment of Electrical and Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, IranA. ZakariazadehDepartment of Electrical Engineering, University of Science and Technology of Mazandaran, Behshahr, Iran0000-0001-6400-0999Journal Article20190709<span lang="EN-GB">In this paper, a distributed method for reactive power management in a distribution system has been presented. The proposed method focuses on the voltage rise where the distribution systems are equipped with a considerable number of photovoltaic units. This paper proposes the alternating direction method of multipliers (ADMMs) approach for solving the optimal voltage control problem in a distributed manner in a distribution system with high penetration of PVs. Also, the proposed method uses a clustering approach to divide the network into partitions based on the coupling degrees among different nodes. The optimal reactive power control strategy is conducted in each partition and integrated using ADMM. The proposed method is tested on a 33 bus IEEE distribution test system and a modified IEEE 123-node system. The result evidence that the proposed method has used the lower reactive power if compared to the conventional method.</span>نفوذ بالای واحدهای فتوولتائیک در سطح شبکه توزیع ممکن است منجر به چالش افزایش ولتاژ همزمان با ساعات حداکثر تولید این منابع شود. لذا نیاز به اجرای برنامههای کنترل ولتاژ با لحاظ کردن ویژگی تاثیر ناحیهای توان راکتیو است. در این مقاله مدلی برای مدیریت توان راکتیو در شبکه توزیع در حضور منابع تولید پراکنده فتوولتائیک ارائه شده است که از قابلیت اینورتر واحدهای فتوولتائیک جهت تامین توان راکتیو مورد نیاز استفاده میکند. در روش پیشنهادی، با توجه به تاثیر ناحیهای توان راکتیو، ابتدا شبکه توزیع با استفاده از یک روش خوشهبندی به بخشهای کوچکتری تقسیم میشود. سپس، از الگوریتم توزیع شده مسیر متناوب ضرایب (ADMM) برای برنامه مدیریت ولتاژ و توان راکتیو به صورت توزیع شده در بخشهای مختلف استفاده میشود. روش پیشنهادی بر روی شبکه توزیع نمونه 33 شینه و 123 شینه IEEE که مجهز به مولدهای تولیدپراکنده است مورد آزمایش قرار گرفت. نتایج نشان میدهد استفاده از روش کنترل ولتاژ پیشنهادی موجب استفاده حداقل از ظرفیت توان راکتیو و کاهش هزینههای بهرهبرداری میشود.University of Mohaghegh ArdabiliJournal of Operation and Automation in Power Engineering2322-45768220200801Computationally Efficient Long Horizon Model Predictive Direct Current Control of DFIG Wind Turbines افزایش کارایی کنترل پیش بین مستقیم جریان کران بلند برای یک ژنراتور القایی دو تحریکه متصل به توربین بادی17218189510.22098/joape.2020.6703.1499ENA. YounesiFaculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, IranS. TohidiFaculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, IranM.R. FeyziFaculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, IranJournal Article20191201Model predictive control (MPC) based methods are gaining more and more attention in power converters and electrical drives. Nevertheless, high computational burden of MPC is an obstacle for its application, especially when the prediction horizon increases extends. At the same time, increasing the prediction horizon leads to a superior response. In this paper, a long horizon MPC is proposed to control the power converter employed in the rotor side of DFIG. The main contribution of this paper is to propose a new comparative algorithm to speed up the optimization of the objective function. The proposed algorithm prevents examining all inputs in each prediction step to saving the computational time. Additionally, the proposed method along with the use of an incremental algorithm applies a sequence of weighting factors in the cost function over the prediction horizon to maximize the impact of primary samples on the optimal vector selection. Therefore, the proposed MPC strategy can predict a longer horizon with relatively low computational burden. Finally, results show that the proposed controller has the fastest dynamic response with lower overshoots compared to direct torque control and vector control method. In addition, the proposed strategy with more accurate response reduces the calculation time by up to 48% compared to classical MPC, for the prediction horizon of three.روش های مبتنی بر کنترل پیش در حوزه مبدل های قدرتی و درایوهای الکتریکی بسیار مورد توجه قرار گرفته اند. اما از بزرگ ترین ایرادات این روش ها زمان محاسبات طولانی آن ها است که با افزایش کران پیش بین این مشکل بزرگ تر خواهد شد. این درحالی است که افزایش کران پیش بین باعت افزایش دقت سیستم می شود. در این مقاله یک کنترل پیش بین کران بلند برای مبدل قدرت استفاده شده در روتور ژنراتور القایی دو تحریکه پیشنهاد شده است. در روش پیشنهادی از یک الگوریتم مقایسه گر در ساختار کنترل پیش بین استفاده شده است تا سرعت بهینه سازی تابع هدف را افزایش دهد. الگوریتم پیشنهادی از اعمال تمامی ورودی های کنترلی به تابع هدف جلوگیری می کند. علاوه بر این در ساختار بهینه سازی از یک توالی ضرایب وزنی استفاده شده است تاثیر نمونه های اولیه در بهینه سازی بیشتر شود. در نهایت نتایج شبیه سازی نشان می دهد که استراتژی پیشنهادی زمان محاسبات را در حدود 48 درصد نسبت به حالت عادی آن بهبود می دهد.