Optimal location of tcsc due to power loss reduction and static voltage stability improvement using genetic algorithm shadmesgaran m. R., Hashimov a. M., Yusifbeyli n. A

3. SIMULATION RESALTS 

In  this  section,  we  first  solve  placement  of  TCSC  in  order  to  improve  voltage  static 

stability  and  reduce  power  loss  in  normal  conditions  of  network  and  then  we  deal  with 

optimal placement of this device in emergency conditions of network. 

 

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3.1.  LOCATION  OF  TCSC  DO  TO  STATIC  VOLTAGE  STABILITY  IMPROVEMENT 

AND POWER LOSE REDUCTION IN NORMAL CONDITION OF NETWORK 

In  this  section  genetic  algorithm  and  PSAT  toolbox  have  been  used  to  run  simulation. 

Flowchart  of  this  program  has  been  presented  in  figure  (2).  Input  of  this  program  (primary 

population)  is  place  and  capacity  of  TCSC  which  are  set  in  chromosomes  and  output  of 

program is also optimum place and capacity of installation of this program. Characteristics of 

genetic algorithm have been presented in table (1). Since the problem is about minimizing, λ 

index is used in simulations. 

 

Table.1: Characteristics of the used genetic algorithm 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Number of Population 

24 

number of generation times 

60 

Mutation possibility 

0.04 

Cutting possibility 

1 

Chromosomes input 

Location and capacity of TCSC 

The objective function 

The value of λ index and power losses 

Range of equipment capacity changes 

0.2~0.8 line reactance 

Start 

Create an initial population 

Calculate the fitness function (index λ and 

losses) for each member of the population 

Select superior of the parent 

Production of Children By applying 

cutting and mutation operators 

Is it enough a 

generation 

process?

 

Selection superior member as a optimum answer 

End 

Yes 

 

No 

---

Fig. 2: flow chart of demand response location program to improve the static voltage stability 

using genetic algorithms 

Table. 2: Characteristics of the output points of maximization function λ and minimization the 

power losses 

 

 

Optimum location of TCSC 

Optimum 

capacity 

of 

TCSC 

Power losses 

The value of λ index 

The line 12 between buses 

6 and 10 

80% 

0.0428 

3.0408 

 

 

 

Fig. 3: Genetic algorithm output with objective functions λ and power losses in normal 

condition of network 

 

3.2.  LOCATION  OF  TCSC  DO  TO  STATIC  VOLTAGE  STABILITY  IMPROVEMENT 

AND POWER LOSE REDUCTION IN EMERGENCY CONDITION OF NETWORK 

Results  of  running  the  program,  using  genetic  algorithm  in  emergency  conditions  of 

network have also been presented in figure (4) and table (3). By emergency conditions of the 

network, exit of line between busses 5 and 7 due to error occurrence in network is meant. The 

objective of this simulation is programming for the condition of network where usually some 

lines have error. 

 

Table. 3: Characteristics of genetic algorithm output points with objective functions λ and 

power loss in emergency condition of network 

 

 

Optimum location of TCSC 

Optimum 

capacity 

of 

TCSC 

Power losses 

The value of λ index 

---

The line 12 between buses 

6 and 10 

80% 

0.0441 

2.9867 

 

Fig. 4: Genetic algorithm output with objective functions λ and power loss in emergency 

condition of network