Thai University RankingsRESEARCH RADAR
← กลับฐานข้อมูลงานวิจัย
งานใหม่ที่น่าจับตา

A Novel Musk Ox Optimizer-Based Non-Wire Alternative Framework for Optimal BESS Allocation in the EGAT Transmission Network Under N-1 Contingencies

A Novel Musk Ox Optimizer-Based Non-Wire Alternative Framework for Optimal BESS Allocation in the EGAT Transmission Network Under N-1 Contingencies

สัญญาณผลกระทบ71/100
01

ข้อมูลจากบทคัดย่อ

ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง

Escalating energy demand and the evolving landscape of power transmission have intensified the operational pressures on electrical grids, specifically during N-1 contingency events. The unexpected loss of a single transmission circuit often precipitates critical system instabilities, including power flow congestion, voltage degradation, and heightened transmission losses. While conventional grid expansion remains the standard for maintaining reliability, its implementation is frequently hindered by lengthy permitting processes, significant capital investment, and regulatory complexities. This research offers an alternative by presenting a robust optimization-based framework for the strategic placement and sizing of a battery energy storage system (BESS) within the Electricity Generating Authority of Thailand (EGAT) transmission network. Focusing on the N-1 contingency resulting from the 115 kV Thatako Substation (TTKS)–Bueng Sam Phan Substation (BGSS) circuit outage during peak load hours, this study introduces the musk ox optimizer (MOO) to solve the complex, non-linear allocation problem. The objective function is formulated to minimize cumulative system costs while enforcing strict network operational envelopes. Simulation results indicate that the optimized BESS configuration achieves compliant grid performance, successfully restoring the post-fault bus voltage, enhancing voltage profile, reducing transmission losses, and mitigating peak line loading. These findings demonstrate that the proposed MOO-based strategy provides a physically compliant, flexible, and robust non-wire alternative for transmission constraint management, confirming its viability as a sustainable, low-environmental-impact framework for enhancing modern grid resilience and utility development.

02

เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม

ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 71/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย

ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Optimal Power Flow Distribution · Electric Power System Optimization · Microgrid Control and Optimization

03

บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย

Sirote Khunkitti · Mukravee Thongnoi · Apirat Siritaratiwat · Chiang Mai University · King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang

04

ข้อจำกัดของข้อมูล

หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง