随着持续发展,我们的世界正在经历一个快节奏的生活,电力的作用至关重要。目前情况下电力的贡献比以往任何时候都多。随着全球发展,电力需求正在急速上升,它的应用无疑改变了生活,它对工业化以及个人和社会都有很大的影响。电力通过发电产生,并由电力部门供应给每个家庭和行业。电力传递到消费者,通过变压器、电缆和其他电气设备传输给消费者。在远距离运输电力时,它会面临一些不可避免的电力损失。电力系统的技术损失主要是由于变压器损耗,电晕损耗,磁损耗和线路损耗。电力系统中的一定数量的损失在输电和配电线路中,将这些损失限制为零是不可能的。但是,根据系统设计,可以大大减小这些损失,减少损失可以节省各个地的大量电力。在早期,电力系统中的发电是远离负荷中心的发电方法。这是在资源附近生产大量的电力,并将大型发电厂的电力分配给相应的用户。大量的电力通过大型输配电线路进行分配。即使在高压线路中,由于长线路上大量电流的流动,传输的电流也较少,因此会损失大量功率。发电源和消费者之间的路径可以通过使用分布式发电(DG)来减少。DG是一个放置在电力系统任何关键点的分散式小型发电机。它可以作为独立使用或连接到电网。DG是近年来研究人员的热门话题。目前的市场,DG在未来几年预计会进一步增长。安装在配电系统的理想位置,DG通常在小范围内运行。它是在负荷中心附近提供电力是一种分散的概念。DG的适当分配至关重要,否则会导致巨大的功率损失和不稳定性。在大多数情况下,DG设备位于电网中,以最大限度地减少损耗,改善电压曲线和负载系数。孤立的DG可以在缺乏输电线路和成本效益的地区发挥作用。DG由小型燃气轮机,微型燃气轮机,燃料电池,风力发电机组,柴油发电机组,太阳能等组成。未来DG市场预计将大幅上涨。太阳能和风力发电已成为DG的主要技术。太阳能设备的价格在过去十年中急剧下降。欧洲在全球情景中占据上风,德国、丹麦、芬兰和瑞典等国家正在研究其真正的潜力,其基础设施和监管框架适合在其系统中使用DG。因此,关注到DG的高渗透,中国也在争夺开展可持续的电力系统研究。因此,能源政策的重点是推广可再生能源,明智地利用环境资源解决污染和提高能源效率。尼泊尔地处东南亚,地处中国和印度边缘,处于东经26°22’至30°27’北纬和东经80°04’至88°12’之间的东南亚地区,高度从60米(南)至8848米(北)。东西长880公里,南北长150-200公里。尼泊尔的总人口约为280万。尼泊尔在地理上分为特莱地区和平原肥沃的地形丘陵地区,该地区由山谷和山区组成,人口稀少,地形起伏不平。从理论上讲,尼泊尔构成了8.3兆瓦的巨大水电潜力。出于这一潜力,平均43,000MW的一半被认为可以在技术上经济地使用。全国充足的水资源已成为经济发展的主要机会来源。尼泊尔的总水量是世界平均水量的4倍。由于政府政策和规划薄弱,尼泊尔多个部门面临重大发展危机。在第一次地方选举,向联邦民主国家过渡的20年之前,尼泊尔一直在经历自然灾害(地震,洪水和山体滑坡)和不利环境并且仍在恢复中。尽管经过努力和跨国资助,经济通缩和增长下滑继续持续下去,构成更大的挑战。电力部门也受到经济下滑的影响。目前大部分电力来自水力发电厂。尼泊尔电气化的道路并不那么顺利。尽管发电厂建设、发电和消费者分配之间仍存在差距,导致大量的减载,包括每周大约60小时的断电。经过多年严峻的减载,目前由于减少损耗和从印度输入电力,加德满都、博克拉、布特瓦尔等城市已经免于甩负荷。尼泊尔综合电力系统(INPS)远未达到完美的效率。尼泊尔等欠发达国家的电力损失巨大。据世行称,尼泊尔面临输配电损失的32.21%。位于尼泊尔西部的Butwal地区遭受巨大的电气过度消耗,导致变压器过载和电压曲线下降。根据人类发展指数,根据开发计划署的资料,尼泊尔在177个国家中排名第138位。根据收入情况,中央情报局在225个国家中排名尼泊尔排名第197位,人均国内生产总值估计为1500美元。根据亚洲开发银行统计,2010年,尼泊尔低于国家贫困线的人口比例为25.2%。大部分人口居住在农村,没有经济和社会发展。二十年来,首次完成尼泊尔地方选举分三个阶段进行。尼泊尔正在过渡到联邦民主国家。省议会选举于2017年12月举行。尼泊尔多年来,联合政府的治理频繁出现变化,或者多次出现争议。因此尼泊尔目睹了政策突然改变,内部战争和经济动荡。归因于独特的地形气候多样性,尼泊尔容易遭受自然灾害。不稳定构造板块的存在使得尼泊尔容易受到不可避免的地震的影响。2015年4月25日,尼泊尔发生7.8级大地震,造成1万多人死亡,25,000多人受伤。近80万间房屋遭到破坏,道路、办公室、文物遗址等遭到破坏。这种在贫穷之上的破坏使该国陷入了巨大的经济危机。随着技术的进步,可再生能源利用的需求正在增加,而成本却在下降。无论可再生能源的价值如何,该系统都会因分配不当而产生适得其反的结果。出于这个原因,我们需要一种方法来最大限度地利用这些资源。各种优化方法用于配置DG单元。通常,这些方法可以降低功耗,降低成本并提高稳定性。目标和约束因应用而异,需要更多数据才能获得准确的解决方案。这些方法分为两种类型:确切方法和启发式方法。精确的方法给出了精确的解决方案,但是很难用很长的计算时间来实现,而启发式方法很简单并且给出令人满意的解决方案。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)由约翰荷兰于1975年开发,源于生物进化来解决优化问题。GA有很多功能。它可以解决复杂的问题,但可能非常耗时。解决方案可能不准确,可能会陷入局部最优。描述鱼群和鸟群行为的粒子群优化(PSO)由Eberhart和Kennedy于1995年创建.PSO可以快速收敛,高效解决问题,并且可以提供精确的数学模型。在PSO中,初始参数可能很难定义,并可能陷入局部最优。从实际蚂蚁的性能得到的蚁群优化(ACO)是兼容的,可以同时解决多个问题,但每个迭代的概率分布可能会发生变化。基于冶金学的模拟退火(SA)由S.Kirkpatrick,C.D.Gelatt和M.P.P.Vecchi于1983年开发.SA可以解决高度非线性问题,但计算时间可能相当长。受蜜蜂智能觅食行为启发的人工蜂群(ABC)可搜索当地和全球最佳解决方案。然而,ABC可以解决混合整数非线性优化问题,具有连续搜索过早收敛的缺点。萤火虫算法(FA)基于萤火虫的闪烁行为。它具有很强的鲁棒性和并行计算能力,但可能会提出过早的解决方案线性规划是基于数学的方法,它解决了广泛的问题,但LP需要变量之间的线性化关系。混合整数非线性规划(MINLP)是另一种提供精确解的数学模型。计算时间长是MINLP的主要缺点。鲸鱼优化是基于模仿驼背鲸的社会功能的另一种优化方法。混合方法是两种算法协同工作的组合。PSO和遗传算法结合起来解决DG问题。2/3规则是一种方法,它简单地近似于计算三分之二的均匀载荷的情况下,从馈线和尺寸的三分之二的距离。分布式发电是当前的研究热点。分布式电源类型,位置和容量的选择对分销网络有很大的影响。本文首先介绍了尼泊尔的现状。它研究如何从众多的分布式发电机构中作出合理的选择,然后着眼于分布式发电机的最佳位置和容量。本文提出了一种新的优化方法,采用Jaya算法优化DG单元的尺寸和位置。Jaya是一种用于解决约束和无约束问题的优化算法。它是基于种群的启发式算法,它只需要公共控制参数,不需要任何算法特定的参数。Jaya算法的有效性已成功应用于最优潮流问题。该算法倾向于接近最佳解决方案并远离最差解决方案。本文将该方法应用于IEEE 33总线系统。此外,它也被应用在Butwal分销系统中,结果如下所述。