I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   12 ,   No .   2 N o v e m b er   201 8 ,   p p .   6 2 5 ~ 6 3 3   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs.v 1 2 .i 2 . p p 625 - 6 3 3       625       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   O pti m a Pow er F lo w  Solutio n f o Wind In tegra ted  Po w er in  Presence  of V SC - H VD C Using   Ant  Lio n O p ti m i z a tio n       Ra m zi  K o ua dri 1 ,   L ind a   Sl i ma ni 2 ,   T a re k   B o uk t ir 3 ,   I s m a il  M us irin 4   1,   2,   3 F a c u l ty   o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   F e rh a A b b a S e ti f   1 ,   A lg e ri a   4 F a c u lt y   o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M A RA   (U iT M ),   4 0 4 5 0   S h a h   A lam ,   S e lan g o r,   M a lay sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   2 9 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   J u n   2 9 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Ju l   11 ,   2 0 1 8     T h is  p a p e stu d ies   th e   im p a c o f   in c o rp o ra ti n g   w in d   p o w e g e n e ra ti o n   W P G   o n   th e   p o w e s y ste m   o n   p rse n c e   o f   v o lt a g e   so u rc e   c o n v e rter  b a se d   h ig h   v o lt a g e   DC  (V S C - HV DC).  A   n e w   m e ta - h e u risti c   o p ti m iza ti o n   tec h n i q u e   a re   u se   f o so lv in g   o f   th e   o p t im a p o w e f lo w   (OP F )   p r o b lem ,   th is   tec h n i q u e   o p ti m iza t io n   n a m e l y   A n L io n   Op ti m ize ( AL O).   T h e   o p ti m iza ti o n   m e th o d   is  th e   A n L io n   Op ti m ize (AL O)  m e th o d   f o re so lv e   th e   o p ti m a p o w e f lo (OP F w it h   in c o r p o ra ti n g   o f   w i n d   p o w e g e n e ra ti o n   o n   p rse n c e   o f   V S C - HV DC.   A n d   w e   u se d   w e ib u ll   d ist rib u ti o n   m o d e o f   th e   w in d   f a r m .   T h e   AL O - OP F   m e th o d   h a b e e n   e x a m in e d   a n d   tes ted   o n   sta n d a rd   tes sy ste m IEE 3 0   b u w it h   o b jec ti v e   f u n c ti o n is  m in im iza ti o n   o f   c o st  t o tal  o f   p ro d u c ti o n   T P C   a re   c o n tain   t h e   su m   o f   th e rm a a n d   w in d   g e n e ra ti o n   c o st .   K ey w o r d s :   An L io n   Op ti m ize  ( A L O)   Op ti m al  P o w er   Flo w   ( OP F)   T o tal  p r o d u ctio n   co s t ( T P C )   Vo ltag So u r ce   C o n v er ter   B ased   Hig h   Vo lta g DC   ( V SC - HVDC)   W in d   P o w er   Ge n er ati o n   ( W P G)   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R a m z i K o u ad r i   Facu lt y   o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,   Un i v er s it y   o f   Fer h at  A b b as Se tif   1 ,   Alg er ia .   E m ail:  r a m zik o u ad r i@ g m ail. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   r ec en y ea r s ,   co n s u m p t io n   o f   elec tr ic  p o w er   h a s   i n cr ea s e d   s ig n i f ica n tl y ,   s o   it  is   n ec es s a r y   to   f in d   a   s o lu tio n   to   t h is   in cr ea s in g   d e m an d .   T h er ef o r e,   t h i n co r p o r atin g   o f   r e n e w ab le  e n er g y   as   w i n d   e n er g y   i n to   t h en er g y   s y s te m   is   o n o f   th e   b est  s o l u tio n s   to   s o l v t h is   p r o b lem .   T h is   s o u r ce   i s   co n s id er ed   o n o f   t h e   d esira b le  r en e w ab le  en er g y   s o u r ce s   b ec au s it  is   n o t   p o llu ted   an d   n o ex p en s i v e.   I n teg r atin g   w in d   f ar m s   i n   p r esen ce   o f   Hi g h   Vo lta g D ir ec C u r r en t   ( HVD C )   to   p o w er   g r id   w i ll  i n e v itab l y   p r esen a   b ig   i m p ac t   o n   th e   elec tr ical  p o w er   s y s te m   s a f et y   a n d   ec o n o m ical  o p er atio n   o f   t h s y s te m   an d   s u c h   i m p a ct  h a s   b ec o m e   a   lo t   r esear ch   to p ic  as  w i n d   f ar m   p o w er   p en etr atio n s   in cr ea s i n   p o w er   s y s te m   in   r ec en y e ar s   [ 1 ] .   T h VSC - HVDC  tr a n s m i s s io n   is   g ai n i n g   lo o f   i n ter es in   th p o w er   in d u s tr y ,   a n d   ar m u ch   m o r p r ef er ab le  th an   AC   o n es  f o r   h i g h   v o lta g lev e ls   b ec au s th e y   ar m o r ec o n o m ic  an d   m o r r eliab le,   tr an s m is s io n   ca p ac it y   i s   g r ea ter   in   HVD C   lin e s   d u to   th n o n - e x i s ten ce   o f   t h s k i n   ef f ec t,  an d   also   th ef f icie n c y   an d   co n tr o llab ilit y   o f   DC   co n v er ter s   ar h i g h er   [ 2 ] .   I n   th is   s ce n ar io ,   it  n ec es s ar y   to   s o lv t h o p ti m al  p o w er   f lo w   ( OP F)  p r o b lem   b y   u s in g   Me ta  h e u r is tic   alg o r ith m s   w h e n   t h w i n d   p o w er   g en er atio n   ( W P G)   ar in tr o d u ce d   in   elec tr ical   s y s te m   [ 3 ]   in   p r esen ce   o f   V S C - HVDC,  w h er t h o b j ec tiv is   to   f in d   t h b est   o p er atio n   o f   elec tr ical  p o w er   s y s te m   w h ic h   m i n i m ize s   th e   to tal  p r o d u ctio n   co s a n d   r ed u ctio n   o f   p o w er   lo s s es  f o r   b est  b ala n ce   o f   elec tr ical  p o w er   s y s te m .     Nu m er o u s   Me ta  h e u r is tic  al g o r ith m s   ar u s ed   f o r   s o lv i n g   OP p r o b lem .   Sev er al  m eth o d s   ar i m p le m en ted   o n   o p ti m al  p o wer   f lo w   p r o b le m   s u c h   a s ,   d i f f e r en ti al  al g o r ith m   ( DE )   [ 4 , 5 ] ,   Gr e y   w o l f   o p ti m izer   ( GW O)   [ 5 ] ,   m o th - f la m o p ti m izer   ( MFO)   [ 6 ] ,   m o t h   s war m   al g o r ith m   ( MS A )   [ 7 ] , ar tif icia b ee   co lo n y   alg o r ith m   ( A B C )   [ 8 ]   an d   p ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   ( P SO)   [ 9 ] ,   T h A n L io n   O p ti m izatio n   ( AL O)   tech n iq u is   o n o f   t h m o d er n   m eta - h e u r is tic  al g o r ith m s   f o r   s o lv i n g   t h o p ti m iza tio n   p r o b lem ,   m o r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2502 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   6 2 5     6 3 3   626   r esear ch   ap p lied   th is   alg o r it h m   f o r   s o lv in g   th o p ti m izatio n   p r o b lem   s u c h   as  i n [ 1 0 ] ,   th au th o r s   ap p lied   AL O   alg o r ith m   f o r   s o lv i n g   o p ti m al  p o w er   f lo w   p r o b le m   w it h   o b jectiv f u n ctio n   is   m i n i m izatio n   o f   to tal  f u el  co s t,   to tal  g as  e m i s s io n   an d   to tal  a ctiv lo s s es.  A l s o   in   [ 1 1 ] ,   th e   au th o r s   ap p lied   AL f o r   o b jectiv f u n ctio n s   ar m i n i m izatio n   o f   F u el  C o s t,  Vo ltag De v iatio n ,   a n d   i m p r o v e m en t o f   Vo lta g Stab ilit y .     No w ad a y s ,   th o p ti m al  p o w er   f lo w   f o r   th s y s te m   t h at  in c l u d es  w in d   f ar m   p o w er   is   t h s u b j ec o f   o n g o i n g   r esear c h   m o d el.   I n   t h is   p ap er   o p ti m al  p o w er   f lo is   ca r r ied   o u f o r   co m b in ed   w i n d   p o w er   f ar m   to   elec tr ical  p o w er   s y s te m   w it h   an d   w i th o u i n   p r esen ce   o f   VSC - HVD C   b y   u s i n g   t h a n lio n   o p ti m izat io n   ( AL O)   tec h n iq u e   an d   u s in g   w eib u ll  d i s tr ib u tio n   m o d el  o f   th e   w i n d   f ar m ,   i s   b es s u ited   p r o b ab ilit y   d en s i t y   f u n ctio n   f o r   m o d ellin g   t h win d   f ar m   o u tp u [ 1 2 ] .   P an d an d   T r ip ath y   in   [ 1 3 ]   ap p lied   m o d if ied   b ac ter ia  f o r ag i n g   al g o r ith m   ( MB F A )   f o r   s o lv i n g   o p ti m a p o w er   f l o w   o f   w i n d   in te g r ated   p o w e r   s y s te m   w it h   a n   o b j ec tiv f u n ctio n s   is   m in i m iz atio n   o f   to tal  co s p r o d u ctio n   ( th er m a an d   w i n d   g en er at io n )   an d   in [ 1 4 ]   ap p lied   MB FA   f o r   s o lv in g   s ec u r it y - c o n s tr ain ed   o p ti m al  p o w er   f lo w   s o l u tio n   o f   w i nd - th er m al  g en er atio n   s y s te m .   I n   [ 1 5 ] ,   th au th o r s   ap p lied   th r ee   p o w er f u m eta - h e u r is tic  alg o r ith m s - n a m el y ,   t h cu c k o o   s ea r ch   alg o r ith m   ( C S A ) ,   f ir e f l y   al g o r ith m   ( FF A ) ,   a n d   f lo w er   p o llin at io n   al g o r ith m   ( FP A )   to   o p ti m ize  p o w er   f lo w   i n   A l g er ia ' s   A d r ar   p o w er   w it h   M u lti - o b j ec tiv f u n ctio n   i n clu d es : th e   f u el   co s t,  th NO x   e m is s io n s ,   an d   th i m b a lan ce   co s t   o f   t h W P Gs.  Kir an   et  al  [ 1 6 ]   ap p lied   Mu lti - o b j ec tiv h y b r id   P SO - A P alg o r it h m   to   s o lv t h m u lti - o b j ec tiv s ec u r it y   co n s tr ain ed   o p tim a l p o w er   f lo w   ( MO - S C OP F)  p r o b lem .     T h o b j ec tiv o f   t h i s   p ap er   is   to   o p ti m ize  a n   o b j ec tiv f u n ctio n   to   s o l v co n s tr ai n b ase d   q u ad r atic  co s f u n ctio n .   An t   L io n   Op ti m izatio n   is   e m p lo y ed   f o r   s o l v in g   an   o p ti m al   p o w er   f lo w   p r o b lem   in c lu d es   w i n d   p o w er   in   p r esen ce   o f   VS C - HVDC.  T h p r o p o s ed   alg o r i th m   i s   ap p lied   to   m i n i m izati o n   o f   co s to tal   o f   p r o d u ctio n   co n tain   t h th er m a an d   w i n d   g en er atio n   co s t.  T h p r o p o s ed   alg o r ith m   i s   test e d   o n   I E E E   3 0 - b u s ,   an d   r esu lt s   o f   s i m u latio n   ar co m p ar ed   w it h   t w o   m et h o d s   W OA   a n d   GW m et h o d s .         2.   M O DE L   O F   VSC - H VDC   T h is   s ec tio n   i n tr o d u ce s   t h m o d eli n g   o f   t h AC /HVD C   s y s te m .   T h m o d eli n g   is   b as ed   in   th e   co n v er ter   s tat io n   a n d   DC   g r id s   s y s te m   m o d el s   as  s h o w n   i n   Fig u r 1 .   T h m o d el  co n v er ter   s tatio n   co n s i s ts   o f   co n tr o llab le  v o lta g s o u r ce                   b eh in d   th p h ase  r ea cto r ,   r ep r esen ted   as  co m p lex   i m p ed an ce                         th lo w   p as s   f il ter   f r o m   Fi g u r 2   is   r ep r esen ted   as  s u s ce p tan ce       at  s y s te m   f r eq u e n cies.  tr an s f o r m er   co n n ec ts   t h f il ter   b u s   to   th A C   g r id   an d   is   r ep r esen ted   b y   its   co m p le x   i m p e d an ce                        [ 1 7 ] .               Fig u r 1 .   VSC   MT DC   co n v er t er   s tatio n   [ 1 7 ]   Fig u r 2 .   E q u iv ale n t si n g le  p h ase  p o w er   f lo w   m o d el       T h eq u atio n s   f o r   ac ti v an d   r ea ctiv p o w er   at  t h g r id   s id i n   ter m s   o f   t h co m p lex   v o lta g es a r e:                                   [           (           )             (           ) ]         ( 1 )                                [           (           )             (           ) ]         ( 2 )     T h eq u atio n s   at  th co n v er ter   s id ar e:                               [          (           )            (           ) ]         ( 3 )                                 [          (           )            (           ) ]         ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Op tima l P o w er F lo w   S o lu tio n   fo r   W i n d   I n teg r a ted   P o w er in   P r esen ce …  ( R a mzi   K o u a d r i )   627   T h ex p r ess io n s   f o r   th f ilter   s id co m p le x   p o w er   f lo w i n g   th r o u g h   t h tr an s f o r m er   ar w r it ten   as                               [           (           )             (           ) ]         ( 5 )                                   [           (           )             (           ) ]         ( 6 )     An d   th o s f lo w i n g   t h r o u g h   t h e   p h ase  r ea cto r   s id ar e                                  [          (           )            (           ) ]         ( 7 )                                [          (           )            (           ) ]         ( 8 )     T h DC   s y s te m   m o d elin g   ca n   b r ep r esen ted   b y   r esis ti v n et w o r k   w i th   c u r r en t i n j ec tio n s   an d   DC   v o ltag e s   at  th d i f f er en n o d es[1 8 ] .   T h cu r r en t in j ec ted   at  DC   n o d i a n d   th p o w er   f lo eq u atio n   o f   D C   lin ca n   b w r itte n   as :                            .                 /               ( 9 )                                     .                  /               ( 1 0 )     w h er           eq u al  to               an d       =1 f o r   m o n o p o lair   s y s te m   o r       =2   f o r   b ip o lair   s y s te m .       3.   F O RM UL AT I O P RO B L E M   3 . 1 P r o ble m   T h o b j ec tiv o f   th OP p r o b lem   i s   to   m in i m ize  t h to tal  co s o f   all  av ailab le  g en er ato r s   p lan ts   s u b j ec ted   to   th o p er atin g   co n s tr ain t s   ( eq u alit y   an d   i n eq u ali t y   co n s tr ai n t s )   in   t h p o w er   s y s te m .   I n   th i s   p ap er ,   th o b j ec tiv f u n ctio n   is   t h s u m   o f   th o p er atin g   co s ts   o f   e ac h   av ailab le  co n v e n tio n a g e n er ato r   an d   th w i n d   f ar m s   ca n   b ex p r es s ed   as f o ll o w :             (      )                             (                  )                (                  )     ( 1 1 )     I n   th is   e x p r ess io n .   T h f ir s t er m   d en o te  th co s o f   th er m al  p o w er   g e n er atio n ,   s ec o n d   ter m   is   th e   co s d u to   u n d er   esti m at io n   o f   av ailab le  w i n d   p o w er   a n d   th ir d   ter m   i s   th co s d u to   o v er   esti m atio n   o f   av ailab le  w i n d   p o w er ,   Deta ils   o f   th f ir s t,  s ec o n d   an d   th ir d   te r m s   ar ex p lai n ed   as:     3 . 2 F uel c o s t   o f   t he  co nv ent i o na l g ener a t o r   W id ely   ac clai m ed   q u ad r atic  c o s f u n ctio n   f o r   t h t h er m al  g en er ato r s   ar m ath e m at icall y   r ep r esen ted   b y   ( 1 2 )   as f o llo w s :         (      )                                             ( 1 2 )     T h co s o f   w in d   p o w er   g e n er atio n   ( W P G)   is   ca lcu lated   co n s id er in g   th o v er - g en er at io n   a n d   u n d er - g en er atio n   o f   th av ailab le  w i n d   p o w er ,   b ased   o n   th W eib u ll  d is tr ib u tio n   f u n c tio n   W DF   o f   th w i n d   s p ee d   [ 1 9 ] ,   r ep r esen ted   b y   t h s ec o n d   an d   th ir d   ter m s   o f   E q u a tio n   ( 1 1 ) .     3 . 3 Co s t   f un ct io n due t o   t he  o v er - g ener a t io n   T h co s t f u n ctio n   d u to   o v er   g en er atio n   o f   av a ilab le  w in d   p o w er   is   e x p r ess ed   as f o llo w   [ 1 9 ] :                 (                )           (                )             (         )     (   )                   ( 1 3 )     W h er           is   th p en alt y   co s co ef f icie n f o r   o v er - g e n er atio n   o f           w i n d   f ar m ,       (   )   is   th p r o b a b ilit y   d en s it y   f u n ctio n   ( P DF)   o f   w i n d   p o w er   o u tp u t.     3 . 4 Co s t   f un ct io n due t o   t he  un der - g ener a t io n   T h co s f u n ctio n   o f           w i n d   f a r m   f o r   ca lli n g   t h r eser v e s   to   co v er           w i n d   f ar m   d u to   u n d er - g en er atio n   is   e x p r ess ed   as f o ll o w s   [ 2 0 ,   2 1 ] :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2502 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   6 2 5     6 3 3   628               (                )           (                )             (         )     (   )                   ( 1 4 )     W h er           is   th r eser v co s t c o ef f icie n t f o r   u n d er - g e n er atio n   o f           w i n d   f ar m .   T h p r o b ab ilit y   d en s it y   f u n cti o n   ( P DF)   o f   th W ieb u ll d is tr i b u tio n   is   g i v en   b y         (   )       .     /         * .       /   +                 ( 1 5 )     W h er v   is   t h w in d   s p ee d ,   k   a n d   ar th s h ap f ac to r   an d   s ca le  p ar am eter   ( m /s ) .   Fo r   th W eib u ll  d is tr ib u tio n   f u n ctio n ,   th d is cr ete  p o r tio n s   o f   w in d   en er g y   co n v er s a tio n   s y s te m   ( W E C S)   p o w er   o u tp u t r an d o m   v ar iab le   as f o llo w i n g   [ 1 9 ] :                 *       +           (   .                /   )       (   ( .                   /   ) )       ( 1 6 )                 *                 +       (   .               /   )       (   ( .                   /   ) )       ( 1 7 )     W h ile  th co n tin u o u s   p o r tio n   o f   W E C S p o w er   o u tp u t r an d o m   v ar iab le  i n   b ec o m es:          (   )                     . (           )                /             (   . (           )                /   )       ( 18)       4.   T H E   AN T   L I O O P T I M I Z AT I O A L G P RI T H M   ( AL O )   An lio n   o p ti m izatio n   a lg o r it h m   AL i s   n e w   n atu r i n s p ir ed   p r o p o s ed   b y   Se y ed ali  Mir j alili  in   2 0 1 5   [ 2 2 ] ,   f o r   to   s o lv an y   o p ti m izat io n   p r o b lem s   o f   co n s tr ain ed   en g i n ee r i n g .   T h AL alg o r ith m   m o d elled   b ased   o n   h u n ti n g   m ec h a n i s m   o f   a n tlio n s   in   n at u r e.   T h b en ef its   o f   AL al g o r ith m ,   it   ca n   f i n d   o p ti m a l   s o lu tio n   f o r   m in i m iz in g   th e   o b j ec tiv f u n ctio n .   I n   AL a lg o r ith m   f i v e   m ai n   s tep s   o f   h u n ti n g   p r e y   as  th e   r an d o m   w al k   o f   an ts ,   tr ap p in g   in   an tlio n s   tr ap s ,   b u ild in g   tr a p s ,   s lid in g   an ts   a g ain s to w ar d   an tlio n ,   C a tch i n g   p r ey s   an d   r eb u ild in g   tr ap s   ar i m p le m en ted .   T h AL al g o r it h m   m i m ics  t h h u n ti n g   b eh a v io r   o f   a n l io n s ,   i.e . ,   t h i n ter ac tio n   b et w ee n   p r ed ato r   ( an t lio n s )   a n d   p r ey   ( a n t) .   I n   t h is   alg o r it h m ,   t h e x p r ess io n   m at h e m ati ca ll y   o f   i s   t h r an d o m   w a lk s   o f   a n ts   f o r   d etec ts   t h e   lo ca tio n   o f   f o o d   is   d escr ib es i n   eq u atio n   ( 1 9 ) .       (   )   ,             (     (     )     )           (     (     )     )               (     (     )     ) -     ( 1 9 )     w h er X( t)   i s   t h r a n d o m   w a l k s   o f   a n t s ,   n   is   t h m ax - i ter atio n s ,   t   is   th e   s tep   o f   r a n d o m   w al k ,   a n d   r ( t)   is   a   f u n ctio n   d ef i n ed   as f o llo w s :       (   )   {                                                               ( 2 0 )     w h er e,   r an d   is   r an d o m l y   g e n er ated   n u m b er   u n i f o r m l y   d is tr ib u ted   in   t h r an g o f   [ 0 , 1 ] .   T h Deta ils   o f   d if f er e n s tep s   o f   AL al g o r ith m   d e s cr ib th r elatio n   b et w ee n   p r ed ato r s   ( an lio n s )   an d   p r ey   ( an t)   ar ex p lain ed   a s .     4 . 1 Ra nd o m   w a l k   o f   a nts   I n   ev er y   s tep   o f   o p ti m izat io n ,   an ts   u p d ate  th eir   p o s itio n s   w i th   r an d o m   w al k   a n d   R an d o m   w al k s   ar e   all  b ased   o n   t h E q u a tio n   ( 2 1 ) ,   all  th p o s i tio n s   o f   a n t s   ar e   in s id th e   b o u n d ar y   o f   t h s ea r ch   s p ac e,   s i n ce   ev er y   s ea r c h   s p ac h a s   b o u n d ar y ,   t h r an d o m   w al k s   o f   an t s   is   n o r m alize d   b y   u s in g   t h f o llo w i n g   eq u atio n :             (             )   (               ) (           )                           ( 2 1 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Op tima l P o w er F lo w   S o lu tio n   fo r   W i n d   I n teg r a ted   P o w er in   P r esen ce …  ( R a mzi   K o u a d r i )   629   w h er th             ar r esp ec tiv el y   th e   m i n i m u m   a n d   m ax i m u m   o f   r an d o m   w a lk   co r r esp o n d in g   o f           v ar iab le.         ;         : a r r esp ec tiv e l y   i n d icate d   th m in i m u m   an d   m ax i m u m   o f          v ar iab les at         iter atio n .     4 . 2 T ra pp ing   in a ntlio ns   t ra ps   T h in f l u en ce   o f   an t lio n s   tr ap s   o n   r an d o m   w alk s   o f   a n ts   i s   ex p r ess ed   as f o llo w :                                                  ( 2 2 )                                                  ( 2 3 )     4 . 3 B uil din g   t ra ps   Du r in g   o p ti m iza tio n ,   T h AL alg o r ith m   is   r eq u ir ed   to   u s r o u lette  w h ee o p er ato r   f o r   s elec tin g   an tlio n s   b ased   o f   th e ir   f it n es s   f o r   g i v h i g h   c h an ce   f o r   ca tch in g   a n ts .     4 . 4 Sli din g   a nts a g a ins t   t o wa rd  a ntlio n   W ith   th m ec h a n is m s   p r o p o s ed   s o   f ar ,   an tlio n s   ar ca p ab le   to   b u ild   tr ap s   p r o p o r tio n al  to   t h eir   f it n es s   an d   an ts   ar r eq u ir ed   to   m o v r an d o m l y   n ea r   o f   th ce n ter   o f   p it.  Ho w e v er ,   o n ce   an tlio n s   r ea lize  th at  an   an i s   in   t h tr ap ,   th e y   s h o o s a n d s   o u t w ar d s   th ce n ter   o f   t h p it.  T h is   m ec h a n is m   m at h e m atica ll y   i s   p r o p o s ed   m o d eled   as  f o llo w :                                     ( 2 4 )                                     ( 2 5 )     4 . 5 Ca t ching   prey s   a nd   re b uil di ng   t he  t ra ps   T h f in al  s tep   o f   h u n ti n g   is   wh en   a n   an r ea ch e s   in   t h b o tto m   o f   th an tlio n   p it  an d   is   ca u g h i n   th e   an tlio n s   j a w .   A f ter   th i s   s tep ,   th p r ed ato r   p u lls   th an i n s id th s a n d   an d   co n s u m es  its   b o d y .   T h en   t h e   an tlio n   is   r eq u ir ed   to   u p d ate  its   p o s itio n   to   th e   latest   p o s it io n   o f   t h h u n ted   a n to   en h an ce   it s   c h a n ce   o f   ca tch i n g   n e w   p r e y .   C atc h i n g   p r ey   a n d   r e - b u i ld in g   th p it s   ca l cu lated   as g iv e n   b y   t h f o llo win g   eq u atio n :                                         (           )     (                )           ( 2 6 )     w h er                              is   j th   th p o s it io n   o f   t h e   s elec ted   an tlio n   an d   an t a t iter atio n     .     4 . 6 E litis m   E liti s m   i s   o n e   o f   th e   m o s i m p o r tan ch ar ac ter i s tic  o f   all   ev o lu tio n ar y   al g o r ith m s .   E liti s m   o f   an lio n   is   ca lc u lated   b y   u s i n g   t h r o u l ette  w h ee l.  I n   t h is   s t u d y ,   t h b est  s o l u tio n ( s )   o b tain ed   b y   t h e   AL O   alg o r it h m   at   an y   iter at io n   is   s av ed   as e lite.  T h elitis m   m ec h an i s m   m at h e m atica ll y   d escr ib ed   as f o llo w s   eq u atio n :                                                     ( 2 7 )     W h er         A   i s   t h r an d o m   w alk   ar o u n d   th a n tlio n   an d   i s   s elec ted   b y   u s i n g   t h r o u lette  w h ee at  tth   i ter atio n ,           E   is   th r an d o m   w a lk   ar o u n d   th elite  at  tt h   iter atio n       5.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   I n   th i s   s tu d y   f o r   t h p u r p o s e   o f   v er i f y in g   t h p er f o r m a n c an d   ef f icie n c y   o f   t h AL O   alg o r ith m   p r o p o s ed   o n   th p o w er   s y s te m   w it h   a n d   w it h o u in co r p o r atin g   w i n d   p o w er   g en er atio n   a n d   p r esen ce   o f   VS C - HVDC,  te s ts   ar ca r r ied   o u o n   I E E E   3 0   b u s   s y s te m . .   A ll  t h s i m u lat io n s   ar ca r r ied   o u b y   u s i n g   M A T L A B   2 0 0 9 b ,   an d   co m p u ted   C o r ( T i5 C P 1 . 8 0   GHz - 8 Go   R A M) .   Fo r   estab li s h in g   t h e   s u p er io r it y   o f   t h e   p r o p o s ed   AL O,   3 0   in d ep en d en tr ial  r u n s   ar p er f o r m ed   f o r   all  t h te s ca s e s   w it h   a   co m p ar ati v s tu d y   r ep o r t ed   in   th f o llo w i n g   s ec t i o n ,   th p o p u latio n   s ize  ( NP   4 0 )   an d   n u m b er   o f   iter atio n s   m ax i m a ( iter   Ma x   5 0 0 )   ar tak en   s a m f o r   th r e o p tim iza tio n   m et h o d s   AL O,   GW an d   W OA .     5 . 1 .   Resul t s   o f   I E E E   3 0 - bu s   t est  po w er   s y s t e m   w it ho ut  WP G   a nd   VSC - H VD C   T o   v er if y   t h p r o p o s ed   ap p r o a ch   an d   f o r   co m p ar is o n   p u r p o s es,  w p er f o r m   s i m u la tio n s   o n   th I E E E   30 - b u s   s y s te m ,   i n v o l v es  6   g en er ato r s ,   4 1   lin es,  4   tr an s f o r m er s .   A b o u th i s   ca s s tu d y ,   9   r ea ctiv e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2502 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   6 2 5     6 3 3   630   co m p e n s ato r s   ar in s ta lled   at  b u s es.  T h lo ad   d em a n d   is   2 8 3 . 4   M W   an d   7 3 . 5   MV ar   n   1 0 0   MV A   b ase.   T h e   r esu lt s   p r esen ted   i n   T ab le  1   in clu d in g   t h g en er atio n   co s a n d   r ea p o w er   lo s s es  o f   t h p r o p o s ed   m et h o d   an d   w it h   o th er   e x is t in g   o p ti m iza ti o n   m et h o d s .         T ab le  1 C o m p ar is o n   o f   Fu e l Co s t O b tai n ed   B y   P r o p o s ed   A lg o r ith m   a n d   Oth er   A l g o r ith m s .   V a r i a b l e s   mi n   max   A L O   G W O   W O A   D E( 4 )   G W O ( 5 )   M F O ( 6 )   M S A ( 7 )              ( M W )       8 . 6 0 2 6   8 . 8 3 4 7   8 . 7 4 0 5   8 . 6 1 5 0   9 . 3 0   9 . 3 0 0 0   9 . 0 3 4 5   C o st   (         )   7 9 9 . 0 1 3 3   7 9 9 . 2 9 5 4   7 9 9 . 8 0 9 5   7 9 9 . 2 8 9 1   8 0 1 . 4 1   7 9 9 . 0 7 2   8 0 0 . 5 0 9 9       I n   o r d er   to   v er if y   a n d   tes t h r o b u s t n es s   a n d   p er f o r m s   o f   t h p r o p o s ed   alg o r ith m   f o r   o p tim al   s o lu tio n   o f   m i n i m izi n g   t h o b j ec tiv f u n c tio n ,   w m ad c o m p ar is o n   b et w ee n   o f   th p r o p o s ed   m e th o d   w it h   o th er   ex is t in g   o p ti m izat io n   m et h o d s   p r esen ted   in   t h lite r atu r e.   Her e,   w co n s id er ed   f u el  co s o f   t h er m al   g en er ato r s   a s   a n   o b j ec tiv f u n ctio n .   T h co m p ar i s o n   o f   m i n i m u m   f u el  co s t   an d   m i n i m u m   p o w er   lo s s es   o b tain ed   b y   t h p r o p o s ed   m et h o d   ( AL O)   w it h   o t h er   e x is t in g   m et h o d s   as   GW O,   W O A ,   D E ,   GW O,   MFO,   a n d   MS A   h as  b ee n   p r esen ted   in   T ab le  1 .   Fro m   th e   r esu lts ,   t h m i n i m u m   f u el  co s a n d   m i n i m u m   p o w er   ac ti v e   lo s s es  o b tai n ed   b y   t h p r o p o s ed   AL m e th o d   ar 7 9 9 . 0 1 3 3   $ /h   an d   8 . 6 0 2 6   MW   r esp ec tiv el y ,   w h ich   ar b etter   th an   all  o t h er   alg o r it h m s   a s   w ell  as  p r ev io u s l y   r ep o r ted   m et h o d s .   T h p r o p o s ed   AL o p ti m izatio n   m et h o d   s u p er io r   an d   r o b u s t c o m p ar ed   to   GW a n d   W O A   al g o r ith m s   in   ter m s   o f   g ett i n g   n ea r   g lo b al  o p ti m u m   p o in an d   f a s ter   co n v er g e n ce   f o r   s o lv i n g   th OP p r o b lem .   T h co n v er g e n ce   ch ar ac ter i s t ics  o f   t h p r o p o s ed   m et h o d   an d ,   GW an d   W OA   m et h o d s   ar s h o w n   i n   Fi g u r 3 .           Fig u r 3 .   I E E E   3 0 - b u s   s y s te m : Co n v er g e n ce   p lo t f o r   AL O,   GW an d   W O A   m et h o d s       5 . 2 .   Resul t s   o f   I E E E   3 0 - bu s   w it h WP G   a nd   VSC - H VDC   I n   th i s   ca s e s ,   w h a v s t u d y   th i n f l u e n ce   o f   w i n d   p o w e r   g en er atio n   W P o n   p o w er   s y s te m   i n   p r esen ce   o f   VS C - HVD C   d ev ice  as  m i n i m izatio n   o f   to tal   p r o d u ctio n   co s ( T P C )   an d   r ed u ctio n   o f   p o w er   lo s s e s ,   T h p r o p o s ed   A L al g o r ith m   is   te s ted   b y   u s in g   W eib u ll  d is tr ib u t io n   m o d el  o f   t h w in d   f ar m   w i th   o b j ec tiv f u n ctio n   is   m in i m iz atio n   o f   t h er m al   g e n er atio n   c o s ( T GC )   an d   w i n d   g e n er ati o n   co s ( W GC ) ,   a n d   its   p er f o r m an ce   i s   co m p ar ed   w it h   t h s ta n d ar d   GW an d   W OA   al g o r ith m s .   T o   v er if y   t h p er f o r m an ce   a n d   ef f ec tiv e n e s s   o f   t h p r o p o s ed   alg o r ith m   o f   s o lv i n g   OP F   p r o b lem   in cl u d i n g   w i n d   p o w er   f ar m   w it h   an d   w it h o u p r esen ce   o f   VSC - HV DC ,   t w o   d if f er en ca s s tu d ie s   ar co n s id er ed ,   th ca s 1   i n   th i s   s tu d ie s   is   th e   b ase  ca s ( in clu d i n g   w in d   p o w er   f ar m   w it h o u VSC - H VD C ) ,   th s ec o n d   ca s i s   in cl u d i n g   w i n d   p o w er   f ar m   w it h   p r esen ce   i n   VS C - HVD C .   T w o   w i n d   f ar m   ( W F)  co n s is ts   o f   4 3   u n its   o f   w i n d   tu r b i n g en er atio n   ( W T G)   ar co n n ec ted   to   t h s y s te m   a b u s   n o   1 0   an d   b u s   2 4 ,   n o m i n al  p o w er   r atin g   o f   ea c h   W T is   2   MW   w ith   to tal  ca p ac it y   ar 8 5 . 0 2   M W ,   th w i n d   p o w er   g e n er atio n   o f   W F1   at  b u s   No .   1 0   h av i n g   to tal  ca p ac ity   o f   5 6 . 6 8   MW   an d   th w i n d   p o w e r   g en er atio n   o f   W F2   co n s is t s   to tal  ca p ac it y   o f   2 8 . 3 4   MW ,   T h is   t w o   v al u es  o f   w i n d   p o w er   w as ta k e n   f r o m   [ 1 ]   an d   ar co n s id er ed   as th b est p en etr atio n   o f   w i n d   p o w er .     T h p ar am eter s   o f   w in d   t u r b in ar th f ac to r s   o f   w in d   s p ee d   d is tr ib u tio n   ar e:  s h ap f ac to r ,   k   1 . 1 2   an d   s ca le  f ac to r ,   =   5 . 9 2 ,   a n d   th ch ar ac ter is tic s   w i n d   tu r b in o n   th i s   s tu d ies  ar e:                            50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 800 805 810 815 820 825 830 835 840 845 850 N b r   o f   I t e r a t i o n F u e l   C o st   ( $ / h r )             A L O         G W O         W O A Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Op tima l P o w er F lo w   S o lu tio n   fo r   W i n d   I n teg r a ted   P o w er in   P r esen ce …  ( R a mzi   K o u a d r i )   631                                                                                         .   T h p en alty   f ac to r   is                                 an d   th r eser v f ac to r   is                             .     C a s 1 :   A L So lut io w ith o u t V SC - H V DC   T h f ir s t c ase  s t u d ies,  t h p r o p o s ed   AL al g o r ith m   ar test e d   f o r   ca s o f   in cr ea s ed   lo ad   at  4 5   f r o m   to tal  lo ad   f o r   s ee   th e f f e ct  o f   w in d   en er g y   o n   th s y s te m   in   ca s o f   co n ti n g en c y ,   t h t o tal  lo ad   w a s   4 1 0 . 9 3   MW .   T h r esu lts   o b tai n ed   b y   th p r o p o s ed   m et h o d   an d   w ith   t h o s f o u n d   b y   GW an d   W OA   ar p r esen ted   in   t h T ab le  2 .       T ab le  2 .   C o m p ar is o n   o f   f u el  c o s t o b tain ed   b y   p r o p o s ed   alg o r ith m   a n d   o th er   r ep o r ted   alg o r ith m s   ca s o f   co n tin g e n c y   V a r i a b l e s   W i t h o u t   W P G   A L O   G W O   W O A              ( M W )   1 3 . 7 9 7 9   1 1 . 4 9 4 1   1 1 . 7 7 7 7   1 1 . 7 5 2 4   T h e r mal   g e n e r a t i o n   c o st   (         )   1 3 3 9 . 6   9 7 0 . 8 5 7 5   9 7 1 . 1 8 4 3   9 7 7 . 8 2 7 5   W i n d   g e n e r a t i o n   c o st   (         )   ///   1 9 . 9 4 9 5   1 9 . 9 5 2 9   1 9 . 9 5 1 5   T o t a l   p r o d u c t i o n   c o st (         )   1 3 3 9 . 6   9 9 0 . 8 0 7 0   9 9 1 . 1 3 7 2     9 9 7 . 7 7 9 0       T h T ab le  2   s h o w s ,   r ea p o w e r   lo s s es   an d   to tal  p r o d u ctio n   c o s ( T P C )   b y   t h p r o p o s ed   m eth o d   an d   t w o   o p ti m izatio n   m et h o d s   i n   liter atu r ar GW a n d   W OA .   T h ac tiv e   p o w er   lo s s   w a s   r ed u ce d   f r o m   th e   v alu o f   1 3 . 7 9 7 9   MW  ( w i th o u W P G)   t o   1 1 . 5 4 2 0   M W   in   ca s o f   in te g r atio n   o f   W P G.   T h e r ef o r e,   it  is   clea r   to   s ee   e f f ec t   o f   w i n d   p o w er   g e n e r atio n   ( W P G)   o n   t h p o w er   s y s te m   i n   ca s e   o f   co n ti n g en c y .   T h r es u lt s   o b tain ed   b y   AL al g o r ith m   s h o w n   b ett er   r esu lts   f o r   th r ea p o w er   lo s s es  a n d   th to tal  co s o f   p r o d u ctio n   i n   th v al u es   1 1 . 5 4 2 0   M W   an d   9 9 0 . 0 3 3 7   $ /h r   r esp ec tiv el y   co m p ar ed   r esu lts   b y   GW an d   W O A .       C a s 2 :   A L So lut io n f o r   o ve r - lo a d   w ith   WP a nd   V SC - H V DC   I n   t h is   p ar t,  w h av e   u s V SC - HVD C   d e v ice  f o r   b est   s o u l tio n   i n   p r o b le m   o f   o v er - lo ad ,   tr an s p r ted   m ax i m u m   e n er g y   a n d   r ed u cti o n   o f   ac t iv e   p o w er   lo s s es.  I n   t h is   ca s s tu d y ,   V SC - HV DC   is   i n te g r ated   in   th e   I E E E   3 0   b u s   s y s te m   b et w ee n   b u s   2   an d   5 .   T h DC   s y s te m   v o ltag is   +/ -   1 3 2   k V.   T h co n v er ter   s tatio n   VS C 1   ( s lack   b u s   o f   t h D C   n et w o r k )   is   co n n ec ted   to   b u s   2   a n d   V SC 2   i s   co n n ec ted   to   b u s   5   o f   t h AC   s y s te m .   T h e   p ar am eter s   an d   at  t h co n v er te r   s tatio n s   ar g iv e n   i n   T ab le  3   an d   th r es u lt s   o b tain ed   b y   th e   p r o p o s ed   m et h o d   ar p r esen ted   in   th T ab le  4 .       T ab le  3 VSC   C o n v er ter   Data   C o n v e r t e r   p a r a me t e r s   R a t i n g   &   C o n v e r t e r   l o ss d a t a   N o .     1,   2        (       )          (       )         (       )         (       )         (       )              (       )   0 . 1 1 2 1   0 . 0 0 1 5   0 . 0 8 8 7   0 . 1 6 4 2   0 . 0 0 0 1   0 . 0 4 7 2                 (    )   1 3 2   90                              1 . 1 0 3   0 . 8 8 7   2 . 8 8 5   4 . 3 7 1       T ab le  4 .   C o m p ar is o n   o f   r esu l t s   o b tain ed   b y   p r o p o s ed   alg o r ith m   w ith   a n d   w it h o u t V SC - HV DC   V a r i a b l e s   W i t h o u t   W P G   a n d   H V D C   W i t h   W P G   W i t h   W F   a n d   H V D C                ( M W )   1 3 . 7 9 7 9   1 1 . 4 9 4 1   1 1 . 0 1 8 3   T h e r mal   g e n e r a t i o n   c o st   (         )   1 3 3 9 . 6   9 7 1 . 1 8 4 3   9 7 0 . 1 0 9 6   W i n d   g e n e r a t i o n   c o st   (         )   1 9 . 9 4 9 5   1 9 . 9 5 2 9   1 9 . 9 5 2 9   T o t a l   p r o d u c t i o n   c o st         )   1 3 3 9 . 6   9 9 1 . 1 3 7 2     9 9 0 . 0 6 2 5       f r o m   T ab le  4   ,   th p r esen ce   in   HVDC  li n b et w ee n   b u s es  2   an d   5   r ed u ce   th to tal  p r o d u ctio n   co s t,   also   th e   ac t iv e   p o w er   lo s s e s   w a s   r ed u ce d   f r o m   t h v al u o f   1 1 . 4 9 4 1 MW   ( w i t h o u HV DC   li n e)   to   1 1 . 0 1 8 3   [ MW ]   in   p r esen ce   o f   HV DC   lin e.   A l s o   f r o m   F ig u r 4 ,   af te r   th in cr ea s in   th lo ad   at  4 5 ( ca s w it h o u t   p r esen ce   in   HVD C   li n ) ,   th p o w er   tr an s m itted   i n   lin 5   b et w ee n   b u s   2   an d   5   is   8 0 . 0 0   M W   ( th is   v al u is   t h e   m ax i m u m   li m it 8 0   M W )   an d   t h p o w er   tr an s m itted   i n   li n 1   b et w ee n   b u s   1   a n d   2   is   1 2 7 . 7 7 2 2   MW   ( th is   v al u Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2502 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   6 2 5     6 3 3   632   is   n ea r   t h m a x i m u m   li m it  1 3 0   MW ) ,   af ter   in te g r atio n   o f   HVDC  i n   li n 5   ( lin 5 is   o p ti m al  p lace m e n o f   HVDC  d e v ice  in   I E E E   3 0   b u s ) ,   th p o w er   tr an s m itted   i n   li n 1   is   d e cr ea s ed   to   eq u al  1 2 5 . 3 3   MW ,   th p o w er   tr an s m ited   i n   HVD C   li n is   9 0   MW ,   an d   s ee   th at  also   t h ef f ec o f   V SC - HV DC   to   f i n d   b est  s o lu tio n   f o r   t h e   p r o b lem   o f   o v er - lo ad   ar s h o w n   i n   Fi g u r 4   b y   u s in g   t h p r o p o s ed   m et h o d .           Fig u r e   4 T h ef f ec t o f   W P o n   th A ct iv p o w er s   tr an s it  w i th   an d   w it h o u HVDC  L i n e       6.   CO NCLU SI O N   I n   th i s   p ap er ,   r ec en m etah e u r is tic  tec h n iq u n a m el y   An L io n   Op ti m izer   ( AL O)   w as  s u cc es s f u ll y   ap p lied   to   s o lv th o p ti m al  p o w er   f lo w   ( OP F)  p r o b lem   f o r   ca s o f   in teg r atio n   o f   p o w er   w in d   f ar m   o n   th e   p o w er   s y s te m   w i th   an d   w i t h o u in   p r ese n ce   o f   VS C - H VDC.  W s tu d ied   a n   o p ti m al  p o w er   f lo w   f o r   m i n i m izatio n   o f   to tal  p r o d u cti o n   co s t.  T h p r o p o s ed   A L O   m eth o d   h as   b ee n   e x a m in ed   a n d   test ed   o n   t h I E E E   30 - b u s .   T h o b tain ed   r es u lts   o f   AL m et h o d   w er co m p ar ed   w ith   th o s o b tain ed   f r o m   t w o   m e th o d s   d ev elo p ed   b y   u s ,   n a m el y ,   Gr ey   w o l f   Op ti m iza tio n   an d   t h W h o le  Op ti m izer   A lg o r it h m .   T h An L io n   Op ti m izer   ( AL O)   m et h o d   h a s   b ee n   b est  r e s u l t.  T h Si m u la tio n   s h o w s   th e   b est  r e s u lt s   f o r   m i n i m ize  th e   co s t   o f   g en er at io n ,   th ac ti v p o w er   lo s s es  an d   r ed u ctio n   o f   o v er - lo ad   in   th tr an s m is s io n   li n w h e n   th W P G   in cl u d es in   t h p o w er   s y s te m   i n   p r esen ce   o f   V SC - HV DC .       RE F E R E NC E S   [1 ]   L .   S li m a n i,   Bo u k ti r.   A p p li c a ti o n   o f   Diffe re n ti a Ev o lu ti o n   A lg o rit h m   to   Op ti m a P o w e r   F lo w   w i th   Hig h   W in d   En e rg y   P e n e trati o n .   Acta   El e c tro t e h n ica .   2 0 1 2 5 3 (1 ):  5 9 6 8 .   [2 ]   M .   J.Ca rrizo sa ,   F .   D.Na v a s,  G .   D a m m .   Op ti m a p o we f lo w   in   m u l ti - term in a HV DC g rid w it h   o ff s h o re   w in d   f a r m s   a n d   sto ra g e   d e v ice s.  El e c tri c a P o w e a n d   En e rg y   S y ste m s.  2 0 1 5   6 5   :   2 9 1 2 9 8 .   [3 ]   S .   L i,   D.  C. W u n sc h ,   E.   A.   O‟Ha i r,  a n d   M .   G.  Gie ss e lma n n .   Us in g   n e u ra n e tw o rk to   e sti m a t e   w in d   tu rb in e   p o w e r   g e n e ra ti o n .   IEE T ra n s.  E n e rg y   Co n v e rs .   2 0 0 1 1 6 ( 3 ):  2 7 6 2 8 2 .   [4 ]   A . A .   A b o u   El   El a ,   M . A .   A b id o   a n d   S . R .   S p e a Op ti m a p o w e f lo w   u sin g   d iff e r e n ti a e v o lu ti o n   a lg o rit h m El e c tric  Po we r S y ste ms   Res e a rc h .   2 0 1 0 8 0 8 7 8 8 8 5 .   [5 ]   A .   A .   El - F e rg a n y   a n d   H.  M .   Ha sa n ien S in g le  a n d   M u l ti - o b jec ti v e   Op ti m a P o w e F lo w   Us in g   G re y   W o lf   Op ti m ize r   a n d   Dif f e r e n ti a Ev o lu t io n   A lg o rit h m s El e c tric P o we r Co mp o n e n t s a n d   S y ste ms ,   2 0 1 5 4 3 ( 1 3 ):   1 5 4 8 - 1 5 5 9 .   [6 ]   I.   N.  T ri v e d i,   P .   Ja n g ir,   S .   A .   P a rm a r,   N.  J a n g ir.   Op ti m a p o w e r   flo w   w it h   v o lt a g e   sta b il it y   i m p ro v e m e n a n d   lo ss   re d u c ti o n   i n   p o w e s y ste m   u sin g   M o th - F lam e   Op ti m i z e r Ne u ra Co m p u ti n g   a n d   A p p li c a ti o n s ,   De c   2 0 1 6 .   [7 ]   A. - A . A .   M o h a m e d ,   Y.  S .   M o h a m e d   a n d   A .   A . M .   El - G a a f a r y O p ti m a p o w e f lo w   u sin g   m o th   sw a r m   a lg o rit h m .   El e c tric P o we r S y ste ms   Res e a rc h .   2 0 1 7 1 4 2 1 9 0 2 0 6 .   [8 ]   M .   R.   A d a r y a n a n d   A .   Ka ra m i A rti f ici a b e e   c o lo n y   a lg o rit h m   f o so lv in g   m u lt i - o b jec ti v e   o p t i m a p o w e f lo p ro b lem .   El e c trica Po we r a n d   E n e rg y   S y ste ms .   2 0 1 3 5 3 2 1 9 2 3 0 .   [9 ]   M . A .   A b id o Op ti m a p o w e f l o w   u sin g   p a rti c le  s w a r m   o p ti m iza ti o n .   I n El e c tr  Po we En e rg y   S y st   20 0 2 ,   2 4 ( 7 ):5 6 3 7 1 .   [1 0 ]   S .   A h m e d ,   N.  Dje m a a n d   T .   Bo u k ti r Op ti m a P o w e F lo w   S o lu ti o n   u si n g   A n L io n   Op ti m ize A lg o rit h m .   In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   Rec e n A d v a n c e s in   El e c trica S y ste ms .   2 0 1 6 1 3 - 1 8 .   [1 1 ]   I.   N.  T riv e d i,   S .   A .   P a rm a r,   R.   H.  Bh e sd a d iy a   a n d   P .   Ja n g i r ,   V o lt a g e   S tab il it y   En h a n c e m e n a n d   Vo lt a g e   De v iatio n   M in im iza ti o n   Us in g   A n t - L io n   Op ti m ize A l g o rit h m ,   In ter n a t io n a Co n fer e n c e   o n   A d v a n c e in   El e c trica l,   El e c tro n ics ,   In fo rm a t io n ,   C o mm u n ica ti o n   a n d   B io - I n fo rm a ti c s,  2 0 1 6 .   [1 2 ]   S .   V e lam u ri S .   S re e ji t h ,   P .   P o n n a m b a lam .   S tatic  e c o n o m ic  d isp a tch   i n c o rp o ra ti n g   w in d   f a r m   u sin g   F lo w e r   p o ll i n a ti o n   a lg o rit h m .   Per sp e c ti v e s in   S c ie n c e .   2 0 1 6 8 2 6 0 - 2 6 2 .     [1 3 ]   A .   P a n d a ,   M .   T rip a th y Op ti m a l   p o w e f lo so lu ti o n   o f   w in d   in teg ra ted   p o w e s y ste m   u sin g   m o d i f ied   b a c teri a   f o ra g in g   a lg o rit h m .   El e c trica Po we r a n d   En e rg y   S y ste ms .   2 0 1 4 5 4 3 0 6 3 1 4 .     0 5 10 15 20 25 30 35 40 - 5 0 0 50 100 150 B r a n ch e s A ct i ve   P o w e r   F l o w   ( M W )     M A X W i t h o u t   W PG   a n d   H V D C W i t h   W PG W i t h   V SC -H V D C Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Op tima l P o w er F lo w   S o lu tio n   fo r   W i n d   I n teg r a ted   P o w er in   P r esen ce …  ( R a mzi   K o u a d r i )   633   [1 4 ]   A .   P a n d a   a n d   M .   T rip a th y S e c u rit y   c o n stra in e d   o p ti m a p o w e flo w   so lu ti o n   o f   w in d - th e rm a g e n e ra ti o n   sy ste m   u sin g   m o d if ied   b a c teria   f o ra g in g   a lg o rit h m En e rg y .   2 0 1 5 9 3 :   8 1 6 - 8 2 7 .     [1 5 ]   S .   M a k h lo u f i,   A .   M e k h a ld i,   a n d   M .   T e g u a r .   a   T h re e   p o we r f u n a tu re - in sp ire d   a lg o rit h m to   o p ti m ize   p o w e f lo w   in   A l g e ria' A d ra p o w e s y ste m .   En e rg y .   2 0 1 6 .   [1 6 ]   K.  T e e p a rth a n d   D.M .   V .   Ku m a r ,   M u lt i - o b jec ti v e   h y b rid   P S O - A P a lg o rit h m   b a se d   s e c u rit y   c o n stra in e d   o p ti m a p o w e f lo w   w it h   w in d   a n d   th e r m a g e n e ra to rs ,   En g i n e e rin g   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   a n   I n ter n a ti o n a l   J o u rn a l.   2 0 1 7 2 0 :   4 1 1 4 2 6 .   [1 7 ]   Be e rten ,   J.,   Co le,  S . ,   Be lm a n s,  R .   " G e n e ra li z e d   ste a d y - sta te  V S M T DC  m o d e f o se q u e n ti a A C/ DC  p o w e f lo a lg o rit h m s" ,   IEE T ra n s.  P o w e S y st.  2 0 1 2 ;   2 7 8 2 1 8 2 9 .   [1 8 ]   J.  Be e rten .   M A TA CDC U se r’s M a n u a l.   [ On li n e ] . A v a il   a b le:h tt p :/ /w ww . e sa t. k u leu v e n . b e /ele c ta/tea c h in g / m a tac d c /M a t A C DCMan u a l,   2 0 1 2 .   [1 9 ]   He tze J,  Yu   DC  a n d   Bh a tt a ra K A n   e c o n o m ic  d isp a tch   m o d e in c o r p o ra ti n g   w in d   p o w e r IEE T ra n En e rg y   Co n v e rs .   2 0 0 8 2 3 (2 ) 6 0 3 - 6 1 1 .   [2 0 ]   L . B.   S h i,   C.   W a n g ,   L . Z.   Ya o ,   L . M .   W a n g ,   Y.X .   Ni  a n d   B .   M a so u d .   O p ti ma Po we Fl o wit h   C o n sid e ra ti o n   o W in d   Ge n e ra ti o n   Co st In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Po we S y ste T e c h n o lo g y   ( POW ER CON),  I EE Co n fer e n c e   Pu b li c a ti o n s .   2 0 1 0 :   1 -   5.   [2 1 ]   R. A .   Ja b a n d   B. C.   P a l I n ter mitt e n W in d   Ge n e ra ti o n   i n   O p ti ma P o we Fl o Disp a tch i n g G e n e ra ti o n ,   T ra n s m issio n   a n d   Distri b u ti o n ,   IE T ,   Jo u rn a ls  &   M a g a z in e s.  2 0 0 9 3 (1 ):  6 6   - 74.   [2 2 ]   S .   M irj a li li T h e   a n t   li o n   o p ti m ize r .   Ad v .   En g .   S o ft w .   2 0 1 5 8 3 :   8 0 98.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.