I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   17 ,   N o .   3 M a r c 20 20 ,   pp.   16 32 ~ 16 38   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 7 .i 3 . pp 163 2 - 1638             1 632       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   S o l v i n g   o p t i m a l   g e n e r a t i o n   sch e d u l i n g   p r o b l e m   o f   M i c r o g r i d   u si n g   t e a c h i n g   l e a r n i n g   b a sed   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m       S u r e n d e r   R e d d y   S al k u ti   D e pa rt m e n t   o f   R a i l r o a a nd  E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i ng,   W o o s o n U n i v e r s i t y ,   R e pu b l i c   o f   K o r e a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T     Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e A ug   4 ,   2019   R e v i s e O c t   6 ,   20 19   A c c e pt e O c t   23 ,   2 01 9       T hi s   pa pe r   p r o po s e s   a   ne w   o pt i m a l   s c he du l i ng   m e t ho do l o gy   f o r   a   M i c r o g r i d   ( M G )   c o ns i de r i ng   t h e   e ne r gy   r e s o ur c e s   s uc a s   di e s e l   g e ne r a t o r s ,   s o l a r   pho t o vo l t a i c   ( P V )   p l a n t s ,   w i nd  f a r m s ,   ba t t e r y   e ne r gy   s t o r a g e   s y s t e m s   ( B E S S s ) ,   e l e c t r i c   v e hi c l e s   ( E V s )   a nd  de m a n d   r e s po ns e   ( D R ) .   T h e   p e ne t r a t i o l e v e l   o f   r e ne w a bl e   a n s u s t a i n a b l e   e ne r g y   r e s o ur c e s   ( i . e . ,   w i n d,   s o l a r   P V   e ne r g y ,   g e o t he r m a l   a nd   o c e a e ne r gy )   i po w e r   g e ne r a t i o s y s t e m s   i s   i nc r e a s i ng .   I t hi s   w o r k,   t he   E V s   a nd  s t o r a g e   a r e   u s e a s   f l e xi b l e   D R   s o ur c e s   a nd  t he y   c a be   c o m bi ne d   w i t D R   t o   i m pr o v e   t h e   f l e xi b i l i t y   of   M G .   V a r i o us   unc e r t a i nt i e s   e xi s t   i t he   M G s   due   t o   t he   i nt e r m i t t e n t / unc e r t a i na t u r e   o f   r e ne w a b l e   e n e r g y   r e s o ur c e s   ( R E R s )   s uc a s   w i nd  a nd  s o l a r   P V   po w e r   o ut put s .   I t hi s   pa pe r ,   t he s e   u nc e r t a i nt i e s   a r e   m o de l e by   us i ng   t he   pr o ba bi l i t y   a na l y s i s .   I t hi s   p a pe r ,   t he   o pt i m a l   s c he du l i ng   p r o bl e m   o f   M G   i s   s o l v e by   m i ni m i z i ng   t he   t o t a l   o pe r a t i ng   c o s t   ( T O C )   o f   M G .   T he   T O C   m i ni m i z a t i o o bj e c t i v e   i s   f o r m ul a t e by   c o ns i de r i ng   t he   c o s t   due   t o   po w e r   e xc ha ng e   be t w e e m a i g r i a nd  M G ,   d i e s e l   g e ne r a t o r s ,   w i nd ,   s o l a r   P V   uni t s ,   E V s ,   B E S S s ,   a nd  D R .   T h e   s uc c e s s f u l   i m pl e m e n t a t i o o f   o pt i m a l   s c he dul i ng   o f   M G   r e qui r e s   t he   w i de s pr e a us e   o f   de m a nd  r e s po ns e   a nd  E V s .   I n   t hi s   pa pe r ,   t e a c hi ng - l e a r n i ng - ba s e o pt i m i z a t i o ( T L B O )   a l g o r i t hm   i s   us e d   t o   s o l v e   t he   pr o po s e o pt i m i z a t i o pr o bl e m .   T he   s i m u l a t i o s t udi e s   a r e   pe r f o r m e o n   a   t e s t   M G   by   c o ns i de r i ng   a l l   t h e   c o m po ne nt s   o f   M G .   Ke y w or ds :   B a t t e r y   s t o r a ge   D e m a n r e s po n s e   E l e c t r i c   v e h i c l e s   M i c r o gri d   O pe r a t i n g   c o s t   O pt i m a l   s c h e dul i ng   R e n e w a b l e   e n e r gy   U n c e r t a i n t y   C opy r i gh t   ©   2020   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   S ur e n de r   R e dd y   S a l ku t i ,   D e pa rt m e n t   o f   R a i l r o a a nd  E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i ng,   W oo s o n U n i v e r s i t y ,   D a e j e o n ,   R e pub l i c   of   K o r e a .   E m a i l :   s u r e n de r. w s u@ gm a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N     R e c e n t l y   w i t h   t h e   i nt r o duc t i o n   o f   pow e r   s y s t e m   de r e gul a t i o n   a n t h e   i nt e g r a t i o r e n e w a b l e   e n e r gy   r e s o ur c e s   (R E R s ),   h y b r i e l e c t r i c   pow e r   s y s t e m s   a r e   e vo l v e d   t hr o ug h o ut   t h e   w o r l d.   T h e   h y b r i e l e c t r i c   po w e r   s y s t e m s   i n c o r po r a t e   v a ri o us   e l e c t r i c i t y   ge n e r a t i ng  c o m po n e nt s   w i t h   us ua l l y   o n e   m a j o r   c o n t r o l   s y s t e m   w h i c h   e n a b l e s   t h e   s y s t e m   t o   s uppl y   e l e c t r i c i t y   i n   t h e   r e qui r e qu a l i t y .   Co m po n e n t s   f o r   e l e c t ri c i t y   ge n e ra t i o n   c a ut i l i z e   f o s s i l   f ue l   p ow e r   pl a nt s   s uc h   a s   di e s e l   ge n e r a t o r s ,   ga s   t u r b i n e s ,   e t c .   a n R E R s   s uc h   a s   w i n t u r b i n e s ,   s o l a r   p h o t o vo l t a i c   (P V ),   s o l a t h e r m a l ,   h y dr o   po w e r ,   t i d a l   pow e r   o r   b i o m a s s   po w e r   s t a t i o n s ,   e t c .   W i t t h e   ge n e ra t i o a b i l i t y   us i n f a c i l i t i e s   a n s o l ut i o n s   s uc h   a s   s o l a P V s ,   e l e c t ri c a l   v e hi c l e s ,   e n e r gy   s t o r a ge   de v i c e s ,   de m a n r e s po n s e ,   a n o t h e r   s m a rt   de v i c e s ,   t h e   e v o l v e m e n t   of   c o n ve n t i o n a l   c o n s um e r s   t o   p r o s um e r s   b e e n   r e c e i v i n i n c r e a s e a t t e nt i o n   [1 ].   M i c r o gri (M G i s   t h e   c o m b i na t i o n   o v a r i o us   m i c r o - s o ur c e s   a n l o a d   de m a n ds ,   w h i c h   i s   us e t o   m e e t   t h e   e n e r gy   c r i s i s ,   t o   r e duc e   l o s s e s   i n   t h e   s y s t e m ,   t o   pr o v i de   r e l i a b l e   pow e r   s uppl y   t o   c r i t i c a l   l o a ds   a n s e pa ra t e s   i t s e l f   f r o m   t h e   gr i s e a m l e s s l y   w i t h o ut   di s t u r b i n t h e   l o a w i t h i n   t h e   n e t w o r [2] .   O n e   o f   t h e   a dv a n t a ge s   of   M G   i s   t ha t   i t   e n c o ur a ge s   pe n e t ra t i o n   o f   R E R s   fo r   b e t t e r   i m pa c t   w i t en v i r o n m e n t   a n d   t o   r e duc e   e m i s s i o n   o f   c a r b o n   di o xi de .   T h e r e f o r e ,   t h e   di s t r i b ut e ge n e ra t i o n   ha s   b e e n   i n t r o duc e i n   t h e   M G   t o   i m p r o v e   t h e   po w e r   qu a l i t y ,   fo b e t t e r   v o l t a ge   p r o f i l e ,   r e duc t i o n   i l o s s e s   a n Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       Sol v i ng   opt i m al   g e ne r a t i on   s c h e du l i n pr ob l e m   of   M i c r ogr i d   us i ng…   ( Sur e nde r   R e dd y   Sal k ut i )   1633   i m p r o v e r e l i a b i l i t y   of   pow e r   s uppl y .   A n   o pt i m a l   s c h e d ul i ng  of   e n e r gy   r e s o ur c e s   a n s m a r t   m a na ge m e n t   o l o a ds   i n c l ud i n s m a rt   c h a r g i n o f   E V s ,   D R ,   a nd  o pe ra t i o o f   b a t t e r y   e n e r gy   s t o r a ge   s y s t e m s   (B E S S s f o r   i s o l a t e M G s   i s   p r o po s e i n   R e fe r e n c e   [3].   R e f e r e n c e   [4]  pr o po s e s   a n   a p p r o a c h   f o r   t h e   a s s e s s m e n t   o r e l i a b i l i t y   o f   M G   c o n s i de r i n g   E V s   a n i n c e n t i v e - b a s e D R.   A n   o pt i m a l   e n e rgy   m a na ge m e n t   a pp r o a c h   f o r   i s o l a t e M G s   i n   t h e   p r e s e n c e   of   D R   a n B E S S s   i s   p r o pos e i n   R e f e r e n c e   [5],   a nd  i t   a l s o   e xa m i n e s   t h e   c o n t r o l l e a n u n c o n t r o l l e E V   c h a r g i n s t r a t e gi e s .   A   c e nt r a l i z e s c h e dul i ng  m e t h o do l o g y   t o   e xpl o i t   de m a n d   f l e xi b i l i t y   f r o m   r e s i de n t i a l   de v i c e s   i s   pr o po s e i n   [6] .   A   d i s t r i b ut e c ha r g i n a nd  di s c h a rgi ng  s c h e dul i n g   a pp r o a c h   f o r   t h e   E V s   i n   M G s   i s   p r o po s e i n   [7].   A   g ri d - c o nn e c t e M G   w i t h   P V   a nd  a   B E S S   t o   m e e t   t h e   ca m pus   l o a de m a n a n t o   m i n i m i z e   t h e   g r i de pe n de n c y   i s   pr o po s e i n   [ 8].   A   M G   m o de l   w i t h   e n e r gy   m a na ge m e n t   s y s t e m   b a s e o n   M o de l   P r e di c t i v e   Co n t r o l   i s   p ro pos e i R e fe r e n c e   [9] .   F r o m   t h e   a b ov e   l i t e ra t u r e   r e v i e w ,   i t   i s   c l e a r   t h a t   t h e r e   i s   a   r e qu i r e m e n t   f o r   s o l v i n t h e   o pt i m um   ge n e ra t i o n   s c h e dul i ng  p r o b l e m   of   M G   c o n s i de r i ng  v a r i o us   e n e r gy   r e s o ur c e s   c o n s i de r i ng  t h e   B E S S s ,   E V s   a nd  D R .   T h e   w i n a n s o l a r   P V   ge n e ra t o r s   c a n   ge n e r a t e   a nd  t ra n s m i t   po w e r   i n   t h e   g ri d - c o nn e c t e o r   t h e   s t a n d   a l o n e   m o de   of   M G .   U s ua l l y ,   g r i c o nn e c t e m o de   h e l p s   t o   de c r e a s e   t h e   us e   o f   c o n v e n t i o n a l   po w e r   ge n e ra t i o n,   w hi c r e s ul t s   i n   t h e   l o w e r   c a r b o n   e m i s s i o a nd  a l s o   pl a y s   a i m po rt a nt   r o l e   i gl o b a l   w a r m i n g .     In  t hi s   pa pe r,   i t   i s   a s s u m e t ha t   t h e   po w e r   o ut put   f r o m   W E G   v a r i e s   a c c o r di n t o   w i n s pe e d,   a n t h e   w i nd  s pe e pr o f i l e   a t   a   pa r t i c ul a r   l o c a t i o n   f o l l ow s   t h e   W e i b ul l   di s t ri b ut i o n.   S i m i l a r l y ,   t h e   s o l a r   i s o l a t i o n   e f fe c t s   t h e   pow e r   o ut put   f r o m   s o l a P V   ge n e r a t i o n   s y s t e m .   G e n e r a l l y ,   t h e   di s t r i b ut i o n   o f   s o l a r   i rra di a t i o n   a t   a   gi v e n   l o c a t i o n   c l o s e l y   fo l l ow s   a   b i m o da l   di s t r i b ut i o n ,   a n i t   i s   m o de l e by   us i n W e i b ul l   d i s t r i b ut i o n .   T h e   m a i ob j e c t i ve   of   t h i s   pa pe r   i s   t o   f i n t h e   o pt i m a l   s c h e dul e s   o f   M G   by   o pt i m i z i ng  T O C   o f   t h e   s y s t e m .   T h i s   T O C   f un c t i o n   c o n s i s t s   o f   c o s t s   due   t o   p ow e r   e xc h a nge b e t w e e n   m a i n   po w e r   gr i a n M G ,   c o s t   due   t o   pow e r   o ut put   f r o m   d i e s e l   ge n e r a t o r s ,   c o s t s   due   t o   pow e r   o ut put s   f ro m   W E G s ,   s o l a r   P V   u ni t s ,   B E S S s   a n d   E V s .   T hi s   T O m i n i m i z a t i o n   o b j e c t i v e   f un c t i o n   i s   s o l v e by   us i n e v o l ut i o n a r y   b a s e T L B O   a l go r i t hm .   T h e   s i m ul a t i o n s   a r e   pe r f o r m e o n   a   t e s t   M G   a nd  t h e   r e s ul t s   o b t a i n e b y   us i n T L B O   a l go r i t hm   a r e   a l s o   c o m pa r e w i t h   r e s ul t s   o b t a i n e f r o m   E G A .   T hi s   pa pe r   gi v e s   t h e   o pt i m a l   o pe r a t i o n a l   s e t   po i n t s   o s o l a r   P V   uni t s ,   W E G s ,   E V s ,   B E S   s y s t e m s ,   D R ,   a n d   i t   i s   a l s o   us e f ul   fo r   r e gu l a t i n g   t he   pow e r   o ut put   o f   di e s e l   ge n e ra t o r s .   T h e   r e m a i n de r   o f   t hi s   p a pe i s   o r ga ni z e a s   f o l l ow s :   S e c t i o n   de s c r i b e s   t h e   p r o b l e m   f o r m ul a t i o n   o o pt i m a l   ge n e ra t i o n   s c h e dul i n o f   M G .   S e c t i o n   p r e s e nt s   t h e   de s c r i pt i o o f   T L B O   a l go r i t hm .   S i m u l a t i o n   r e s ul t s   a nd  d i s c us s i o n   i s   p r e s e nt e i S e c t i o 4 .   F i na l l y ,   c o n c l us i o n s   a r e   p r e s e n t e i n   S e c t i o 5 .       2.   P R O B L EM   F O R M U LA TI O N   In   t h i s   p a pe r,   i t   i s   a s s u m e t h a t   t h e   M G   c o n s i de r e i s   a   g r i d - c o n n e c t e o n e   a nd  i t   c o n s i s t s   o W E G s ,   s o l a r   P V   u n i t s ,   di e s e l   ge n e ra t o r s ,   D R ,   B E S S s ,   a n d   E V s .   D i e s e l   ge n e r a t o r   a n d   po w e r   e xc h a n ge b e t w e e n   m a i gri a nd  M G   pl a y   a   v i t a l   r o l e   i n   m a i nt a i n i ng  s t a b l e   a n r e l i a b l e   o pe r a t i o n   o f   M G .   F i gur e   de pi c t s   t h e   c o n f i gur a t i o n   o f   M G   t ha t   h a s   b e e n   c o n s i de r e d   i t hi s   w o r k.       S o l a r   P V   S y s t e m s W i n d   E n e r g y   G e n e r a t o r s M a i n   P o w e r   G r i d P G r i d T o t a l   o p e r a t i n g   c o s t   o b j e c t i v e E q u a l i t y   a n d   I n e q u a l i t y   C o n s t r a i n t s O p t i m a l   S c h e d u l i n g   o f   M G - P G r i d B a t t e r y   S t o r a g e E l e c t r i c   V e h i c l e s D i e s e l   G e n e r a t o r s O p t i m u m   s c h e d u l e s   o f   M i c r o g r i d   e n e r g y   c o m p o n e n t s   D e m a n d   R e s p o n s e     F i gu r e   1 .   Co n f i gu r a t i o o f   m i c r o gr i d       A s   m e nt i o n e e a rl i e r ,   i n   t h i s   w o r k,   m i ni m i z a t i o n   o f   t o t a l   o pe r a t i n c o s t   (T O C)   i s   c o n s i de r e a s   t h e   ob j e c t i ve   f un c t i o n .   T h i s   T O i s   t h e   s um   o f   c os t   due   t o   pow e r   t h e   e xc ha n ge b e t w e e n   t h e   m a i n   g r i a n t h e   M G ,   di e s e l   ge n e ra t o r s ,   W E G s ,   s o l a r   P V   ge n e ra t o r s ,   B E S S s ,   E V s   a n D R   [10].   T hi s   o bj e c t i v e   i s     fo r m u l a t e a s ,   m i ni m i z e ,     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 475 2   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   17 ,   N o .   3 M a r c 20 20  :     1 6 3 2   -   1 6 3 8   1634   = [ ( ) +  (  , )  = 1 + ( , ) = 1 + (  , )  = 1 + ( , ) = 1 +  (  , )  = 1 +  (  , )  = 1 ]   = 1   (1 )     V a r i o us   t e r m s   i t h e   a b o ve   e qua t i o a r e   e xp r e s s e b e l ow :   F i r s t   t e rm   i s   t h e   c o s t   due   t o   po w e r   b r o ug h t   f r o m / t o   m a i n   po w e r   g r i a nd  M G   (i . e . ,    ),     a n i t   i s   e xp r e s s e a s   [10] ,      (  ) =  .    (2)     S e c o n t e rm   i s   t h e   f ue l   c o s t   of   di e s e l   ge n e r a t o r s   (D G s ) ,   a n d   i t   i s   e xp r e s s e a s ,      (  , ) = +  , + (  , ) 2     (3)     T h i r d   t e rm   i s   t h e   di r e c t   c o s t   of   w i n po w e r ,   a n d   i t   i s   e xp r e s s e d   a s   [11] ,     ( , ) = ,   (4)     F o ur t h   i s   t h e   c o s t   due   t o   s o l a P V   po w e r   ge n e r a t i o n ,   a nd  i t   i s   e xpr e s s e a s ,     (  , ) =  ,   (5)     F i f t t e r m   i s   t h e   o pe ra t i o c o s t   of   B E S S ,   a n d   i t   i s   e xp r e s s e a s   [12] ,     ( , ) = , ( , , + ,  , )   (6)     S i xt t e r m   i s   t h e   c o s t   due   t o   di s c ha r ge / c h a rge   po w e r   o f   E V ,   a n d   i t   i s   e xp r e s s e a s ,      (  , ) =  .  ,   (7)     L a s t   t e rm   i s   t h e   c o s t   due   t o   D R ,   a nd  i t   i s   e xp r e s s e a s ,      (  , ) =  .  ,   (8)     w h e r e    ,   i s   t h e   pl a nn e d   l o a r e duc t i o n,      i s   i n c e nt i v e   pa y   for  l o a d   r e duc t i o n.   T h e   a b ov e   obj e c t i ve   f un c t i o i s   s o l v e s u b j e c t e t o   fo l l ow i n e qu a l i t y   a nd  i n e qua l i t y   c o n s t ra i nt s .     2 . 1 .      Eq u al i ty   C o n s tr ai n ts   T h i s   c o n s t ra i nt   ke e ps   t h e   b a l a n c e   be t w e e n   pow e r   s uppl y   a n l o a de m a n d ,   a nd  i t   i s   e xp r e s s e d     a s   [13] ,     = [   +   ]   = 1   (9)     = [     ]   = 1   (10)     w h e r e     a n d     a r e   a c t i v e   a n d   r e a c t i v e   po w e r s   i n j e c t e a t     b us   a t   t i m e   t ,   a n d   t h e y   a r e   e xp r e s s e a s   [ 14] ,     =  +  , + , +  , + , +  , +  ,    (11)     =  +  , + , +  , + , +  , +  ,    (12)     2 . 2    I n e q u al i ty   C o n s tr ai n ts   2 . 2 . 1     G e n e r at i o n   C ap ac i ty   C o n s tr ai n ts   T h e   a m o unt   o f   po w e r   b o ugh t   f r o m / t o   m a i po w e r   g ri d   i s   l i m i t e by ,      ,   ,    (13)     P ow e r   o ut pu t   f r o m   di e s e l   ge n e r a t o i s   l i m i t e by ,     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       Sol v i ng   opt i m al   g e ne r a t i on   s c h e du l i n pr ob l e m   of   M i c r ogr i d   us i ng…   ( Sur e nde r   R e dd y   Sal k ut i )   1635    ,  ,  ,    (14)     P ow e r   o ut pu t   f r o m   W E G   i s   c o n s t ra i n e by   [15],     0     (15)     P ow e r   o ut pu t   f r o m   s o l a r   P V   u ni t   i s   c o n s t ra i n e d   by   [16],     0      (16)     2 . 2 . 2     C o n s tan ts   o n   V o l tage s   T h e   v o l t a ge s   o n   e a c b us   m us t   b e   w i t hi n   t h e   ra n ge ,   a nd  t h e y   a r e   e xp r e s s e a s ,     , , ,    (17)     2 . 2 . 3     EV   B att e r y   C o n s tr ai n ts   P ow e r   o ut pu t   o f   b a t t e r y   i s   l i m i t e b y   [17],     ,  , ,    (18)     S t a t e   o f   c h a rge   (S O C)   o f   b a t t e r y   m us t   b e   w i t hi n   t h e   l i m i t s ,   a n d   i t   i s   l i m i t e d   by ,        (19)     2 . 2 . 4     C o n s tr ai n ts   o n   D R   T h e   l o a d   r e duc t i o s uppo r t e b y     l o a d   de m a nd  i s   e xp r e s s e a s   [18] ,     0  ,  ,    (20)     T h e   de t a i l e m o de l i n o f   w i n e n e r gy   s y s t e m   a n i t s   u n c e r t a i nt y   h a n d l i n a pp r o a c h   i s   p r e s e n t e i R e fe r e n c e s   [19 - 20].   R e fe r e n c e   [21]  pr e s e nt s   t h e   m o de l i n g   of   s o l a r   P V   e n e r gy   s y s t e m   a n i t s   un c e r t a i n t y   ha n dl i n a pp r o a c h .   M o de l i n o f   B E S S   i s   de s c r i b e i n   R e fe r e n c e   [22].   M o de l i n a n u n c e r t a i n t y   h a ndl i n o E V s   i s   de s c r i b e i R e fe r e n c e s   [23 - 24] .       3.   TEA C H I N G - L EA R N I N G - B A S ED   O P TI M I ZA TI O N   (T LBO )   A LG O R I T H M   In  t hi s   pa pe r,   T L B O   a l go r i t h m   i s   us e f o r   s o l v i n t h e   o pt i m a l   ge n e ra t i o n   s c h e dul i ng  p r o b l e m   o f   M G   c o n s i de r i ng  t h e   de m a nd  r e s po n s e ,   B E S S s   a nd  E V s .   T L B O   i s   a   na t u r e   i n s pi r e d ,   h e u r i s t i c   a n po pul a t i o b a s e d   o pt i m i z a t i o n,   a n i t   i s   de v e l o p e t o   a c h i e v e   gl ob a l   o pt i m a l   r e s ul t s .   T h e   m a i n   d i f f e r e n c e   be t w e e n   T L B O   a n d   t h e   c o n v e n t i o na l   o pt i m i z a t i o n   t e c hni que s   i s   t ha t   T L B O   gi v e s   gl o b a l   m i n i m a   a s   s o l ut i o n   f o r   t h e   p r o po s e d   o pt i m i z a t i o p r o b l e m   [25] .   F i gu r e   de pi c t s   t h e   f l o w   c h a r t   o T L B O   a l go r i t h m .   T L B O   c o n s i s t s   t w o   m e t h o ds   o f   l e a rn i ng  ( i . e . ,   t e a c h e r   p h a s e   a nd  l e a rn e p ha s e i a   c l a s s r o o m .   T e a c h e r   p ha s e   i s   t h e   i nt e ra c t i o b e t w e e n   l e a rn e r   a n t e a c h e r .   L e a rn e r   p ha s e   i s   t h e   i nt e ra c t i o n   a m o n t h e   l e a rn e r s .   I n   T L B O   a l go r i t hm ,   t h e   n u m b e r   o s t ude n t s   (l e a rn e r s i n   a   c l a s s   de n o t e s   t h e   po pul a t i o n ,   a nd  v a r i o us   c o n s t ra i nt s   r e p r e s e nt   di f f e r e n t   s ub j e c t s   t a ugh t   i n   t h e   c l a s s .   H e r e ,   t e a c h e r   o f   t h e   c l a s s   r e p r e s e n t s   t h e   l e a rn e w i t h   b e s t   pe r f o r m a n c e ,   w h i c h   i s   m e a s u r e b y   pr ob l e m ’s   fi t n e s s   v a l ue .   H e n c e ,   t h e   t e a c h e r   i T L B O   i s   a   kn o w l e dge a b l e   a n l e a rn e pe r s o n,   a nd  p l a y s   a   v i t a l   r o l e   i n   i m p r o v i n l e a rn e r ’s   o ut pu t   ( r e s ul t s   o r   g ra de s ),   a n e l e v a t i n g   t h e   a v e r a ge   l e v e l   of   t h e   c l a s s   [26] .   I m p r o v e m e nt   i g ra de s   o f   t h e   l e a rn e r ' s   i s   do n e   by   t h e   c o m b i n e p r o c e s s   of   r a n do m   i n t e r a c t i o n   b e t w e e n   t h e   l e a rn e rs   a n t h e   t e a c h e r ’s   i nput   w hi c h   t a ke s   pl a c e   i n   t h e   l e a rn e r   p h a s e .   F i t n e s s   i s   t h e   l e a rn e r s   o ut put   i n   t h i s   a l go r i t h m .   I n   t e a c h e r   p ha s e ,   t h e   e xi s t i ng  s o l ut i o n   i s   upda t e d   b a s e o n   m e a n   v a l ue ,   a n d   i l e a rn e p h a s e ,   t h e   l e a rn e i nt e r a c t s   e i t h e a m o ng  t h e m s e l v e s   o r   w i t go o d   kn o w l e dg e a b l e   l e a r n e r   t o   l e a rn   n e w   t h i ngs   a n t o   ra i s e   t h e   l e ve l   of  t h e i r   k n o w l e dge .   T h e   r e a de r   m a y   r e f e r   R e fe r e n c e s   [25 - 28 f o r   t h e   de t a i l e d   de s c r i p t i o n   o f   T L BO   a l go r i t hm .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 475 2   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   17 ,   N o .   3 M a r c 20 20  :     1 6 3 2   -   1 6 3 8   1636   I n i t i a l i z e   n u m b e r   o f   s t u d e n t s   ( p o p u l a t i o n )   a n d   t e r m i n a t i o n   c r i t e r i o n E s t i m a t e   t h e   m e a n   o f   e a c h   d e s i g n   v a r i a b l e S e l e c t s   t h e   b e s t   s o l u t i o n   ( t e a c h e r ) C h a n g e   t h e     s o l u t i o n   b a s e d   o n   b e s t   s o l u t i o n                           χ n e w   =   χ o l d   +   r   ( χ t e a c h e r     ( T f   ) M e a n ) C h o o s e     a n y   t w o   s o l u t i o n s   r a n d o m l y   χ i     a n d   χ j O p t i m u m   o b j e c t i v e   f u n c t i o n   v a l u e s I s   χ i     b e t t e r   t h a n   χ j ?   I s   n e w   s o l u t i o n   b e t t e r   t h a n   e x i s t i n g ? I s   t h e   n e w   s o l u t i o n   b e t t e r   t h a n   e x i s t i n g ? R e j e c t A c c e p t A c c e p t I s   t e r m i n a t i o n   c r i t e r i a   s a t t i s f i e d ? χ n e w   =   χ o l d   +   r   ( χ i     χ j ) χ n e w   =   χ o l d   +   r   ( χ j     χ i ) N o Y e s S t u d e n t   P h a s e T e a c h e r   P h a s e Y e s N o R e j e c t N o Y e s Y e s N o     F i gu r e   2 F l o w   c h a rt   o f   T L B O   a l go r i t hm       4.   R ES U LTS   A N D   D I S C U S S I O N   A s   m e nt i o n e e a rl i e r,   t h e   M G   c o n s i de r e i t hi s   w o r c o n s i s t s   o f   di e s e l   ge n e r a t o r s ,   W E G s ,   s o l a r   P V   uni t s ,   B E S S s ,   E V s   a n D R .   A l l   t h e   o pt i m i z a t i o n   p r o g r a m s   a r e   c o d e i n   M A T L A B   R 2018a   o n   a   P w i t h   i pr o c e s s o r ,   16  G B   R A M   a n d   G H z   f r e que n c y .   H e r e ,   t h e   T L B O   a l go r i t h m   i s   us e t o   s o l v e   t h e   pr o po s e d   o pt i m i z a t i o n   p r o b l e m   of   o pt i m a l   ge n e r a t i o n   s c h e dul i ng  o M G .   T h e   da t a   r e qui r e f o r   s o l v i n t h e   o pt i m a l   ge n e ra t i o n   s c h e du l i n p r o b l e m   of   M G ,   i . e . ,   s o l a r   i rra di a t i o n   da t a ,   w i n s pe e da t a   a n l o a de m a nd  da t a   f o r   24  h o u r s   pe r i o i s   t a ke n   f r o m   r e f e r e n c e   [10] .   H e r e ,   t w o   di ff e r e n t   c a s e   s t ud i e s   a r e   s i m u l a t e d,   a n d   t h e y   a r e :   Ca s e   1:   O pt i m a l   s c h e dul i ng  o f   M G   c o n s i de r i ng  t h e   po w e r   e xc h a nge   b e t w e e n   m a i n   g ri a n M G ,   a n di e s e l   ge n e ra t o r s .   Ca s e   2:   O p t i m a l   s c h e du l i ng  o f   M G   c o n s i de r i n g   a l l   t h e   c o m po n e n t s   o f   M G   a l o n w i t h   po w e r   e xc h a nge   b e t w e e n   t h e   m a i g r i a n d   M G .   T h e   a b ov e   t w o   c a s e s   a r e   s o l ve by   c o n s i de r i n g   t o t a l   o pe ra t i ng  c o s t   (T O C)  m i ni m i z a t i o n   a s   a ob j e c t i ve   f un c t i o n ,   a nd  i t   i s   s o l v e by   us i n T L B O   a l go ri t hm ,   a nd  t h e   o b t a i n e r e s ul t s   a r e   a l s o   c o m pa r e w i t e nha n c e ge n e t i c   a l go r i t hm s   (E G A ) .   T h e   s i m u l a t i o r e s ul t s   f o r   t h e s e   t w o   c a s e s   a r e   p r e s e nt e n e xt :     4 . 1    C as e   1   In   t h i s   c a s e ,   T O m i n i m i z a t i o n   o bj e c t i v e   i s   o pt i m i z e by   c on s i de ri n po w e r   e xc h a n ge b e t w e e n   t h e   m a i n   g ri a n M G ,   a nd  d i e s e l   ge n e r a t o r s ,   i . e . ,   o t h e r   M G   c o m po n e n t s   (W E G s ,   s o l a r   P V   ge n e r a t o r s ,   B E S S s ,   E V s ,   a nd  D R a r e   n o t   c o n s i de r e i n   t hi s   c a s e .   T hi s   T O m i ni m i z a t i o n   f un c t i o n   i n c l ude s   o n l y   f i r s t   t w o   t e r m s   of   obj e c t i v e   f un c t i o (i . e . ,   e qua t i o n   (1)) .   T h i s   o bj e c t i v e   f un c t i o n   i s   s o l v e by   us i n T L B O   a l go r i t hm ,   a n d   t h e   ob t a i n e r e s ul t s   a r e   r e po r t e i T a b l e   1.     T h e   o pt i m um   T O (i . e . ,   b e s t   s o l ut i o n o b t a i n e i n   t h i s   c a s e   by   us i n T L B O   a l go r i t hm   i s   573, 102. $/ da y ,   w h e r e a s   by   us i n E G A   i s   573, 83 6. $ / da y .   T h e   b e s t ,   w o r s t   a n a v e r a ge   s o l ut i o n s   ob t a i n e i n   t h i s   c a s e   by   us i n T L B O   a l go r i t h m   a nd  E G A   f o r   50  t ri a l s   a r e   r e po r t e i T a b l e   2.   T h e   b e s t ,   w o r s t   a n d   a v e r a ge   s o l u t i o n s   o b t a i n e i n   t hi s   c a s e   by   us i n T L B O   a l go ri t hm   a r e   573, 10 2. $/ d a y ,   575, 615 . $ / da y   a nd  573 , 923 . 8   $/ da y ,   r e s pe c t i v e l y .   T h e s e   r e s ul t s   s h o w   t h e   e ff e c t i v e n e s s   of   s o l ut i o n s   o b t a i n e by   us i n T L B O   a l go ri t hm   c o m pa r e t o   E G A   f o r   o pt i m a l   ge n e ra t i o s c h e dul i n g   p r o b l e m   o f   M G .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       Sol v i ng   opt i m al   g e ne r a t i on   s c h e du l i n pr ob l e m   of   M i c r ogr i d   us i ng…   ( Sur e nde r   R e dd y   Sal k ut i )   1637   T a b l e   1 .   O b j e c t i ve   F un c t i o n   V a l ue s   f o r   C a s e   S t ud i e s   a n d   2   O b j e c t i v e   f u n c t i o n   v a l u e s   T L BO   E G A   Ca s e   1   Ca s e   2   Ca s e   1   Ca s e   2   Co s t   o p o w e f r o m   m a i n   g ri d   a n d   d i e s e l   g e n e ra t o r s   ($ / d a y )   5 7 3 , 1 0 2 . 4   4 4 , 8 9 6 . 5   5 7 3 , 8 3 6 . 2   4 4 , 9 3 3 . 8   Co s t   o w i n d   p o w e ($ / d a y )   ---   2 7 4 , 5 8 2 . 8   ---   2 7 5 , 0 8 8 . 0   Co s t   o s o l a r   P V   p o w e ($ / d a y )   ---   8 4 , 9 5 8 . 3   ---   8 5 , 0 6 5 . 2   Co s t   o BE S S s   a n d   E V s   ($ / d a y )   ---   3 8 , 9 6 0 . 1   ---   3 8 , 9 6 4 . 5   Co s t   o d e m a n d   r e s p o n s e   ($ / d a y )   ---   3 4 , 4 1 3 . 5   ---   3 4 , 5 0 8 . 1   To ta l   o p e r a ti n g   c o s ($ / d a y )   5 7 3 , 1 0 2 . 4   4 7 7 , 8 1 1 . 2   5 7 3 , 8 3 6 . 2   4 7 8 , 5 5 9 . 6   P e r c e n t a g e   o c o s t   s a v i n g s   ---   1 6 . 6 3   ---   1 6 . 6       T a b l e   2 .   Co m p a r i s o o f   R e s ul t s   f o r   C a s e s   a nd  us i n T L B O   a n d   E G A   A l go r i t h m s   (f o r   50   t ri a l s )     T L BO   E G A   Ca s e   1   Ca s e   2   Ca s e   1   Ca s e   2   Be s t   s o l u t i o n   ($ / d a y )   5 7 3 , 1 0 2 . 4   4 7 7 , 8 1 1 . 2   5 7 3 , 8 3 6 . 2   4 7 8 , 5 5 9 . 6   W o r s t   s o l u t i o n   ($ / d a y )   5 7 5 , 6 1 5 . 2   4 7 9 , 0 4 8 . 9   5 7 6 , 1 3 3 . 5   4 7 9 , 9 8 0 . 2   A v e ra g e   s o l u t i o n   ($ / d a y )   5 7 3 , 9 2 3 . 8   4 7 8 , 5 6 2 . 7   5 7 4 , 2 5 0 . 6   4 7 8 , 8 7 8 . 4       4 . 2    C as e   2   In  t hi s   c a s e ,   t h e   T O m i ni m i z a t i o n   o b j e c t i ve   i s   o pt i m i z e b y   us i n T L B O   a l go ri t hm .   A s   m e n t i o n e e a rl i e r ,   i n   t h i s   c a s e ,   t h e   T O m i n i m i z a t i o n   i n c l ude s   a l l   t h e   t e r m s   o f   ob j e c t i ve   f un c t i o n   (i . e . ,   e qua t i o (1))  a s   t h i s   c a s e   c o n s i de r s   a l l   t h e   c o m po n e n t s   o M G   a l o n w i t h   p ow e r   e x c h a n ge b e t w e e n   t h e   m a i n   g r i a nd  t h e   M G .   H e r e ,   t h e   o pt i m u m   T O o b t a i n e i s   477, 811 . $/ d a y ,   w h i c h   i s   s um   o pow e r   e xc h a n ge b e t w e e n   t h e   m a i n   g r i a n t h e   M G ,   a nd  di e s e l   ge n e ra t o r s   (i . e . ,   44 , 89 6. $/ d a y ),   c o s t   o w i n po w e r   (i . e . ,   274 , 58 2. 8   $/ da y ),   c o s t   of   s o l a P V   po w e r   (i . e . ,   84 , 958 . $/ d a y ),   c os t   of   B E S S s   a n E V s   (i . e . ,   38 , 960 . $ / d a y ),   c o s t   of  de m a n r e s po n s e   (i . e . ,   34, 413 . $/ d a y ).   In   t hi s   c a s e ,   t h e   T O ob t a i n e i s   16. 6 3%  l e s s   t h a n   T O o b t a i n e d   f r o m   Ca s e   1,   i . e . ,   c o s t   s a v i n gs   ob t a i n e i n   t h i s   c a s e   i s   16. 63 %.   T h e   r e s ul t s   ob t a i n e w i t h   t hi s   T L B O   a l go r i t hm   ar e   a l s o   c o m pa r e w i t h   E G A ,   a n t h e y   a r e   r e po r t e i T a b l e   1.   T h e   b e s t ,   w o r s t   a n a v e r a ge   s o l ut i o n s   ob t a i n e i n   t hi s   c a s e   a r e   r e po r t e i n   T a b l e   2.   T h e s e   r e s ul t s   s h o w   t h e   e ffe c t i ve n e s s   of   s o l ut i o n s   ob t a i n e b y   us i n t h e   T L B O   a l go r i t hm   f o r   t h e   pr o po s e o pt i m a l   s c h e dul i n p r o b l e m   of   M G .   F r o m   t h e   s i m ul a t i o n   r e s ul t s ,   i t   c a n   b e   ob s e r v e t ha t   t h e   p r o po s e o pt i m a l   s c h e dul i ng  a p pr o a c h   o f   M G   c o n s i de r i ng  t h e   s t o ra ge ,   E V s   a n d   de m a n d   r e s po n s e   c a n   e f f e c t i v e l y   i m pr o v e   t h e   f l e xi b i l i t y   of   ope r a t i o n   a n d   r e l i a b i l i t y   of   M G .       5.   C O N C LU S I O N   T h i s   p a pe r   s o l v e s   a   n e w   o pt i m a l   ge n e ra t i o n   s c h e du l i n g   p r o b l e m   of   M i c r o gr i c o n s i de ri n v a r i o us   c o m po n e n t s   s uc h   a s   di e s e l   ge n e r a t o r s ,   r e n e w a b l e   e n e r gy   r e s o ur c e s   ( w i n a nd  s o l a r   P V ),   b a t t e r y   e n e r gy   s t o r a ge   s y s t e m s ,   e l e c t r i c   ve h i c l e s   a nd  de m a n r e s po n s e .   H e r e ,   t h e   t o t a l   o pe r a t i n c o s t   of  t h e   s y s t e m   i s   c o n s i de r e a s   a o bj e c t i v e   f un c t i o n,   a n d   i t   i s   t h e   s u m   o f   c o s t   o f   pow e r   t o / f r o m   m a i n   po w e r   g r i d ,   c o s t   due   t o   w i n a n s o l a r   P V   po w e r s ,   c o s t   o f   o pe r a t i o n   o f   e l e c t r i c   v e h i c l e s ,   c o s t   of   o pe r a t i o n   o f   b a t t e r y   e n e r gy   s t o r a ge   s y s t e m s   a n d   de m a nd  r e s po n s e .   T h e   u n c e rt a i n t i e s   i n v o l ve due   t o   r e n e w a b l e   e n e r gy   r e s o ur c e s   i s   h a ndl e by   us i n p r o b a b i l i t y   di s t r i b ut i o n   a n a l y s i s .   T h e   p r o po s e o pt i m i z a t i o n   p r o b l e m   i s   s o l ve by   us i n t e a c h i ng - l e a rn i ng - b a s e o pt i m i z a t i o n   a l g o r i t h m .   T h e   s i m u l a t i o n   r e s ul t s   o n   a   t e s t   M i c r o gr i s h o w   t h e   e ffe c t i v e n e s s   of  t h e   p r o po s e o pt i m a l   ge n e ra t i o s c h e dul i n g   p r o b l e m .       A C K N O WL ED G E M EN TS   T h i s   r e s e a r c h   w o r ha s   b e e n   c a rri e o ut   b a s e o n   t h e   s uppo rt   o W oo s o n U n i v e r s i t y ' s   A c a de m i c   R e s e a r c F u n d i n g   -   ( 2019 - 2 020) .       R EF ER EN C ES   [ 1]     G .   C a r pi ne l l i ,   F .   M o t t o l a ,   D .   P r o t o ,   " O p t i m a l   s c he du l i ng   o f   a   m i c r o g r i w i t d e m a nd   r e s po ns e   r e s o ur c e s , "     I E T   G e ne r a t i o n,   T r ans m i s s i o &   D i s t r i but i o n ,   v o l .   8 ,   no .   12,   p p.   18 91 - 1899 ,   2014 .     [ 2]     S .   B a t t u l a ,   A .   S e s e t t i ,   H . S . V . S . K .   N un na ,   S .   D o o l l a ,   " M ul t i - age nt   f r am e w or k   f or   c h ar g i ng  o f   P l ug - i E l e c t r i c   V e hi c l e s   i m i c r ogr i ds   w i t de m and  r e s pon s e ,"   I E E E   I nt e r n a t i o na l   C o nf e r e nc e   o P o w e r   E l e c t r o ni c s ,   D r i v e s   a nd   E ne r g y   S y s t e m s ,   M um ba i ,   20 14,   p p.   1 - 7.     [ 3]     T .   A l ha r bi ,   K .   B h a t t a c ha r y a ,   " O pt i m a l   S c he dul i ng   o f   E ne r g y   R e s o ur c e s   a nd   M a na g e m e n t   o f   L o a ds   i I s o l a t e d / I s l a nd e M i c r o g r i ds , "   C ana di a J ou r na l   o f   E l e c t r i c a l   a nd  C om pu t e r   E ng i ne e r i ng ,   v o l .   40 ,   no .   4 ,   pp .     284 - 294 ,   2017 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 475 2   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   17 ,   N o .   3 M a r c 20 20  :     1 6 3 2   -   1 6 3 8   1638   [ 4]     Y .   L i nha o ,   W .   K e ,   C .   X u,   H .   T i ng c he ng ,   L .   M e n gy i ng ,   " R e l i abi l i t y   E v al u at i on  o f   M i c r ogr i C ons i de r i ng  E l e c t r i c   V e hi c l e s   a nd  D e m and  R e s p ons e ,"   I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o P o w e r   S y s t e m   T e c hno l o gy ,   G ua ngz ho u,   2018,     pp.   16 68 - 1672 .     [ 5]     T .   A l ha r b i ,   K .   B ha t t a c ha r y a ,   " O pt i m a l   e ne r gy   m anage m e nt   and  s m ar t   c ha r gi n of   P E V s   i i s o l a t e m i c r ogr i ds ,"   I E E E   E l e c t r i c a l   P o w e r   a n E n e r g y   C o n f e r e nc e ,   L o ndon,   O N ,   201 5,   pp .   169 - 17 6.     [ 6]     S .   G o t t w a l t ,   J .   G ä r t t ne r ,   H .   S c hm e c k,   C .   W e i nha r d t ,   " M o de l i ng   a nd  V a l ua t i o o f   R e s i d e nt i a l   D e m a nd   F l e x i bi l i t y   f o r   R e ne w a b l e   E n e r g y   I nt e g r a t i o n, "   I E E E   T r an s ac t i ons   o Sm ar t   G r i d ,   v o l .   8 ,   no .   6 ,   pp .   2565 - 25 74 ,   N o v .   20 17.     [ 7]     T . N .   L e ,   B . J .   C ho i ,   H .   L i a ng ,   H .   L i ,   X . S .   S h e n ,   " D C D :   D i s t r i but e c har g i ng  a nd  di s c h ar g i ng  s c he m e   f or   E V s   i m i c r ogr i ds ,"   I E E E   I nt e r n a t i o na l   C o nf e r e nc e   o S m a r t   G r i d   C o m m uni c a t i o ns ,   V e n i c e ,   20 14 ,   p p.   7 04 - 709 .     [ 8]     M . R . B .   K ha n,   J .   P a s upu l e t i ,   J .   A l - F a t t a h ,   M .   T a hm a s e b i ,   " O pt i m a l   G r i d - C o nne c t e P V   S y s t e m   f o r   a   C a m pus   M i c r o g r i d" ,   I ndo ne s i a J ou r na l   of   E l e c t r i c al   E ngi ne e r i ng  an C om put e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S) ,   v o l .   12 ,   no .   3,     pp.   89 9 - 906,   D e c .   20 18 .     [ 9]     M . R . B .   K ha n ,   J .   P a s upu l e t i ,   J . A .   F a t t a h,   M .   T a hm a s e b i ,   " E n e r g y   m a na g e m e nt   s y s t e m   f o r   P V - B a t t e r y   m i c r og r i ba s e o m o de l   p r e d i c t i v e   c o nt r o l " ,   I n done s i an  J ou r na l   o f   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i ng  a nd  C om put e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S) ,   v o l .   15 ,   no .   1,   pp .   20 - 25 ,   J u l .   20 19 .     [ 10]     S . R .   S a l ku t i ,   " O p t i m a l   O pe r a t i on  of   M i c r ogr i c on s i de r i ng   R e ne w abl e   E ne r gy   So ur c e s ,   E l e c t r i c   V e hi c l e s   an D e m and  R e s pons e , "   1s t   I nt e r n a t i o na l   C o nf e r e nc e   o S us t a i na b l e   E ne r g y   a nd  F ut ur e   E l e c t r i c   T r a n s po r t a t i o n,   E 3 S   W e o f   C o nf e r e nc e s ,   v o l .   87 ,   p p.   1 - 6 ,   2019 .     [ 11]     S . S .   R e ddy ,   " D a y - a he a t h e r m a l   a n r e ne w a bl e   po w e r   g e ne r a t i o s c he dul i ng   c o ns i de r i ng   unc e r t a i nt y " ,   R e ne w abl e   E ne r gy ,   v o l .   131 ,   pp.   9 56 - 965 ,   F e b .   2019 .     [ 12]     S . S .   R e ddy ,   J . Y .   P a r k ,   C . M .   J u ng ,   " O pt i m a l   O pe r a t i o o f   M i c r og r i U s i ng   H y br i D i f f e r e nt i a l   E v o l ut i o a nd  H a r m o n y   S e a r c h   A l g o r i t hm " ,   F r on t i e r s   in   E ne r g y ,   v o l .   1 0,   no .   3 ,   p p .   355 - 362 ,   S e p t .   2 016 .     [ 13]     S .   H a da y e g hpa r a s t ,   A . S .   F a r s a ng i ,   H .   S ha y a nf a r ,   H .   K a r i m i po ur ,   " St oc h as t i c   M u l t i - obj e c t i v e   E c on om i c / E m i s s i o E ne r gy   M ana ge m e nt   of   M i c r ogr i i P r e s e nc e   of   C om b i ne H e at   and  P ow e r   Sy s t e m s ,"   I E E E / I A S   55t I ndus t r i a l   a nd  C o m m e r c i a l   P o w e r   S y s t e m s   T e c hni c a l   C o nf e r e nc e ,   C a l g a r y ,   A B ,   C a na d a ,   2 019 ,   pp.   1 - 9 .     [ 14]     S .   B r a c c o ,   F .   D e l f i no ,   R .   P r o c o pi o ,   M .   R o s s i ,   M .   R o bba ,   " A   m o de l   pr e di c t i v e   c on t r ol   app r oa c f or   t he   opt i m i z a t i on  of   po l y ge ne r at i on  m i c r ogr i d s   and   de m and  r e s p ons e   s t r a t e gi e s ,"   I E E E   16t I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o E nv i r o nm e nt   a n E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng ,   F l o r e nc e ,   2016 ,   pp .   1 - 6.     [ 15]     N .   K a r t h i k ,   A . K .   P a r v a t hy ,   R .   A r ul ,   S .   B a s ka r ,   " A   r e v i e w   o f   o pt i m i z a t i o t e c hni qu e s   a pp l i e t o   s o l v e   uni t   c om m i t m e nt   pr o bl e m   i m i c r o g r i d" ,   I ndo ne s i a J ou r na l   of   E l e c t r i c a l   E n gi ne e r i n and  C om p ut e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S) ,   v o l .   15 ,   no .   3,   pp .   116 1 - 1169 ,   S e p t .   2 019 .     [ 16]     T . D .   T ha nh,   Q . N .   P hung ,   H . N .   D uc ,   " S t o c ha s t i c   c o nt r o l   f o r   o pt i m a l   po w e r   f l o w   i i s l a n de d   m i c r o g r i d" ,   I nt e r n at i on al   J o ur n al   o f   E l e c t r i c al   a nd  C om pu t e r   E n gi ne e r i n ( I J E C E ) ,   v o l .   9 ,   no .   2,   pp .   104 5 - 1057 ,   A pr .   2019 .     [ 17]     M d . A .   Z a m a n ,   M d. H .   R a ha m a n ,   M d . S .   R e z a ,   M d . M .   I s l a m ,   " C o o r di na t e C o n t r o l   o f   I nt e r c o nne c t e M i c r o g r i a nd  E ne r g y   S t o r a g e   S y s t e m " ,   I nt e r n at i ona l   J o ur na l   of   E l e c t r i c al   an C om put e r   E ng i ne e r i ng   ( I J E C E ) ,   v o l .   8,   no .   6,     pp.   47 81 - 4789 ,   D e c .   2018 .     [ 18]     I . N .   J i y a ,   N .   G ur us i ng he ,   R .   G o uw s ,   H y br i d i s a t i o o f   ba t t e r y ,   s upe r c a pa c i t o r   a nd  hy br i c a pa c i t o r   f o r   l o a d   a ppl i c a t i o ns   w i t hi g c r e s t   f a c t o r s :   a   c a s e   s t udy   of   e l e c t r i c   v e hi c l e s ,   I n done s i an  J ou r na l   of   E l e c t r i c al   E ng i ne e r i n and  C om pu t e r   S c i e nc e   ( I J E E C S) ,   v o l .   1 6,   no .   2 ,   p p.   61 4 - 622 ,   N o v .   2019 .     [ 19]     J .   H e t z e r ,   D . C .   Y u,   K .   B h a t t a r a i ,   " A E c o no m i c   D i s pa t c M o de l   I nc o r po r a t i ng   W i nd  P o w e r , "   I E E E   T r an s ac t i ons   on  E ne r gy   C onv e r s i o n ,   v o l .   2 3,   no .   2 ,   p p.   60 3 - 611 ,   J un .   2008 .   [ 20]     S . S .   R e ddy ,   J . A .   M o m o h,   " R e a l i s t i c   a nd  T r a ns pa r e n t   O pt i m um   S c he dul i ng   S t r a t e gy   f o r   H y br i P o w e r   S y s t e m , "   I E E E   T r an s a c t i on s   o Sm ar t   G r i d ,   v o l .   6 ,   no .   6,   pp .   311 4 - 3125 ,   N o v .   201 5.   [ 21]     S . S .   R e ddy ,   " O pt i m i z a t i o o f   r e ne w a bl e   e ne r gy   r e s o ur c e s   i n   h y br i e n e r g y   s y s t e m s , "   J ou r na l   o f   G r e e n   E ngi ne e r i n g ,   v o l .   7,   no .   1,   p p.   43 - 60 ,   201 7.     [ 22]     M .   K h a l i d ,   " W i nd  P o w e r   E c o no m i c   D i s pa t c h - I m pa c t   of   R a di a l   B a s i s   F unc t i o na l   N e t w o r ks   a nd  B a t t e r y   E ne r g y   S t o r a g e , "   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   7,   pp .   368 19 - 3683 2,   20 19 .     [ 23]     M .   M e i q i n ,   S .   S h uj ua n ,   L .   C h a ng ,   " E c o nom i c   an al y s i s   of   t he   m i c r ogr i w i t h   m ul t i - e ne r gy   and  e l e c t r i c   v e h i c l e s , "   8t h   I nt e r n a t i o na l   C o nf e r e nc e   o P o w e r   E l e c t r o ni c s   -   E C C E   A s i a ,   J e j u,   2 011 ,   pp.   2 067 - 207 2.     [ 24]     J .   W u ,   Z .   W u ,   F .   W u,   X .   M a o ,   " A   po w e r   ba l a nc i ng   m e t ho o f   di s t r i b ut e g e ne r a t i o a nd  e l e c t r i c   v e hi c l e   c ha r g i ng  f o r   m i ni m i z i ng   o pe r a t i o c o s t   o f   di s t r i b ut i o s y s t e m s   w i t u nc e r t a i nt i e s , "   E ne r gy   Sc i e nc e   an E ng i ne e r i ng ,   v o l .   5,   no .   3 ,   pp.   1 67 - 179 ,   J un   20 17.     [ 25]     B .   B ha t t a c ha r y y a ,   R .   B a bu ,   " T e a c hi ng   L e a r ni ng   B a s e O pt i m i z a t i o a l g o r i t hm   f o r   r e a c t i v e   po w e r   p l a n ni ng , "   I nt e r n at i on al   J o ur n al   o f   E l e c t r i c al   P ow e r   &   E ne r gy   Sy s t e m s ,   v o l .   8 1,   pp .   248 - 253 ,   O c t .   201 6.     [ 26]     A .   A ki n,   I .   A y d og du,   " O pt i m um   de s i gn   o f   s t e e l   s p ac e   f r am e s   b y   h y br i t e ac h i ng - l e ar n i n ba s e op t i m i z at i on   and   har m on y   s e ar c al gor i t hm s , "   17 th   I nt e r n a t i o na l   C o nf e r e nc e   o S t r uc t ur a l   E ng i ne e r i ng ,   P a r i s ,   F r a nc e ,   v o l .   17 ,   J u l .   2015 ,   pp.   1 486 - 149 3.     [ 27]     R . V .   R a o ,   V . J .   S a v s a n i ,   D . P .   V a kh a r i a ,   " T e a c hi ng - l e a r ni ng - ba s e d   o pt i m i z a t i o n:   A   n ov e l   m e t ho f o r   c o ns t r a i n e m e c ha ni c a l   d e s i g o pt i m i z a t i o p r o bl e m s " ,   C om put e r - A i de D e s i g n ,   v o l .   43 ,   no .   3,   pp .   303 - 31 5,   M a r .   201 1.     [ 28]     B .   M o ha n t y ,   S .   T r i pa t hy ,   " A   t e a c hi ng   l e a r ni ng   ba s e o pt i m i z a t i o t e c hni qu e   f o r   o pt i m a l   l o c a t i o a nd  s i z e   o f   D G   i di s t r i bu t i o ne t w o r k , "   J our n al   o f   E l e c t r i c al   S y s t e m s   and   I nf o r m at i on  T e c h nol ogy ,   v o l .   3,   no .   1,     pp.   33 - 44 ,   M a y   2016.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.