I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o w er   E ng ineering   ( I J AP E )   Vo l. 6 ,   No . 3 ,  Dec em b er   201 7 ,   p p .   1 2 3 ~1 3 2   I SS N:  2252 - 8 7 9 2   DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ap e. v 6 . i3 . p p 1 2 3 - 132          123       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I J APE   O pti m a l  Pow er F lo w   Ba sed   Eco no m ic  Genera tion  S cheduling  in   Da y - a hea d   Pow er  Ma rk e t       K s hitij   Cho ud ha ry ,   Ra hu l K u m a r ,  D heer esh   U pa dh y a y ,   B rij esh   Sin g h   De p a rt m e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   M a n g a lay a tan   Un iv e rsit y ,   Alig a rh - In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct  2 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   No v   1 0 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   No v   2 8 ,   2 0 1 7       T h e   p re se n t  w o rk   d e a ls  w it h   th e   e c o n o m ic  re sc h e d u li n g   o f   th e   g e n e ra ti o n   in   a n   h o u r - a h e a d   e lec tri c it y   m a r k e t .   T h e   sc h e d u les   o f   v a rio u s  g e n e ra to rs  in   a   p o w e r  s y ste m   h a v e   b e e n   o p ti m iz in g   a c c o rd in g   to   a c ti v e   p o w e r   d e m a n d   b id s   b y   v a rio u s  lo a d   b u se s.  In   th is   w o r k ,   v a rio u s  a sp e c ts  o f   p o w e r  s y st e m   su c h   a s  c o n g e stio n   m a n a g e m e n t,   v o lt a g e   sta b il iza ti o n   a n d   lo ss   m in im iza ti o n   h a v e   a lso   tak e n   in t o   c o n sid e ra ti o n   f o r   th e   a c h iev e m e n t  o f   th e   g o a l.   T h e   In teri o r  P o in t   (I P )  b a se d   Op ti m a l  P o w e r  F lo w   (OP F )  m e th o d o l o g y   h a s  b e e n   u s e d   t o   o b tai n   t h e   o p ti m a l  g e n e ra ti o n   sc h e d u le   f o r  e c o n o m ic  sy st e m   o p e ra ti o n .   T h e   IP   b a se d   OP F   m e th o d o lo g y   h a s   b e e n   tes ted   o n   a   m o d if ied   IE EE - 3 0   b u s   s y ste m .   T h e   o b tain e d   tes t  re su lt s   sh o w s  th a t  n o t  o n ly   th e   g e n e ra ti o n   c o st   is  re d u c e d   a lso   th e   p e rf o rm a n c e   o f   p o we r  s y ste m   h a s  b e e n   i m p ro v e d   u sin g   p ro p o se d   m e th o d o lo g y .   K ey w o r d :   I n ter io r   p o in t  m et h o d   L o ad   f lo w   Op ti m al  P o w er   Flo w     Op ti m izatio n   tech n iq u e   P o w er   Ma r k et     Co p y rig h t  ©   201 7   In s t it u te o f  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 l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   B r ij esh   Sin g h ,   Dep ar t m en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   I n s tit u te  o f   E n g in ee r i n g   an d   T ec h n o lo g y ,   Ma n g ala y ata n   U n i v er s it y   E x te n d ed   NC R ,   3 3 r d   Milesto n e,   Ma th u r a - A l ig ar h   Hi g h w a y ,   B es w an   A l ig ar h - 2 0 2 1 4 5   ( U. P )   I n d ia.   E m ail: s in g h b 1 9 8 1 @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  p o w er   s y s te m   is   o n e  o f   th e  b ig g e s t  f ield s   i n   t h e  ar ea   o f   elec tr icit y .   T h is   i s   o n e  o f   th e  f ield s   w h er e  lo ts   o f   o p er atio n al  ac ti v itie s   h a v e  b ee n   i m p le m e n ted   to   f u r th er   i m p r o v e m en t.  A  p o w er   s y s te m   ca n   b e   d ef in ed   as  a  n e t w o r k   o f   el ec tr ical  co m p o n en t s   w h ich   ar e  u s ed   f o r   th e  g e n er atio n ,   tr an s m is s io n   a n d   d is tr ib u tio n   o f   elec tr ical  p o wer .   I n   t h e  p r ese n t  t i m e   s ce n ar io   th e   p o w er   s y s te m   h as   d ev elo p ed   as  a  m ar k et   w h ic h   is   k n o w n   a s   th e  P o w er   Ma r k et.   On e  o f   t h e  m aj o r   ch an g e s   w h ich   h av e  co m e   i n   t h e  p o w er   s y s te m   i s   it s   d ev elo p m en t   as   an   o p en   m a r k et.   T h e  i n cr ea s e  i n   th e   d em an d   o f   e lectr icit y   w i th   th e   in cr ea s in g   r ate   o f   in d u s tr ializatio n   a n d   t h e  e x p o n en t iall y   i n cr ea s i n g   r ate  o f   u r b an izatio n   h a s   m ad e  t h e  p o wer   m ar k e t  a   m aj o r   attr ac tio n   f o r   th e   i n v e s to r s .   As  t h e  m ar k e t  h as  e v o l v ed ,   m o r e   an d   m o r e  i n v e s to r s ,   p u b lic  u n its   as   w ell   as   p r iv ate  u n its   h av e  i n v ested   i n   t h e  p o w er   m ar k et  r es u lti n g   i n   t h e  f a s t e v o l u tio n   o f   th e  p o w er   m ar k et  [ 1 - 3 ] .   P o w er   g e n er atio n   b ec o m es  a  m o r e  attr ac ti v e  p ar t  o f   s y s te m   an d   m o s t  o f   th e  p r iv ate  in v e s to r s   h av e   s h o w n   i n ter est  i n   t h is   p ar t.  Po w er   m ar k et  p r o v id es  v ar io u s   o p p o r tu n ities   f o r   t h e  g e n er atio n   i n v e s to r .   T h e  m ai n   o b j ec tiv e  o f   t h ese   in v e s to r s   is   to   g en er ate   ec o n o m ical  p o w er   a n d   o p ti m ize  t h eir   r e s p ec tiv e   r ev e n u e s   ( p r o f its ) .   B ec au s e  o f   n u m b er   o f   m u n icip al  a n d   p r iv ate   g e n e r atio n   p ar ticip an ts ,   p r o f it  o p ti m izatio n   b ec o m es   a  ch alle n g i n g   tas k   i n   t h e  p o w er   m ar k et  a n d   also   t h is   b ec o m e  m o r e  co m p lex   d u e  ah ea d   b ase d   m ar k et  o p er atio n s .   No w   a  d a y ,   th e  p o w er   m ar k ets  h a v e  o p er ates  o n   th e  b as is   o f   b id d in g   an d   au c tio n   b ased   m ec h a n i s m .   No r m a ll y ,   t h ese  b id d in g s   o r   au ctio n s   h a v e  b ased   o n   d ay - ah ea d / h o u r - ah ea d   o r   m i n u te - a h ea d   b ased   m ec h a n i s m .   T h e  d is tr ib u t io n   c o m p a n ies   h a v e  ap p lied   t h e  b i d d in g   o f   p o w er   o n   t h e  b as is   o f   t h ese   m ec h a n is m s   an d   th e  g e n er a tin g   co m p a n ies  h av e  s u p p lied   t h e  p o w er   o n   t h e  b asis   o f   t h ese  b id d in g s   an d   s y s te m   co n s tr ai n ts .   T h is   m ec h an i s m   ar is e  a n   o p er atio n al  p r o b lem   o f   s c h ed u li n g   o f   g en er ato r s   i n   t h e  s y s te m .   A ll  th e  g e n er atin g   co m p a n ies  h a v e  tr ied   to   g et  m ax i m u m   p r o f it b y   m i n i m u m   f u el  co n s u m p tio n   an d   also   f u l f il l   all  th e  o p er atio n al  co n s tr ain ts   o f   t h e  s y s te m .   T h is   m ec h a n is m   ca n   p r o v id e  a  s o lu t io n   f o r   r ev e n u e  i n cr e m en t  i n   t h e  s y s te m .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   IJ A P E   Vo l.   6 ,   No .   3 ,  Dec em b er   2 0 1 7 : 1 2 3   –   132   124   T h er ef o r e,   an   o p ti m al   d ec is io n   h as  b ee n   ad o p ted   b y   t h e  s y s te m   o p er ato r s   to   g et  a n   e f f icie n t  s y s te m   o p e r atio n   w it h   m a x i m u m   p r o f it.  T h e  Op ti m al  P o w er   Flo w   ( OP F)  b ased   r esch ed u li n g   o f   g en er ato r s   h as  f r eq u e n tl y   u s ed   in   th e  m ar k e t  o p er atio n   to   s o lv e  th e  p r ese n t  p r o b lem .   Ma n y   r esear ch er s   w o r ld w id e  ar e  w o r k in g   in   t h e  ar ea   o f   OP F.  Ma n y   tec h n iq u es a r e  d ev elo p ed   b y   r esear ch er s   to   m i n i m ize  t h e  g e n er atio n   co s t i n   t h e   p o w er   s y s te m   [ 4 ] .   I n   th e  p r esen t  i n v e s ti g atio n   I n ter io r   P o in t  ( I P )   b ased   OP F   tech n iq u e  is   u s ed   to   o b tain   t h e  o p ti m al   r esch ed u li n g   o f   g en er ato r s   a n d   m in i m ize  t h e  p er   d ay   to tal  g en er atio n   co s t  i n   a  p o w er   m ar k et.   OP F  m ea n s   in telli g e n tl y   ad j u s ti n g   t h e  p o w er   s y s te m   s ett in g s   in   s u ch   a  wa y   t h at  it   m a n a g es  lo ad   f lo w   a n d   at  t h e  s a m e  ti m e   o p tim izin g   th e   o p er atin g   co n d itio n s   w h ile   f u l f i lli n g   p ar ticu lar   co n s tr ain ts .   On e   an o t h er   b en ef it   o f   u s i n g   th e   o p tim a l  p o w er   f lo w   t ec h n iq u e   is   r ed u ce s   t h e  lo s s es  i n   t h e  s y s te m .   T h e  p r o b le m   in   th e  p r es en t  ti m e  s ce n ar io   is   as  th e  p o w er   s y s te m   h as   e m er g ed   as  a  m ar k et,   t h e  i n v esto r s   w a n t  m o r e  p r o f it  b y   i n j ec tin g   an d   d r a w i n g   m o r e   an d   m o r e  p o w er   t h r o u g h   th e  tr an s m i s s io n   li n es  w i th o u t  th i n k i n g   ab o u t  t h e  ca p ab ilit y   o f   th e  tr an s m is s io n   li n es   w h ic h   r es u lts   i n   t h e  p r o b lem   o f   co n g e s tio n   i n   t h e  tr an s m i s s io n   s y s te m   a n d   u l ti m at el y   r es u lti n g   in   t h e   in s tab il it y   o f   th e   w h o le  s y s te m .   T h u s ,   t h e  OP F  b ased   o p er atio n   h a s   a  b etter   o p p o r tu n i t y   f o r   ef f icie n t  a n d  s ec u r e  o p er atio n   f o r   th e  p o w er   s y s te m   [ 5 - 8 ].   T h e  p r esen t  in v esti g atio n   d ea ls   w it h   th e  ec o n o m ic  r esc h ed u l in g   o f   t h e  g e n er atio n   o f   elec tr i cit y   i n   a n   h o u r - ah ea d   p o w er   m ar k e t.  T h e  I E E E - 3 0   b u s   s y s te m   i s   u s e d   in   th is   ca s e  f o r   th e  s t u d y   o f   th e  r esu lts .   I n   t h i s   w o r k ,   t h e  lo ad   b u s es  h a v e  ap p lied   an   h o u r l y   b ased   b id d in g   to   th e  s y s te m   o p er ato r   an d   o n   th e  b asi s   o f   th e s e   b id d in g ;  t h e  g en er ato r s   h a v e  s ch ed u led   t h eir   g en er atio n s .   T h e  o p ti m a l  s c h ed u le s   o f   g e n er atio n   h av e  d ec id ed   u s i n g   o p ti m izatio n   tec h n iq u e .   T h e  o p tim iza tio n   tech n iq u e  u s ed   in   th i s   ca s e  is   th e  I P   m et h o d .   T h e  I P   tech n iq u e  is   u s ed   f o r   th e   ca lc u latio n   o f   OP F  o f   lar g e  s y s te m s .   T h e  r esu lt  s h o w s   t h e  e f f e ct  o f   th e   p r o p o s ed   co n f i g u r atio n   o v er   t h e  co s t  o f   t h e  g e n er ated   s y s te m   as  w e ll  as  t h e  ef f ec t s   w h ich   o cc u r   o n   t h e  co n g e s tio n   m an a g e m e n t  o f   t h e  tr a n s m is s i o n   li n es  a n d   t h e  lo s s es   in   t h e  s y s te m .   T h e  co s t  co m p ar i s o n   i s   d o n e  b et w ee n   t h e   r esu lt s   o b tain ed   u s in g   AC   lo a d   f lo w   s t u d y   a n d   OP F b ased   s tu d y .   T h e  p u r p o s e  o f   th e  p r ese n t  w o r k   i s   to   g et  t h e   b etter   s o lu tio n   f o r   t h e  s y s te m   w h ic h   ca n   p r o v id e  a   les s   co s t l y   o p er atio n   w i th   m o r e   co n g es tio n   f r ee   a n d   s tab le   s y s te m .       2.   P RO B L E M   F O R M UL AT I O N   E x p lain i n g   I n   OP F  b ased   s o lu tio n   th e  m ai n   o b j ec tiv e  is   to   o b tain   th e  m i n i m u m   g en er atio n   co s t.  OP F   in cl u d es  th e  co s t  o f   g e n er ato r s   an d   co n s tr ai n ts   as  v ar iab le.   T h e  OP F  b ased   p r o b lem   f o r m u l atio n   is   co n s tit u ted   b y   t h r ee   ter m s ;   f ir s t  r elate d   w it h   g e n er ati n g   co s t,  s ec o n d   ass o ciate d   w it h   eq u alit y   co n s tr ain ts   an d   th e   t h ir d   ter m   is   as s o ciate d   w ith   i n eq u a lit y   co n s tr ain ts .   T h e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   d ef i n ed   a s ;                     ∑ ∑                              ( 1 )     2 . 1 .   E qu a lit y  co ns t ra ints     ∑        ∑                                    ( 2 )     ∑        ∑                                    ( 3 )     2 . 2 .   I nequ a lity   co ns t ra ints   T h e  ac tiv e  p o w er   g e n er ated   b y   ea c h   u n it   m u s t  s a tis f y   t h e  m ax i m u m   a n d   m in i m u m   o p er atin g   li m it s   d u r in g   co n ti n g e n c y   s tate s                                      ( 4 )                                    ( 5 )     T h e  v o ltag e  s ec u r it y   at  ea c h   b u s   al s o   co n s id er   f o r   b o th   ca s es                                 ( 6 )     T h e  ac tiv e  p o w er   f lo w   t h r o u g h   ea c h   b r an c h   o f   th e   n et w o r k   m u s t  s a tis f y   th e   s ec u r it y   li m it s   d u r i n g   b o th   p r e  an d   p o s t c o n tin g e n cie s .                       ( 7 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792     O p tima l P o w er F lo w   B a s ed   E co n o mic  Gen era tio n   S ch ed u lin g   in   Da y - a h e a d …  ( K s h itij   C h o u d h a r y )   125   w h er e              Op er atio n   co s t;            Gen er ato r   o u tp u t;          No .   o f   g en er ato r s ;            A cti v e  p o w er   d e m an d   at  lo ad   b u s ;            R ea cti v e  p o w er   d e m a n d   at  lo ad   b u s ;                A cti v e  p o w er   lo s s ;                R ea cti v e  p o w er   lo s s ;            No .   o f   lo ad   b u s es;              ,               Min i m u m   ac t iv e  a n d   r ea ctiv e  p o w er   li m i ts   o f   g en er ato r s ;              ,               Ma x i m u m   ac ti v e  a n d   r ea ctiv e  p o w er   li m i ts   o f   g en er ato r s ;            P o w er   f lo w   in   li n es b et w ee n   b u s   i   a n d   j ;                  Ma x i m u m   li m i t o f   li n es b et w e en   b u s   i   a n d   j ;               p r e  co n tin g e n c y   v o lta g e  at  b u s .       3.   P RO P O SE D  I N T E RIOR   P O I NT   B AS E D  O P F   SO L U T I O N  M E T H O DO L O G Y   I n   th e  p r esen t  w o r k ,   t h e  in ter i o r   p o in t  ( I P )   b ased   o p tim izati o n   h as  b ee n   u s ed   as  s o lu tio n   tech n iq u e   an d   ap p lied   to   o b tain   th e  o p tim al  g e n er atio n   s c h ed u les  to   th e  m i n i m u m   g en er at io n   co s t  [ 6 ] .   I n   g en er al,   th e   p r o b lem   d ef i n ed   as a   n o n - li n e ar   o p tim izatio n   p r o b lem .     Min i m ize               Su b j ec t  to                   ( 8 )     an d                                 ( 9 )     W h er e  th e   o b j ec tiv e  f u n ctio n   f( x )   g e n er all y   r ep r esen t s   t h e  f u e l  co s t   o f   g e n er atio n ,   tr a n s m is s io n   lo s s ,   o r   th e   co r r ec tiv e  co n tr o ls ,   etc. ,   h ( x )   r ep r esen ts   t h e  p o w er   f lo w   eq u atio n s   a n d   g ( x)   i n clu d es   co m p o n en t   an d   v ar iab le  in eq u ali ties .   I n   t h i s   m et h o d   th e  in eq u alit y   co n s tr ain ts   ar e   tr an s f o r m ed   i n to   eq u a lit y   co n s tr a in ts   b y   th e   ad d itio n   o f   n o n n e g ati v e  s lac k   v ar iab les .   T h is   m o d i f icatio n   ca n   r ef o r m u late  E q u atio n   ( 8 )   as:     Min i m ize             Su b j ec t to                                                                             ;                  ( 1 0 )     w h er e  z 1   an d   z u   ar e  s lack   v ar ia b les.   T h e  L ag r an g ia n   f u n ctio n   f o r   th e  s y s te m   o f   ( 1 0 )   m a y   b e  w r itt en   as                                                                                                       ( 1 1 )     w h er e  λ ,   π 1   an d   π u   ar e   th e  v ec to r s   o f   L ag r an g e  m u lt ip lier s .   T h e  KK T   o p tim al  co n d itio n   f o r   th e  ab o v e  ca n   b e   w r itte n   as                                                                                 ( 1 2 )                             ( 1 3 )                                                       ( 1 4 )                                                 ( 1 5 )                                                 ( 1 6 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   IJ A P E   Vo l.   6 ,   No .   3 ,  Dec em b er   2 0 1 7 : 1 2 3   –   132   126                                              ( 1 7 )     Du e  to   co m p li m e n tar y   co n d it io n s   s o m e  d i f f icu l t y   h as   to   b e  r aised   in   ( 1 6 )   an d   ( 1 7 ) .   T h ese  d if f ic u ltie s   h a v e   b ee n   o v er co m e  b y   in tr o d u ci n g   a  p er tu r b atio n   f ac to r   µ  >  0   in   L a g r a n g ia n   f u n ctio n   th r o u g h   th e  i n co r p o r atio n   o f   lo g ar ith m ic  b ar r ier   as                       ∑                                                                                                            ( 1 8 )     w h e n   th e  KKT   co n d itio n s   ar e  ap p lied   in   ( 1 8 )   th en   ( 1 6 )   an d   ( 1 7 )   ar e   tr an s f o r m ed   as                                       ( 1 9 )                                   ( 2 0 )       w h er e                                  an d   µ   is   k n o w n   as  t h e   b ar r ier   p ar am eter .   T h e  o r ig in al  co m p le m e n tar y   co n d itio n s   ar e  s atis f ied   w it h   f o r cin g   th e   v alu e  o f   µ   f r o m   a  n o n - ze r o   v alu e  to   ze r o   v alu e  a s   iter ati o n   p r o ce ed s .   A f ter   in cl u s io n   o f   t h e  b ar r ier   p ar a m eter   in   ( 1 1 ) - ( 1 8 ) ,   ( 1 9 ) ,   an d   ( 2 0 )   ar e  ca lled   th e  p er tu r b ed   KK T   co n d itio n s .   B y   t h e  ap p licatio n   o f   Ne w to n ’ s   m et h o d   to   p er tu r b ed   KK T   eq u atio n s     [                                                                                                                                                                           ]               [                                           ]               [                                                                     ]               [                                                                                                                                                                           ]               [                                           ]               [                                                                     ]               ( 2 1 )     w h er e                                                                                                                      T h e  Ne w to n ’ s   d ir ec tio n   h as b e en   o b tain ed   b y   s o lv in g   ( 2 2 )   d i r ec tl y   o r   b y   s o l v i n g   r ed u ce d   s y s te m .     [                   ]   [         ]     [           ]   ( 2 2 )     Firstl y         an d         co m p u ti n g   th e n                                                                                                                                                                                 W h er e                                                                                                                                                                                                            Af ter   co m p u tin g   ab o v e  v ar iab le  u p d ates th e  v ar iab les an d   v a lu e  o f   µ   b y   u s i n g   n e w   p r i m a l a n d   d u al  v ar iab les.                                                                                                                                           ( 2 3 )                                                                             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792     O p tima l P o w er F lo w   B a s ed   E co n o mic  Gen era tio n   S ch ed u lin g   in   Da y - a h e a d …  ( K s h itij   C h o u d h a r y )   127     w h er e          an d           ar e  s tep   le n g th s   p ar am eter s .   T h e  m a x i m u m   s t ep   len g t h   h as   b ee n   d eter m in e   b y   Ne w to n ’ s   d ir ec tio n   as f o llo w i n g                 {               {                           ⁄                           ⁄ } }     ( 2 4 )                 {               {                           ⁄                           ⁄ } }   ( 2 5 )     T o   en s u r e  t h at  t h e  n e x t  p o in t  w il l  s ati s f y   t h e  s tr ict  p o s it iv i t y   co n d itio n s   u s e  γ  as  a  s a f et y   f ac to r .   T o   r ed u ce d   th e  co m p le m en tar y   g ap   th e  v a lu e  o f   µ   s h o u ld   b e  p r o p o r tio n a l to   th is   g ap   an d   d escr ib e  as                             ( 2 6 )                                                   ( 2 7 )     w h er e  p   is   n u m b er   o f   i n eq u alit y   co n s tr ain t s ,       is   co m p le m en tar y   g ap   an d         is   ca lled   th e  ce n ter i n g   p ar am eter   w h ic h   is   g i v en   b y                {                        } ,   w it h               .   T h e  co n v er g en ce   o f   s o l u tio n   i s   ter m i n ated   w h e n   th e s e  t w o   f ac to r s   b ec o m es  s u f f icie n tl y   s m al l.   1.   C o m p le m en tar y   g ap .   2.   No r m   o f   r ig h t h a n d   s id e  v ec to r   s ca led   b y   s u m m atio n   o f   al l p r i m al  v ar iab le s .       4.   RE SU L T S AN D  AN AL Y SI S   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   h a s   b ee n   s i m u lated   i n   M A T L A B   o n   I n tel   ( R ) ,   C o r e  2   D u o   an d   2 . 6 6   GHz   p r o ce s s o r .   I n   o r d e r   to   s h o w   t h e  ef f ec tiv e n es s   o f   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m ,   m o d i f ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m   w it h   h o u r - ah ea d   d e m a n d   b id d in g s   h av e   b ee n   s elec ted .   I n   t h e  p r esen t  s y s te m ,   all   th e  g e n er ato r s   h av e  its   o w n   o p er atio n al  co n s tr ain   a n d   all  o f   t h e m   h a v e  r ig h t  to   o p ti m all y   r esch ed u l e  th e  g e n er ato r s   f u l f illi n g   o b j ec tiv e.   I n   th is   w o r k ,   t h e  I P   b ased   s o lu ti o n   tech n iq u e s   ar e  ap p lied   to   o b tain   th e  o p ti m al  g en er atio n   s ch ed u les  to   o b tain   th e  ec o n o m ic  g en er atio n   s c h ed u le s .   T h e  I P   b ased   OP F   alg o r ith m   h as   b ee n   ap p lie d   w it h   s tar ted   b y   in itial iza tio n   th e   I P   p ar am eter s .   I n itia ll y ,   th e   to ler an ce   v al u e       is   s elec ted   a s   1 ×1 0 - 4   an d   ce n t er in g   p ar a m eter       is   s elec ted   in   t h e  r an g e  o f   ( 0 ,   1 )   f o r   I P .   I n   ea ch   tr ail  o f   OP F,  th e  co n v er g e n ce s   h a v e  b ee n   a ch iev ed   w it h i n   5   to   6   iter atio n s   f o r   m o d i f ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m   r esp ec ti v el y .   I t  h as  b ee n   o b s er v ed   t h at  t h e   v alu e  o f   o b j ec tiv e  f u n ctio n   i s   m i n i m u m   u s i n g   O P F  f o r   m o d i f ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m .   I t   ca n   b e  co n cl u d ed   t h at  t h e   s elec tio n   o f   ap p r o p r iate  p ar am eter s   p r o v id e  a  s ig n if ican t e f f ec t o n   t h e  co n v er g en ce   o f   g lo b a l so l u tio n .     4 .1 .     M o dified   I E E E - 30  bu s   t est  s y s t e m     T h e  s tan d ar d   m o d if ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m   co n s is t s   o f   6   g en er ato r   b u s es  an d   2 4   lo ad   b u s es.  I n   th e   m o d i f ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m ,   all  g e n er ato r s   an d   lo ad s   o p er ates  co llectiv el y   a n d   f o r m   a  p o w er   s y s te m   n et w o r k   a s   s h o w n   i n   Fi g u r e   1 .   T h e  m ar g i n al  co s t  f u n ctio n s   o f   g e n er ato r s   ar e  li s ted   i n   T ab le  1   an d   th eir   co n n ec ti v it y   i n   m o d if ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m   is   s h o w n   i n   Fi g u r e   1 .   A   t y p ical  ac ti v e   p o w er   lo ad   cu r v e   ( 2 4 - h o u r )   p atter n   o n   ea c h   lo a d   b u s es  f o r   m o d if ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m   h a s   b ee n   s h o w n   i n   Fi g u r e   2 .  I n   o r d er   to   o b s er v e  th e  co n g e s tio n   m a n ag e m e n t i n   t h e  s y s te m ,   t h e  tr an s f er   li m its   o f   b r an ch e s   ar e  als o   co n s id er ed   in   th e   p r o b lem   f o r m u lat io n s .   T h e  tr an s f er   li m its   o f   li n es  a n d   lin e  f lo w s   f o r   th e  test   s y s t e m   ar e  g iv en   i n   T ab le  2   o f   test   r esu lts .           Fig u r e  1 .   Mo d if ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m   m o d el   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   IJ A P E   Vo l.   6 ,   No .   3 ,  Dec em b er   2 0 1 7 : 1 2 3   –   132   128                                               Fig u r e  2 .   L o ad   d em a n d s   o n   v a r io u s   lo ad   b u s es i n   a  d a y           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792     O p tima l P o w er F lo w   B a s ed   E co n o mic  Gen era tio n   S ch ed u lin g   in   Da y - a h e a d …  ( K s h itij   C h o u d h a r y )   129   T ab le  1 .  C o s t  Fu n ct io n   o f   Ge n er at io n   in   u s i n g   Mo d i f i ed   I E E E - 30  B u s   S y s te m   Mo d el   G e n e r a t o r   b u s   P m a x   ( M W )     P m i n  ( M W )   M a r g i n a l   g e n e r a t i o n   c o s t   f u n c t i o n   $ / h r   1   50   10   2 P + 0 . 0 2 P 2   2   50   10   1 . 7 5 P + 0 . 0 1 7 5   P 2   5   1 0 0   10   1 P + 0 . 0 6 2 5   P 2   8   1 0 0   10   3 . 2 5 P + 0 . 0 0 8 3 4   P 2   11   50   10   3 P + 0 . 0 2 5   P 2   13   50   10   3 P + 0 . 0 2 5   P 2       4 . 2 .     Ca s e  s t ud ie s   T h e  f o llo w i n g   ca s e s   h a v e  b ee n   co n s id er ed   an d   ca r r ied   o u t  o n   m o d i f ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s t e m   to   f in d   th e  ef f ec ti v e n es s   o f   OP F  m et h o d   u s in g   I P   tech n iq u e.   C ase  1 :   L o ad   f lo w   an al y s is   u s i n g   in i ti al  g en er ato r s   s c h ed u le s .   C ase  2 :   E co n o m ic  r esc h ed u li n g   o f   g e n er ato r s   u s i n g   I P   b ased   OP F m eth o d .       4 . 2 . 1 .   Ca s e  1 :   lo a d f lo w   a na l y s is   us i ng   ini t ia l g ener a t o rs schedu le s   I n   t h is   ca s e,   i n it ial  s ch ed u les   o f   g e n er ato r s   a n d   co n s u m er s   d em a n d s   h a v e  b ee n   co n s id er ed   f o r   lo ad   f lo w   ( L F)  a n al y s i s .   T h e   lo ad   v ar iatio n   o n   v ar io u s   lo ad   b u s es   i n   a  d a y   h a s   b ee n   s h o w n   i n   Fi g u r e   2  an d   th e   co r r esp o n d in g   in itial  g en er atio n   s c h ed u le s   f o r   m o d if ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m   ar e  s h o w n   i n   Fig u r e   3.           Fig u r e   3 .   A cti v e  p o w er   g en er a tio n   s c h ed u les  f o r   m o d if ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m   u s i n g   L F a n d   I P b ased   OP F in   a  d ay   ( MW )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   IJ A P E   Vo l.   6 ,   No .   3 ,  Dec em b er   2 0 1 7 : 1 2 3   –   132   130   T h e  p o w er   f lo w s   in   t h e  li n es   o f   th e  s y s te m   d u e  to   in itia l  s ch ed u les  h av e  b ee n   g i v en   i n   T a b le  2 .   T h ese  in it ial  s c h ed u les  h a v e  b ee n   d ec id ed   in   s u c h   a  w a y   t h at  t h e  s y s te m   ca n   o p er ates  e f f icien tl y .   Ho w ev er ,   th e  r es u lt s   s h o w s   th at   s o m e t i m es,  th e  s y s te m   tec h n ical  c o n s tr ain ts   h a v e  n o t  s ati s f ied .   Als o ,   th e   r es u lts   o b tain ed   b y   L F  a n al y s i s   s h o ws  t h at  th e   v o lta g e  p r o f i les   o f   a ll  b u s es  h a v e  al s o   d ev ia ted   f o r   its   m i n i m u m   a n d   m ax i m u m   li m it s .   T h u s ,   OP F b ased   s ch ed u l in g   is   r eq u ir ed   to   f u lf i l th e  all  t h e  tec [ h n ical  co n s tr ain s . ’   I n   t h e  p r ese n t  w o r k ,   t h e  li n e  f lo w   li m its   h a v e  a ls o   co n s id er ed   in   t h e   p r o b lem   f o r m u latio n .   T h e  lin e   f lo w s   h a v e  b ee n   g i v en   in   T ab le  2 .   I n   T ab le  2 ,   th e  h ig h li g h te d   v alu e s   s h o w   t h e  ca s e  o f   o v er f lo w   o r   co n g e s tio n .   T h e  r esu lts   s h o w s   t h at  af ter   ap p licatio n   o f   I P   b ased   O P F  m eth o d ;  th e  li n es  f lo w s   co m e s   i n to   th eir   r esp ec ti v e   li m it s   a n d   th e  p r o b le m   o f   o v e r f lo w   o r   co n g es tio n   h av e  b ee n   r eso lv ed   as  i n   in itial  s c h ed u le .   T h er ef o r e,   th e  I P  b ased   OP F  m et h o d   h as  al s o   p r o v id e  an   ef f icie n t  s o l u tio n   f o r   co n g esti o n   m a n a g e m e n t.  Si m ilar l y ,   th e  v o ltag e   p r o f ile  an d   th e  lo s s e s   i n   th e  s y s te m   h a v e  also   i m p r o v ed   w it h   OP F b ased   g en er ato r s   r esch ed u li n g .         T ab le  2 .   P o w er   Flo w s   i n   t h e  V ar io u s   L in e s   d u r in g   C o n g e s tio n   ( MV A )   C o n g e s t e d   L i n e   N o .   T r a n sf e r   l i mi t s  ( M V A )   S o l u t i o n   M e t h o d   T i me   o f   c o n g e st i o n   i n   t h e   sy st e m (h o u r s)   2 a m   1 0 a m   1 1 a m   1 2 a m   1 3 p m   1 4 p m   1 5 p m   1 6 p m   1 7 p m   1 8 p m   1 9 p m   2 0 p m   2 1 p m   2 2 p m   L1   40   LF   1 6 . 2 5   4 0 . 4 3   4 6 . 9 6   4 4 . 5 2   4 0 . 6 2   4 1 . 0 6   3 2 . 3 2   3 5 . 5 8   4 8 . 1 3   5 6 . 4 6   6 9 . 1 4   9 7 . 1 0   6 3 . 4 8   5 4 . 7 1   O P F   2 4 . 5 8   2 9 . 2 6   3 1 . 8 0   3 0 . 7 0   3 0 . 6 4   3 2 . 6 8   3 3 . 3 9   3 1 . 4 4   3 3 . 0 8   3 4 . 7 7   3 6 . 4 3   3 8 . 8 2   3 6 . 2 1   3 3 . 9 7   L2   26   LF   1 2 . 4 1   2 4 . 5 3   2 8 . 3 8   2 4 . 0 3   2 1 . 4 4   2 4 . 5 5   2 4 . 6 1   2 4 . 2 6   2 6 . 9 9   2 8 . 9 0   3 3 . 4 3   3 2 . 5 0   2 9 . 3 9   2 4 . 3 5   O P F   1 6 . 8 7   1 8 . 8 3   1 9 . 1 3   1 9 . 5 0   1 9 . 3 4   1 9 . 6 1   1 9 . 7 9   2 0 . 8 6   2 1 . 8 5   2 3 . 3 8   2 5 . 6 9   2 5 . 6 7   2 4 . 1 9   2 2 . 7 8   L3   25   LF   1 6 . 7 5   2 9 . 9 3   3 4 . 6 4   2 7 . 4 8   2 4 . 0 3   2 9 . 2 0   3 1 . 1 2   2 9 . 1 6   2 9 . 1 9   2 8 . 0 9   3 0 . 9 6   2 8 . 4 6   2 5 . 1 2   1 9 . 5 2   O P F   1 3 . 5 0   1 5 . 0 1   1 5 . 5 0   1 5 . 0 8   1 4 . 7 5   1 5 . 2 4   1 5 . 8 7   1 7 . 0 2   1 7 . 6 6   1 8 . 9 4   2 1 . 8 3   2 0 . 3 3   1 9 . 1 3   1 8 . 0 3   L4   25   LF   1 3 . 0 7   2 2 . 5 8   2 5 . 6 4   2 1 . 7 9   1 9 . 5 7   2 2 . 1 0   2 2 . 1 7   2 2 . 3 6   2 4 . 5 0   2 6 . 1 6   3 0 . 0 5   2 9 . 1 5   2 6 . 6 0   2 2 . 2 0   O P F   1 5 . 5 0   1 6 . 8 8   1 6 . 9 3   1 7 . 2 2   1 7 . 1 4   1 7 . 1 9   1 7 . 3 5   1 8 . 4 1   1 9 . 5 4   2 0 . 9 4   2 3 . 0 5   2 2 . 8 9   2 1 . 6 5   2 0 . 5 4   L5   50   LF   2 7 . 0 6   7 0 . 7 4   8 0 . 1 1   6 3 . 2 5   5 4 . 0 3   6 1 . 7 0   6 5 . 3 3   5 7 . 4 0   5 4 . 4 8   5 0 . 0 9   5 5 . 9 8   5 4 . 4 5   4 9 . 8 1   4 2 . 0 3   O P F   3 6 . 3 1   4 5 . 0 3   4 8 . 0 3   4 4 . 6 7   4 2 . 8 3   4 1 . 4 7   4 1 . 2 4   4 0 . 1 2   4 1 . 5 9   4 3 . 5 9   4 4 . 0 7   4 8 . 9 8   4 8 . 1 3   4 6 . 3 0   L6   30   LF   2 0 . 9 2   3 8 . 2 8   4 4 . 1 8   3 5 . 0 3   3 0 . 6 4   3 7 . 0 7   3 9 . 4 2   3 6 . 7 5   3 6 . 4 2   3 4 . 8 0   3 8 . 3 9   3 5 . 3 9   3 1 . 2 4   2 4 . 2 8   O P F   1 6 . 0 5   1 7 . 2 8   1 7 . 7 5   1 7 . 2 8   1 6 . 9 5   1 7 . 1 8   1 7 . 6 5   1 8 . 8 3   1 9 . 4 6   2 1 . 2 4   2 3 . 9 1   2 3 . 6 6   2 2 . 0 7   2 0 . 6 8   L7   25   LF   2 4 . 7 0   4 3 . 0 4   4 8 . 7 9   3 9 . 2 1   3 4 . 5 7   4 0 . 8 2   4 2 . 9 6   3 9 . 7 2   3 8 . 1 5   3 5 . 7 6   3 9 . 2 9   3 6 . 7 4   3 2 . 6 6   2 5 . 7 5   O P F   1 4 . 8 7   1 4 . 9 3   1 4 . 0 8   1 4 . 9 3   1 4 . 8 4   1 2 . 9 9   1 2 . 2 2   1 2 . 5 1   1 2 . 6 6   1 5 . 5 8   1 4 . 9 6   2 0 . 8 3   1 8 . 7 3   1 6 . 8 7   L8   20   LF   7 . 9 9   2 0 . 9 4   2 2 . 4 7   1 7 . 6 2   1 4 . 8 1   1 5 . 7 6   1 6 . 5 8   1 2 . 0 9   1 0 . 1 8   7 . 9 6   9 . 2 1   1 0 . 0 5   9 . 9 8   9 . 6 8   O P F   1 4 . 2 3   1 8 . 4 7   1 9 . 4 9   1 8 . 8 9   1 9 . 0 5   1 7 . 0 2   1 5 . 8 9   1 4 . 7 2   1 6 . 0 9   1 6 . 1 6   1 4 . 5 8   1 7 . 9 6   1 8 . 5 3   1 8 . 0 5   L9   46   LF   2 4 . 2 9   4 7 . 3 5   5 2 . 0 9   4 3 . 8 7   3 7 . 4 3   3 8 . 6 4   4 0 . 5 9   3 5 . 8 2   3 3 . 1 8   3 0 . 4 1   3 3 . 4 5   3 5 . 0 1   3 3 . 8 5   3 1 . 8 0   O P F   3 0 . 1 6   4 1 . 4 3   4 5 . 3 9   4 0 . 8 3   3 7 . 3 1   3 6 . 3 2   3 6 . 4 1   3 4 . 1 5   3 4 . 3 9   3 5 . 0 1   3 3 . 5 9   3 9 . 2 4   3 9 . 2 4   3 8 . 2 6   L 1 1   10   LF   2 2 . 3 3   9 . 2 2   1 0 . 8 1   9 . 4 2   9 . 2 6   1 2 . 1 3   1 3 . 0 9   1 2 . 7 0   1 2 . 9 2   1 2 . 9 3   1 3 . 7 3   1 1 . 5 7   1 1 . 1 3   8 . 4 6   O P F   0 . 5 2   4 . 2 0   3 . 7 8   5 . 1 0   5 . 7 1   7 . 0 2   7 . 0 0   7 . 6 9   8 . 0 6   7 . 9 0   7 . 8 5   6 . 7 6   6 . 2 1   5 . 3 1   L 1 6   45   LF   4 2 . 2 7   4 7 . 8 3   5 2 . 4 2   4 7 . 7 3   4 5 . 0 4   4 9 . 9 1   5 2 . 2 0   5 0 . 7 3   5 0 . 3 1   4 8 . 2 4   5 0 . 0 0   4 8 . 0 5   4 5 . 7 6   4 1 . 5 9   O P F   1 5 . 3 1   2 2 . 7 2   4 1 . 4 7   2 9 . 0 6   2 6 . 7 9   3 7 . 4 3   4 4 . 0 0   4 3 . 3 8   4 3 . 9 3   4 0 . 3 3   4 3 . 2 7   3 9 . 8 1   3 4 . 1 4   2 9 . 6 7   L 1 7   10   LF   5 . 6 1   8 . 3 4   9 . 2 7   8 . 7 8   8 . 3 3   9 . 1 1   9 . 2 1   9 . 5 2   9 . 8 0   9 . 9 0   1 0 . 3 4   1 0 . 0 8   9 . 5 6   8 . 6 9   O P F   3 . 8 4   7 . 0 2   8 . 2 5   7 . 4 7   7 . 1 0   8 . 0 9   8 . 4 0   8 . 7 6   9 . 0 4   9 . 0 8   9 . 4 7   9 . 2 2   8 . 5 7   7 . 8 4   L 1 8   22   LF   1 5 . 1 7   2 1 . 3 3   2 3 . 5 5   2 1 . 3 7   2 0 . 7 3   2 3 . 9 1   2 4 . 1 1   2 4 . 0 7   2 4 . 7 0   2 4 . 8 3   2 6 . 0 0   2 4 . 9 8   2 3 . 7 4   2 1 . 1 4   O P F   8 . 5 5   1 6 . 4 2   1 9 . 7 6   1 6 . 5 7   1 6 . 2 3   1 9 . 8 2   2 1 . 0 5   1 6 . 1 6   2 1 . 9 1   2 1 . 8 2   2 2 . 7 0   2 1 . 9 8   2 0 . 2 1   1 8 . 0 9   L 1 9   12   LF   2 2 . 3 2   1 1 . 5 9   1 3 . 0 0   1 1 . 6 3   1 1 . 2 8   1 3 . 3 5   1 3 . 4 9   1 3 . 2 0   1 3 . 4 0   1 3 . 1 4   1 3 . 8 9   1 2 . 8 4   1 2 . 0 5   1 0 . 1 8   O P F   2 . 3 6   6 . 1 9   8 . 8 6   6 . 3 4   6 . 3 5   9 . 2 1   1 0 . 2 6   1 0 . 1 8   1 0 . 4 4   9 . 8 1   1 0 . 4 9   9 . 5 3   8 . 0 7   6 . 7 7   L 2 1   10   LF   2 0 . 1 7   8 . 4 7   9 . 5 2   8 . 0 5   7 . 8 5   1 0 . 1 8   1 0 . 4 8   9 . 7 5   9 . 5 5   9 . 2 7   9 . 8 7   8 . 6 9   8 . 3 9   6 . 8 7   O P F   0 . 2 8   3 . 2 2   5 . 6 3   2 . 9 0   3 . 0 2   6 . 2 8   7 . 4 9   6 . 9 9   6 . 8 2   6 . 0 9   6 . 9 5   5 . 4 5   4 . 4 5   3 . 4 8   L 2 2   8   LF   7 . 0 4   7 . 3 7   8 . 4 5   7 . 6 4   7 . 7 0   9 . 5 2   9 . 4 1   9 . 3 0   9 . 3 6   9 . 1 6   9 . 7 3   9 . 1 0   8 . 5 8   7 . 1 3   O P F   1 . 4 3   4 . 5 3   6 . 2 6   4 . 8 7   5 . 0 9   7 . 3 3   7 . 7 0   7 . 6 9   7 . 7 9   7 . 4 1   7 . 8 6   7 . 3 5   6 . 4 8   5 . 2 6   L 2 3   6   LF   5 . 9 4   4 . 4 6   5 . 1 0   4 . 5 2   4 . 5 8   6 . 2 1   6 . 2 5   5 . 6 9   5 . 8 1   5 . 5 5   5 . 9 8   5 . 3 3   5 . 0 5   4 . 3 7   O P F   0 . 1 6   1 . 6 9   3 . 0 2   1 . 8 2   2 . 0 7   4 . 1 4   4 . 6 7   4 . 2 1   4 . 3 4   3 . 8 7   4 . 3 1   3 . 6 6   3 . 0 1   2 . 6 2   L 4 1   10   LF   4 . 3 7   9 . 8 5   1 0 . 8 6   9 . 8 4   9 . 9 1   1 1 . 6 5   1 1 . 8 8   1 2 . 2 1   1 2 . 9 0   1 3 . 3 5   1 4 . 1 8   1 3 . 5 5   1 2 . 3 1   1 0 . 2 9   O P F   3 . 2 4   5 . 0 6   4 . 9 0   5 . 4 3   6 . 2 9   6 . 5 6   6 . 4 5   7 . 2 2   7 . 8 8   8 . 9 1   7 . 6 9   9 . 6 4   9 . 2 1   8 . 2 3       4 . 2 . 2 .   Ca s e  2 :   ec o no m ic  re s c hedu li ng   o f   g ener a t o rs us ing   I P   ba s e d   O P F   m et ho d   I n   t h is   ca s e,   all   t h e  co n s tr ain t s   o f   s y s te m   co m p o n e n ts   an d   t h e  tr a n s f er   li m it s   o f   t h e  li n es   h av e   b ee n   co n s id er ed   in   th e  p r o b le m   o b j ec tiv e  f o r   s t u d y i n g   p r o b lem   o b j ec tiv e  an d   co n g e s tio n   m an a g e m e n t.  I n   th e   p r esen t  ca s e  s t u d y ,   s u g g e s ted   I P   tech n iq u e  h a s   b ee n   u s ed   to   o b tain   an   o p ti m al  s o l u tio n   f o r   th e  test   s y s te m   u s i n g   OP F.  All  t h e  g e n er ato r s   an d   lo ad   b u s es  ar e  ch o s e n   to   p ar ticip ate  in   t h e  p r o b lem   o b j ec tiv e  o f   co n g e s tio n   m an a g e m e n t  w it h   m i n i m u m   g en er atio n   co s t  f o r   th e  test   s y s t e m .   T h e  p ar am eter s   s elec tio n   f o r   I P  h as  b ee n   also   b ee n   p la y s   a n   i m p o r tan t r o le  i n   o p ti m izatio n   tech n iq u es.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J A P E   I SS N:  2252 - 8792     O p tima l P o w er F lo w   B a s ed   E co n o mic  Gen era tio n   S ch ed u lin g   in   Da y - a h e a d …  ( K s h itij   C h o u d h a r y )   131   4 . 3 .     Select io n o f   I P   pa ra m et e rs   I n   th e  p r ese n t  w o r k ,   t h e  s u g g ested   I P   b ased   s o lu tio n   tec h n iq u e  is   ap p lied   to   o b tain   t h e  o p ti m al   g en er atio n   s c h ed u les  to   alle v i ate  th e  co n g e s tio n   in   t h e  lin e s .   T h e  m at h e m at ical  f o r m u lat i o n   o f   I P   m et h o d   in   eq u atio n s   ( 8 ) - ( 2 7 )   r ev ea ls   t h at   th e  p er f o r m a n ce   o f   t h is   m et h o d   d ep en d s   u p o n   in itializat io n   p ar am eter s   s u c h   as   m ax i m u m   n u m b er   o f   iter atio n ,   ce n ter in g   p ar a m eter   an d   to ler an ce   v al u e.   T h u s ,   in   th e  in itial izatio n   o f   I P   b ased   OP F  alg o r ith m ,   t h e  m a x i m u m   n u m b er   o f   iter atio n   I ter m ax   =  5 0 ,   ce n ter in g   p ar a m e ter   =                 an d   to ler an ce              .    Af ter   ap p licatio n   o f   OP F  b ase d   o p tim al  r esc h ed u li n g   u s in g   I P ,   th e  g en er atio n   le v els  ar e  in cr ea s ed   o r   d ec r ea s ed   in   m o d if ied   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m   to   ac h iev e  t h e  o b j ec tiv e  o f   th e  w o r k .   T h e  r esch ed u led   v al u es  o f   ac tiv e  p o w er   g en er ati o n   ar e  s h o w n   i n   Fi g u r e   3   f o r   m o d if ie d   I E E E - 3 0   b u s   s y s te m .   T h es e  f ig u r es  s h o w   t h e  v ar iatio n   i n   g e n er atio n   le v el s   o f   g e n er ato r s   af ter   r esch ed u li n g   w it h   r esp ec t to   in itial  s ch ed u les.   T h e  g en er atio n   co s t  an d   w e lf ar e  ( p r o f its )   o b tain ed   b y   g e n er ato r s   u s in g   I P   b a s ed   O P F  f o r   th e  test   s y s te m   in   a  d a y   h as  g i v en   i n   th ese  T ab le  3 .   T h e  r esu lts   s h o w   th at  t h e  w el f ar e  o f   t h e  g en er ato r s   h as  b ee n   i m p r o v ed   b y   u s i n g   I P   b ased   OP F  m et h o d .   T h e  to tal  g en er atio n   co s t  in   a  d ay   f o r   in i tial  s ch ed u le  is   1 8 8 2 6 . 9   $ /d ay   a n d   t h e  to tal  g e n er atio n   co s t  i n   a  d a y   u s i n g   I P   b ased   OP F  is   1 6 4 7 5 . 1   $ /d ay   as  g i v e n   i n   T ab le  3 .   T h u s ,   th e  r esu lt  r ev ea ls   t h at  t h e  to tal   g en er atio n   co s t  o b tai n ed   b y   I P   b ased   O P F  m et h o d   p r o v id es  s u b s ta n tial  s a v i n g   o f   2 3 5 1 . 8   $ /d ay .         T ab le  3 .   T o tal  Gen er atio n   C o s t  u s i n g   L F a n d   OP F   N o .   o f   h o u r s   G e n e r a t i o n   C o st   u si n g   L o a d   F l o w   G e n e r a t i o n   C o st   u si n g   O P F   0   6 9 7 . 3 7 2   6 2 0 . 1 3   1   6 4 1 . 4 4 5   5 5 8 . 2 3   2   5 9 9 . 1 6 8   5 0 9 . 6 5   3   5 6 2 . 5 1 5   4 7 2 . 0 1   4   5 4 1 . 4 0 4   4 4 4 . 5 9   5   5 3 9 . 3 8 2   4 4 1 . 3 1   6   5 9 0 . 4 9 4   4 9 1 . 2 7   7   6 1 8 . 6 0 2   5 2 7 . 8 3   8   6 5 4 . 8 5 7   5 7 3 . 6 5   9   6 9 9 . 2 6 8   6 1 6 . 9 3   10   7 6 9 . 7 4 8   6 7 0 . 7 5   11   8 1 3 . 5 6 1   7 0 5 . 8 3   12   8 3 8 . 6 0 7   7 3 0 . 2 3   13   8 2 7 . 2 5 4   7 2 8 . 7 7   14   8 2 9 . 7 0 8   7 2 3 . 8 1   15   8 0 8 . 7 5 8   7 0 2 . 2 3   16   8 3 1 . 0 1   7 8 9 . 3   17   9 0 5 . 4 4 7   8 0 1 . 0 1   18   9 8 4 . 0 2 9   8 6 4 . 2   19   1 0 7 5 . 7 9   9 3 8 . 8 3   20   1 1 0 8 . 9 4   9 7 7 . 1 4   21   1 0 4 5 . 4 2   9 3 4 . 5 7   22   9 7 0 . 7 9   8 6 9 . 8   23   8 7 3 . 2 9 2   7 8 3   T o t a l   G e n e r a t i o n   C o s t   i n   a   d a y   ( $ / d a y )   1 8 8 2 6 . 9   1 6 4 7 5 . 1       T h ese  test   r es u lts   r e v ea ls   t h at   ap ar t  f r o m   ec o n o m ic  g e n er at io n   s c h ed u le  t h e  OP F  b ased   g en er atio n   r esch ed u li n g   p r o v id es  v ar io u s   o th er   ad v a n ta g eo u s   s o lu t io n s   f o r   th e  p o w er   n et w o r k   o p er atio n s   s u ch   a s   co n g es tio n   m an a g e m e n t  an d   v o ltag e  co n tr o l  o f   ea ch   b u s es.  Deta iled   an al y s es  o f   th e s e  ad v an ta g eo u s   f ea tu r e s   h av e  b ee n   d eli n ea ted   in   n e x t s u b   s ec tio n .       5.   CO NCLU SI O N   I n   th is   w o r k ,  lo ad   f lo w   s t u d y   an d   I P   b ased   OP F  s tu d ies  w er e  p er f o r m ed   o n   th e  I E E E - 3 0   b u s   s y s te m   an d   th e  r es u lts   f o r   b o th   th e  ca s es  w er e  o b s er v ed   b y   co m p ar in g   t h e  r es u lts   ca r r ied   o u t  b y   p er f o r m in g   t h e  L F  s tu d y   an d   OP F  s tu d y .   I t  is   cle ar   th at  t h e  OP F  s t u d y   p r o v id e s   b etter   r esu lt s   as  co m p ar ed   t o   L F  s tu d y   an d   t h e   r esu lt s   o b tain ed   b y   u s i n g   I P   b ased   OP F  d o es  n o t  v io late  t h e   li m it  o f   t h e  s y s te m   co m p o n e n ts   w h ile  t h e  r e s u l ts   o b tain ed   d u r in g   t h e  L F  s t u d y   s h o w s   t h at  t h e  li m it  o f   s y s te m   w as  v io lated   m a n y   ti m e s   an d   th e  s y s te m   d r i f ted   to w ar d s   co n tin g e n c y .   Als o ,   o n e  o f   th e   m a in   r ea s o n s   f o r   w h ich   t h e  s tu d y   w as   co n d u c ted   w a s   to   s ee   th e   ef f ec t   o f   OP F  s tu d y   o n   t h e  p r ice  o f   th e  ac ti v e   p o w er   g e n er atio n .   Af ter   t h e  co m p ar is o n   it  i s   cle ar   th at  u s e  o f   OP F   s tu d y   o n   a  s y s te m   h a s   g i v en   a  s ig n if ican t  r ed u ctio n   in   th e  g en er atio n   co s t  o f   th e  s y s te m .   Hen ce ,   th e  p r esen t  w o r k   clea r l y   s h o w s   th at   th e   g en er atio n   s ch ed u li n g   u s i n g   I P   b ased   OP F  p r o v id es  b etter   r es u lts   an d   m a k es   th e   s y s te m   m o r e  ef f icie n t a s   w el l a s   less   co s t l y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8792   IJ A P E   Vo l.   6 ,   No .   3 ,  Dec em b er   2 0 1 7 : 1 2 3   –   132   132   RE F E R E NC E S   [1 ]   Jo h n   J.  G ra in g e r  a n d   W il li a m   D.  S tev e n so n   Jr . , " P o w e r   S y ste m   A n a l y sis , "   M c G ra w   Hill   P u b li c a ti o n ,   1 9 9 4 .   [2 ]   C. L .   W a d h wa , " El e c tri c a l  P o w e r  S y st e m , "   Ne w   Ag e   In tern a ti o n a l  P u b l ish e rs,  2 0 1 0 .   [3 ]   O.  A lsa c   a n d   B.   S to tt ,   " Op ti m a l  Lo a d   F lo w   w it h   S tea d y - S tate   S e c u rit y , "   in   IEE E  T ra n sa c ti o n s o n   Po we r A p p a ra t u s   a n d   S y ste ms ,   v o l.   P A S - 9 3 ,   n o .   3 ,   p p .   7 4 5 - 7 5 1 ,   M a y   1 9 7 4 .   [4 ]   F .   S a li h   e t  a l. ," A   S e c u rit y - c o n stra in e d   Eco n o m ic  P o w e r  Disp a tch   T e c h n iq u e   Us in g   M o d if ied   S u b g ra d ien t   A l g o rit h m   Ba se d   o n   F e a sib le  Va lu e s  a n d   P se u d o   S c a li n g   F a c to r  f o r  a   P o w e r  S y ste m   A r e a   In c lu d i n g   L i m it e d   En e rg y   S u p p ly   T h e r m a l  Un it s , "   De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g i n e e rin g ,   Esk ise h ir  Os m a n g a z i  Un iv e rsit y ,   Esk ise h ir,   T u rk e y ,   2 0 1 1 .   [5 ]   Ka r m a r k a r,   N ,   " A   n e w   p o ly n o m i a l - ti m e   a lg o rit h m   f o r  li n e a r  p ro g r a m m in g ,"   Co m b in a to rica ,   v o l   4 ,   n o .   4 ,   p p .   3 7 3 - 3 9 5 ,   De c e m b e r  1984.   [6 ]   Hu a   W e i,   H.  S a sa k i,   J.  Ku b o k a wa   a n d   R.   Yo k o y a m a ,   " A n   in terio r  p o i n t  n o n li n e a r  p ro g ra m m in g   f o r   o p ti m a l  p o w e r  f lo w   p ro b lem s  w it h   a   n o v e l  d a ta  stru c tu re , "   Pro c e e d i n g s  o f  th e   2 0 th   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   Po we r  In d u str y  Co mp u ter   A p p li c a ti o n s ,   Co l u m b u s,  OH ,   USA ,   1 9 9 7 ,   p p .   1 3 4 - 1 4 1 .   [7 ]   A .   Ra jab i - G h a h n a v ieh ,   M .   F o t u h i - F iru z a b a d ,   M .   S h a h i d e h p o u r  a n d   R.   F e u il let,   " Op ti m a l  A ll o c a ti o n   o f   A v a il a b le  T ra n s f e r  Ca p a b il it y   in   Op e ra ti n g   Ho rizo n , "   in   I EE E  T ra n s a c ti o n s  o n   Po we r  S y ste ms ,  v o l.   2 4 ,   n o .   2 ,   p p .   9 6 7 - 9 7 5 ,   M a y   2 0 0 9 .   [8 ]   Zh a n g   Ch a n g - h u a ,   Ch e n g   Yu - h u a ,   Ch e n   Yo n g ,   Hu a n g   Qi  a n d   S o n g   Yo n g - h u a ,   " A v a il a b le  tra n sf e r  c a p a b il it y   a ss e ss m e n t  c o n sid e rin g   e c o n o m ic  c o n stra in t, "   2 0 0 8   T h ird   I n ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   El e c tric  Util it y   De re g u la ti o n   a n d   Res tru c t u rin g   a n d   P o we r T e c h n o l o g ies ,   Na n j in g ,   2 0 0 8 ,   p p .   3 7 7 - 3 8 0 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         Ks h it ij   Ch o u d h a ry   b e lo n g   to   G u n a   (M P ),   DO B  is  1 5 . 0 9 . 1 9 9 3 ,   p u rs u in g   h is  B. T e c h   in   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   E n g in e e rin g   f ro m   M a n g a la y a tan   Un iv e rsit y ,   A li g a rh   ( UP ). ( k sh i ti j. jai n 1 5 2 1 @g m a il . c o m )             Ra h u l  Ku m a r   b e lo n g   to   A li g a rh   (UP ) ,   DO B  is  1 0 . 0 8 . 1 9 9 2 ,   p u rs u in g   h is  B. T e c h   in   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   E n g in e e rin g   f ro m   M a n g a la y a tan   Un iv e rsit y ,   A li g a rh   ( UP ).   (rk b a ly a n 1 0 8 @g m a il . c o m )              Dh e e re sh   Up a d h y a y   b e lo n g   to   Alig a rh   (U P ),   DO B  is   2 0 . 0 7 . 1 9 8 8 ,   Re c e iv e d   h is  B. E.   in   El e c tro n ics   a n d   In str u m e n tatio n   E n g in e e rin g   in   2 0 0 9   a n d   M . T e c h   (Co n tro l  sy s tem )  in   2 0 1 3   f ro m   d e p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   IIT   ( BHU )  V a ra n a si - In d ia.  P re se n tl y   h e   is  fa c u lt y   o f   d e p a rt m e n t  o f   El e c tri c a l   En g in e e rin g ,   I n stit u te  o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,   M a n g a la y a tan   Un iv e rsity ,   A li g a rh .   His  f ield   o f   in tere st  in c lu d e s  a p p li c a ti o n   o f   a rti f it ial  in telli g e n c e   a n d   o p ti m iz a ti o n   tec h n iq u e s  in   e lec tri c a l   e n g in e e rin g .   (d h e e re sh u p a d h y a y 1 2 3 @g m a il . c o m )         Brij e sh   S i n g h   b e lo n g   t o   Ja u n p u r  (U P ),   DO B  is   0 5 . 1 2 . 1 9 8 1 ,   R e c e iv e d   h is  B. T e c h   i n   El e c tri c a l  En g in e e rin g   in   2 0 0 3   f ro m   IET ,   P u rv a n c h a l  Un iv e rsity   J a u n p u r - I n d ia,  M . T e c h   (P o w e r  s y ste m )  in   2 0 0 9   f ro m   KN I T   S u lt a n p u r - In d ia  a n d   re c e n tl y   su b m it ted   h is  P h . D.  in   d e p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l   En g in e e rin g ,   IIT   ( BHU )  V a ra n a si - In d ia.  P re se n tl y   h e   is  f a c u lt y   o f   d e p a rt m e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   I n stit u te  o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,   M a n g a la y a tan   Un iv e rsity ,   A li g a rh .   His  f ield   o f   in tere st i n c lu d e s  P o w e r  s y ste m   o p e ra ti o n   &   c o n tr o l,   o p t im iza ti o n   a n d   p o w e r  m a r k e t.   (sin g h b 1 9 8 1 @g m a il . c o m )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.