I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o wer   E ng i neer ing   ( I J AP E )   Vo l.   9 ,   No .   3 Dec em b e r   2 0 2 0 ,   p p .   245 ~ 249   I SS N:  2252 - 8 7 9 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e. v 9 . i3 . p p 2 4 5 - 2 4 9          245       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a p e. ia esco r e. co m   Diminutio n of   fac tual po wer los s b y  enhanced ba c te ria l f o ra g ing   o ptimiza tion a lg o rithm       K a na g a s a ba i Leni n   De p a rtme n o El e c tri c a a n d   El e c tro n ics   E n g i n e e rin g ,   P ra sa d   V.   P o tl u ri  S id d h a rt h a   In stit u te o f   Tec h n o lo g y ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   3 ,   2 0 2 0   R ev is ed   Feb   1 9 ,   2 0 2 0   Acc ep ted   Ma r   3 ,   2 0 2 0       Th is  p a p e p re se n ts  a n   e n h a n c e d   b a c teria fo ra g i n g   o p ti m iza ti o n   (EB F O)   a lg o rit h m   fo r   so lv i n g   th e   o p ti m a l   re a c ti v e   p o we p r o b lem .   Ba c teria f o ra g i n g   o p ti m iza ti o n   is  b a se d   o n   f o ra g i n g   b e h a v i o u o Esc h e ric h i a   c o li   b a c teria   wh ich   p re se n i n   t h e   h u m a n   i n tes t in e .   Ba c teria   h a v e   in c li n a ti o n   t o   c o n g re g a te     th e   n u tri e n t - rich   a re a b y   a n   a c ti o n   c a ll e d   a Ch e m o   tax is.   T h e   b a c teria fo ra g in g   p r o c e ss   c o n sists   o f o u c h ro n o lo g ica m e th o d i. e .   c h e m o   tax is,   sw a rm in g   a n d   re p ro d u c ti o n   a n d   e li m in a ti o n - d isp e rsa l.   In   t h is  wo rk   ro tatio n   a n g le  a d a p ti v e ly   a n d   i n c e ss a n tl y   m o d e rn ize d ,   w h ich   a u g m e n t h e   d iv e rsity     o th e   p o p u lati o n   a n d   p r o g re ss   t h e   g lo b a se a rc h   c a p a b il it y .   Th e   q u a n t u m   r o t a t i o n   g a t e   i s   u t i l i z e d   f o r   c h e m o   t a x i s   t o   m o d e r n i z e   t h e   s t a t e   o f   c h r o m o s o m e   p r o j e c t e d   E B F O   a l g o r i t h m   h a s   b e e n   t e s te d   i n   s t a n d a r d   I E E E   1 4 , 3 0 0   b u s   t e s t   s y s t e m   a n d   s i m u l a t i o n   r e s u l t s   s h o w   t h e   p r o j e c t e d   a l g o r i t h m   r e d u c e d   t h e   r e a p o w e r   l o s s   e x t e n s i v e l y .   K ey w o r d s :   E n h an ce d   b ac ter ial  f o r ag in g   o p tim izatio n   Op tim al  r ea ctiv p o wer   T r an s m is s io n   lo s s   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Kan ag asab ai  L en in ,     Dep ar tm en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g in ee r i n g ,   Pra s ad   V.   Po tlu r i Sid d h ar th I n s titu te  o f   T ec h n o lo g y ,   Kan u r u ,   Vijay awa d a ,   An d h r Pra d esh - 5 2 0 0 0 7 ,   I n d ia.   E m ail:  g k len in @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   R ea ctiv p o wer   p r o b lem   p la y s   k ey   r o le  in   s ec u r an d   ec o n o m ic  o p e r atio n s   o f   p o w er   s y s tem .   Op tim al  r ea ctiv p o wer   p r o b lem   h as  b ee n   s o lv e d   b y   v ar iety   o f   ty p es  o f   m eth o d s   [ 1 - 6 ] .   Nev er t h eless   n u m er o u s   s cien tific   d if f icu lties   ar f o u n d   wh ile  s o lv in g   p r o b lem   d u to   an   ass o r tm e n o f   co n s tr ain ts .   E v o lu tio n a r y   tech n i q u es  [ 7 - 1 6 ]   ar ap p lied   to   s o lv th r e ac tiv p o wer   p r o b lem ,   b u th m ain   p r o b lem   is   m an y   alg o r ith m s   g et  s tu ck   in   lo ca o p tim al  s o lu tio n   a n d   f ai led   to   b alan ce   th e x p lo r ati o n   an d   ex p lo itatio n   d u r in g   t h s ea r ch   o f   g l o b al  s o l u tio n .   T h is   r esear ch   wo r k   p r es en ts   an   e n h an ce d   b ac ter ial  f o r ag in g   o p tim izatio n   ( E B FO)   alg o r ith m   f o r   s o lv i n g   th o p tim al  r ea ctiv p o wer   p r o b lem .   I is   n ew - f an g le d   h y b r id   o p tim izatio n   alg o r ith m ,   wh ich   m er g e   th e   q u an tu m   b ased   ev o l u tio n ar y   alg o r ith m   with   th e   b ac ter ial   f o r ag in g   alg o r ith m .   Qu an tu m   r o tatio n   a n g le  is   s et  th r o u g h   t h lo o k - u p   tab le  p r o ce d u r e,   a n d   r o tatio n   an g le  is   ac q u ir ed   is   d is cr ete   b u ca n n o co m p letely   r ep lica te  th f u n d am en tal  s itu atio n   o f   th s o lu tio n   s p ac e.   I n   th is   wo r k   r o tatio n   an g le  ad ap tiv ely   a n d   in c ess an tly   m o d er n ize d ,   wh ich   au g m en t   th d iv e r s ity   o f   th p o p u latio n   an d   p r o g r ess     th g lo b al  s ea r c h   ca p a b ilit y .   Pro jecte d   e n h an ce d   b ac ter ial  f o r ag in g   o p tim izatio n   ( E B FO)   alg o r ith m   h as  b ee n   test ed   in   s tan d ar d   I E E E   1 4 , 3 0 0   b u s   test   s y s tem   an d   s im u latio n   r esu lts   s h o w   th p r o jecte d   alg o r i th m   r ed u ce d   th r ea l p o wer   lo s s   ex ten s iv ely .       2.   P RO B L E M   F O R M U L AT I O N   Ob jectiv e   o f   t h e   p r o b le m   is   t o   r e d u ce   t h e   t r u e   p o w e r   l o s s :     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8 7 9 2   I n t J   Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.   9 ,   No .   3 Dec em b e r   2 0 2 0 :   245     249   246     Vo l ta g e   d e v ia ti o n   g i v e n   as  f o ll o ws:       Vo l ta g e   d e v ia ti o n   g i v e n   b y :       C o n s tr ai n t   ( E q u ality ) ;       C o n s tr ain ts   ( I n eq u ality ) ;                 3.   E NH ANC E B ACT E R I AL   F O RAG I NG   O P T I M I Z AT I O AL G O RIT H M   E n h an ce d   b ac ter ial  f o r a g in g   o p tim izatio n   alg o r ith m   is   n e w - f an g led   h y b r i d   o p tim izatio n   alg o r ith m ,   wh ich   m er g th q u an t u m   b ased   ev o lu tio n ar y   alg o r ith m   with   th b ac ter ial  f o r ag in g   a lg o r ith m .   Qu an tu m   r o tatio n   an g le  is   s et  th r o u g h   th lo o k - u p   tab le  p r o ce d u r e,   a n d   r o tatio n   a n g le  is   ac q u ir ed   i s   d is cr ete  b u ca n n o t   co m p letely   r ep licate  th e   f u n d a m en tal  s itu atio n   o f   th e   s o lu tio n   s p ac [ 1 7 ] .     Qu an tu m   b it     I n   co n v e n tio n al  b it  h av two   v alu es  0   o r   1 ,   b u th s u p er p o s itio n   th v alu es  will  b in   q u b it.  W ith   b r ac k et  d ata  th e   s tate  o f   q u b i t c an   b s y m b o lized   b y :       wh er |   φ     s y m b o lize  v ec to r   s p ac e.   C lass ical  b it  v alu es  0   a n d   1   ca n   b r e p r esen ted   b y   | 0   a n d   | 1 c   an d   d   is   co m p lex   n u m b e r s   s u ch   th at:       an d   d   s y m b o lize  th c o m p le x   n u m b er   o f   th p r o b a b ilit y   a m p litu d es.     Qu an tu m   r e v o lu tio n   g ate     Qu an tu m   r o tatio n   g ate  is   f r e q u en tly   u s ed   an d   d ef i n ed   b y :       Sin g le  q u an tu m   ch r o m o s o m i s   in d icate d   b y   ,       “m ”  d en o tes  th e   n u m b er   o f   q u an tu m   b its j=1 ,   2 ,   .   .   .   ,   n ,   s ize  o f   p o p u latio n   s y m b o lize d   b y   n ;   an d   g en etic  alg eb r in d icate d   b y   t.  ( , ) ,   ar e   in itialize  with   ( 1 2 , 1 2 )   an d   it  d esig n ate  s in g le  q u a n tu m   b it   ch r o m o s o m wh ich   s y m b o lize   th lin ea r   s u p er p o s itio n   with   t h s im ilar   p o s s ib ilit y   in   all  p r o b ab le  s tates.     F = P L =     g k k Nbr ( V i 2 + V j 2 2 V i V j c os θ ij )     ( 1 )   F = P L + ω v × Vol ta ge   De via tion     ( 2 )   Vol ta ge   De via tion = | V i 1 | N p q i = 1     ( 3 )   P G = P D + P L     ( 4 )   P g s l ac k m i n P g s l ack P g s l a ck m ax     ( 5 )   Q gi m i n Q gi Q gi m ax   , i N g     ( 6 )   V i m i n V i V i m ax   , i N     ( 7 )   T i m i n T i T i m ax   , i N T     ( 8 )   Q c m i n Q c Q C m ax   , i N C     ( 9 )   | φ = α | 0 + β | 1     ( 1 0 )   | | 2 + | | 2 = 1     ( 1 1 )   ( ) = (     )     ( 1 2 )     =   ( 1 1 | 2 2 . . )     ( 1 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   Ap p l Po wer   E n g   I SS N:  2252 - 8 7 9 2       Dimin u tio n   o f fa ctu a l p o w er lo s s   b en h a n ce d   b a cteria l   fo r a g in g   o p timiz a tio n …  ( K a n a g a s a b a i Len in )   247     w h er S k   is   th n u m b er   o f   k   s tate  o f   ch r o m o s o m e   &   it   s y m b o lized   b y   th e   b in ar y   s tr in g   ( 1 , 2 , . . , )   ( 1 , 2 , . . , )   will  b 0   o r   1 .   W h en   ( t ) = { P 1 t , P 2 t , . P n t } ,   g r o u p   o f   b in ar y   p o p u la tio n   attain ed .   P i t ( 1 , 2 , . . , n )   is   b in ar y   s tr in g   o f   th len g th   m   an d   is   cr ea ted   b y   p o s s ib ilit y   o f   q u a n tu m ,   with   p ick i n g   ev e r y   b it   u s in g   | α i t | 2 or   | β i t | 2   of   q j   t   P i t ( 1 , 2 , . . , n )   is   ev alu ate  th f itn ess   v alu e.   B ac ter ial  f o r ag in g   o p tim izatio n   is   b ased   o n   f o r ag i n g   b e h av io u r   o f   E s ch erich ia   co li   ba cte r ia  wh ich   p r esen in   th h u m an   i n test in e.   B ac ter ia  h av in clin atio n   t o   co n g r eg ate  th n u tr ien t - r ic h   ar ea s   b y   an   ac tio n   ca lled   as  c h em o   tax is .   T h b a cter ial  f o r ag in g   p r o ce s s   co n s is ts   o f   f o u r   c h r o n o lo g ical  m eth o d s   i.e .   ch em o   tax is ,   s war m in g   an d   r e p r o d u cti o n   an d   elim in atio n - d is p er s al.   C h em o   tax is :   - I n   t h c o m p u tati o n al  ch e m o   ta x is ,     th p r o g r ess io n   o f   i th   b ac ter iu m   s u b s eq u en t to   o n s tep   ca n   b s y m b o lized   as :       Swar m in g - C ell  to   C ell  in d icatio n   in   E.   c o li   s war m   is   s cien ti f ically   s y m b o lized   as :      ( , ( , , ) ) =  ( , ( , , ) ) = 1 = [  ( ( = 1 = 1 ) 2 ) ] + [    ( ( ) 2 = 1 ) ] = 1     ( 1 6 )     R ep r o d u ctio n s u b s eq u en to   th co n clu s io n   o f   all  N c   ch e m o   tactic  s tag e,   r ep r o d u ctio n   ac tio n   will  b eg in .   I n   ascen d in g   o r d e r   f itn ess   v alu o f   th b ac ter ia  will  b s to r ed .   E lim in atio n   an d   d is p er s al it  is   n ec ess ar y   to   s p r ea d   th b ac ter ia  m ay   b e   s tead ily   o r   ab r u p tly   h en ce   o p p o r tu n ity   o f   b ein g   e n s n ar ed   in   to   lo c al   m in im will  b elim in ated .   Dis p er s io n   o p er atio n   ta k es  p lace   af ter   d ef i n ite  n u m b er   o f   r e p r o d u ctio n   p r o ce d u r es.  I n   t h p er i o d   o f   th ch em o   tax is   lo o p   to p p le  d ir e ctio n   is   m o d er n ized   b y :       T h cu s to m ized   o p er ato r   o f   p r o b ab ilit y   am p litu d is   d ef in ed   as:       E n h an ce d   q u a n tu m   r o tatio n   an g le  is   d o n b y :           Dir ec tio n   o f   th r o tatio n   a n g le   is   co n tr o lled   b y   M an d   M an d   s ize  o f   th r o tatio n   a n g le  is   co n tr o lled   by  η θ 0 Pre s en t   f itn ess   v a lu o f   ch em o   tactic  s tep   s i ze   v ar y i n g   is   lik ely   to   en d o with   im p r o v ed   co n v er g en ce   p e r f o r m an ce .   A d ap tio n   s ch em f o r   th s tep   s iz f o r   i th   b ac ter i u m   is   g iv en   b y :       W h er   is   p o s itiv co n s tan t.     C os t f u n ctio n   o f   th i th   b ac te r iu m   C ( i)   = V ar iab le  r u n   ( s tep )   len g t h   o f   i th   b ac ter iu m   Step   a   :   I n itialize  th p ar am eter s     Step   b   Pro ce d u r o f   e lim in atio n   an d   d is p er s al  lo o p   Step   c   B eg in   o f   r ep r o d u ctio n   lo o p   Step   d   B eg in   o f   c h em o   tax is   lo o p   | = 1 2 | 2 = 1     ( 1 4 )   ( + 1 , , ) = ( , , ) + ( ) ( )     ( 1 5 )   ( + 1 ) = ( ) + 1 (   ) + 2  (     )     ( 1 7 )   [ ] = { ( , 1 ) , | | 2           ( 1 , ) , | | 2                 ( , )                                                                ( 1 8 )   1 =  ( ( 0 . 5 ) )     ( 1 9 )   2 =    ( )     ( 2 0 )   = 1 2 0 ( ƞ )     ( 2 1 )   ( ) = | ( ) | | ( ) + | = 1 1 + ( )     ( 2 2 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2252 - 8 7 9 2   I n t J   Ap p l Po wer   E n g ,   Vo l.   9 ,   No .   3 Dec em b e r   2 0 2 0 :   245     249   248   Step   e   : Wh en   j < Nc,   th en   g o   to   Step   d   ch em o   tax is   will b co n tin u e d   b ec au s b ac ter ia  life   is   n o t o v er .   Step   f   R ep r o d u ctio n   p r o ce d u r e   ap p l ied       Step   g   W h en   k <N re ,   th en   g o   to   Step   c;  wh en   s p ec if ic  n u m b er   o f   r ep r o d u ctio n   s tep s   ar n o r ea ch ed ,   th en     co m m en ce   th e   s u b s eq u en g en er atio n   o f   th ch em o   tactic  lo o p .   Step   h   E lim in atio n - d is p er s al:  Fo r   1 , 2 , . . , with   th p r o b ab ilit y   p ed ,   ea ch   b ac ter i u m   ar elim i n ated   an d     d is p er s e,   th en   n u m b er   o f   b a c ter ia  in   th p o p u latio n   will  b co n s tan t.  Fo r   ab o v ac t io n ,   wh en       b ac ter iu m   is   er ad icate d ,   m e r ely   d is p er s o n to   an   ar b itr ar y   lo ca tio n   in   th d o m ain .   W h en   l <N ed     th en   g o   to   Step   b ,   o r   else e n d ;   Step   i   :   W h en   th e   en d   co n d itio n   o f   t h p r o jecte d   al g o r ith m   is   f u lf illed ,   th en   th e   o p tim al   f itn ess   v alu an d   th co n s eq u e n t in d iv id u al  p o s i tio n   r an k   ar th o u tp u t,  o r   els r etu r n   t o   S tep   c.         4.   SI M UL A T I O R E S UL T S   At  f ir s in   s tan d ar d   I E E E   1 4   b u s   s y s tem   th v alid ity   o f   t h p r o p o s ed   E B FO   alg o r ith m   h as  b ee n   test ed   an d   co m p a r is o n   r esu lts   ar p r esen ted   in   T ab le  1 .   T h en   I E E E   3 0 0   b u s   s y s tem   [ 1 8 ]   is   u s ed   as  test   s y s tem   to   v alid ate   th p er f o r m an ce   o f   th E B FO   a l g o r it h m .   T a b l e   2   s h o w s   t h e   c o m p a r is o n   o f   r e a l   p o w e r   l o s s   o b t a i n ed   a f t e r   o p t i m i z at i o n .       T ab le  1 .   C o m p a r is o n   o f   r esu lts   C o n t r o l   v a r i a b l e s   A B C O   [ 1 9 ]   I A B C O   [ 1 9 ]   EB F O   V1   1 . 0 6   1 . 0 5   1 . 0 3   V2   1 . 0 3   1 . 0 5   1 . 0 0   V3   0 . 9 8   1 . 0 3   1 . 0 0   V6   1 . 0 5   1 . 0 5   1 . 0 0   V8   1 . 0 0   1 . 0 4   0 . 9 0   Q9   0 . 1 3 9   0 . 1 3 2   0 . 1 0 0   T5 6   0 . 9 7 9   0 . 9 6 0   0 . 9 0 0   T4 7   0 . 9 5 0   0 . 9 5 0   0 . 9 0 0   T4 9   1 . 0 1 4   1 . 0 0 7   1 . 0 0 0   P l o ss   ( M W )   5 . 9 2 8 9 2   5 . 5 0 0 3 1   4 . 1 6 4 8       T ab le  2 .   C o m p a r is o n   o f   r ea l p o wer   lo s s   P a r a me t e r   M e t h o d   EG A   [ 2 0 ]   M e t h o d   EEA   [ 2 0 ]   M e t h o d   C S A   [ 2 1 ]   EB F O   P LO S S   ( M W )   6 4 6 . 2 9 9 8   6 5 0 . 6 0 2 7   6 3 5 . 8 9 4 2   6 1 8 . 0 4 8 2       5.   CO NCLU SI O N   I n   th is   wo r k   E B FO   alg o r ith m   h as  b ee n   s u cc ess f u lly   s o lv ed   th o p tim al  r ea ctiv p o we r   p r o b lem .   R o tatio n   an g le  ad ap tiv ely   an d   in ce s s an tly   m o d er n ized   wh ic h   au g m en te d   th d iv er s ity   o f   th p o p u latio n   an d   p r o g r ess   th g lo b al  s ea r ch   ca p ab ilit y .   T h q u an tu m   r o tatio n   g ate  is   u tili ze d   f o r   ch em o   tax is   to   m o d er n ize  th e   s tate  o f   ch r o m o s o m e   p r o jecte d   E B FO   alg o r ith m   h as  b ee n   test ed   in   s tan d ar d   I E E E   1 4 , 3 0 0   b u s   test   s y s tem   an d   s im u latio n   r esu lts   s h o th p r o jecte d   alg o r ith m   r ed u ce d   th r ea l p o wer   lo s s   ex ten s iv ely .       RE F E R E NC E S   [1 ]   K.  Y.  Lee ,   Y.  M .   P a r k ,   a n d   J.  L.   Ortiz,  " F u e l - c o st   m in imis a ti o n   fo r   b o t h   re a l - a n d   re a c ti v e - p o we d is p a tch e s,"   in   IE E   Pro c e e d in g s C - Ge n e ra ti o n ,   T r a n s miss io n   a n d   Distrib u ti o n ,   v o l.   1 3 1 ,   n o .   3 ,   p p .   8 5 - 9 3 ,   M a y   1 9 8 4 .   [2 ]   N.  I.   De e b   a n d   S .   M .   S h a h id e h p o u r ,   " An   e fficie n tec h n i q u e   fo re a c ti v e   p o we d isp a tch   u sin g   a   re v ise d   li n e a r   p ro g ra m m in g   a p p ro ach ,   E lec tric P o we r S y ste m R e se a rc h ,   v o l.   1 5 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 1 - 1 3 4 ,   Oc t o b e 1 9 8 8 .   [3 ]   M.  Bjelo g rli c ,   M .   S .   Ca lo v ic,  P .   Ristan o v ic ,   a n d   B.   S .   Ba b ic,  " Ap p li c a ti o n   o Ne wto n ' o p ti m a l   p o we flo i n   v o lt a g e /rea c ti v e   p o we c o n tr o l, "   i n   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   P o we r S y ste ms ,   v o l.   5 ,   n o .   4 ,   p p .   1 4 4 7 - 1 4 5 4 ,   N o v .   1 9 9 0 .   [4 ]   S .   G ra n v il le,  " Op ti m a re a c ti v e   d i sp a tch   th r o u g h   i n terio r   p o in m e t h o d s , "   i n   IEE T ra n sa c ti o n o n   Po we S y ste ms v o l.   9 ,   n o .   1 ,   p p .   1 3 6 - 1 4 6 ,   F e b .   1 9 9 4 .   [5 ]   N.  G ru d in i n ,   " Re a c ti v e   p o we o p ti m iza ti o n   u si n g   s u c c e ss iv e   q u a d ra ti c   p r o g ra m m in g   m e th o d , "   i n   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   Po we S y ste ms ,   v o l.   1 3 ,   n o .   4 ,   p p .   1 2 1 9 - 1 2 2 5 ,   No v .   1 9 9 8 .   [6 ]   Wei  Ya n ,   Ju a n   Y u ,   D.  C.   Y u ,   a n d   K.  B h a tt a ra i,   " n e o p t ima re a c ti v e   p o we flo m o d e i n   r e c tan g u lar  fo rm     a n d   it so lu ti o n   b y   p re d icto c o rr e c to p rima d u a in teri o p o i n m e th o d , "   i n   IEE T ra n sa c ti o n o n   Po we S y ste ms v o l.   2 1 ,   n o .   1 ,   p p .   6 1 - 6 7 ,   F e b .   2 0 0 6 .   [7 ]   A.  M u k h e rjee   a n d   V.  M u k h e rjee ,   " S o lu ti o n   o o p ti m a re a c ti v e   p o we d isp a tch   b y   c h a o ti c   k ril h e rd   a lg o rit h m , "     in   IET   Ge n e ra ti o n ,   T ra n sm issio n   &   Distrib u ti o n ,   v o l.   9 ,   n o .   1 5 ,   p p .   2 3 5 1 - 2 3 6 2 ,   1 9   1 1   2 0 1 5 .   [8 ]   Zec h u n   Hu ,   Xifa n   Wa n g ,   a n d   G a re th   Tay lo r , " S to c h a stic o p ti m a re a c ti v e   p o we d is p a tch F o rm u lati o n   a n d   so l u ti o n   m e th o d , "   I n ter n a ti o n a J o u rn a o f   El e c trica Po we r &   E n e rg y   S y ste ms ,   v o l .   3 2 ,   n o .   6 ,   p p .   6 1 5 - 6 2 1 Ju ly   2 0 1 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   Ap p l Po wer   E n g   I SS N:  2252 - 8 7 9 2       Dimin u tio n   o f fa ctu a l p o w er lo s s   b en h a n ce d   b a cteria l   fo r a g in g   o p timiz a tio n …  ( K a n a g a s a b a i Len in )   249   [9 ]   M a h a letc h u m A/P   M o rg a n ,   No Ru Ha sm a   Ab d u ll a h ,   M o h d   He rwa n   S u laim a n ,   M a h fu z a h   M u s tafa ,     a n d   Ro sd i y a n a   S a m a d ,   " M u lt i - o b jec ti v e   e v o l u ti o n a ry   p ro g ra m m in g   (M OEP u sin g   m u tati o n   b a s e d   o n   a d a p t iv e   m u tatio n   o p e r a to r   (AMO)  a p p li e d   f o o p t ima re a c ti v e   p o we d isp a tch , "   A RP J o u rn a l   o f   E n g i n e e rin g   a n d   A p p li e d   S c ien c e s v o l .   1 1 ,   n o .   1 4 ,   p p .   8 8 8 4 - 8 8 8 8 ,   2 0 1 6 .   [1 0 ]   K.  P a n d iara jan   a n d   C.   K.  Ba b u la l ,   " F u z z y   h a rm o n y   se a rc h   a lg o ri t h m   b a se d   o p ti m a p o we fl o fo p o we sy ste m   se c u rit y   e n h a n c e m e n t , "   I n ter n a t io n a J o u rn a o E lec trica Po we &   En e rg y   S y ste ms ,   v o l.   7 8 ,   p p .   7 2 - 79 Ju n e   2 0 1 6 .     [1 1 ]   M o rg a n   M a h a letc h u m i,   Ab d u ll a h   No R u Ha sm a ,   H.  S u laim a n   M . ,   M u sta fa   M a h f u z a h ,   a n d   S a m a d   Ro sd i y a n a " Be n c h m a rk   stu d ies   o n   o p ti m a r e a c ti v e   p o we d isp a tch   (ORPD)  b a se d   m u lt i - o b jec ti v e   e v o lu ti o n a r y   p ro g ra m m in g   (M OEP u sin g   m u tatio n   b a se d   o n   a d a p ti v e   m u tatio n   a d a p ter  (A M O)  a n d   p o l y n o m ial  m u tati o n   o p e ra to ( P M O) , "   J o u rn a o El e c trica S y ste ms v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   1 2 1 - 1 3 2 ,   2 0 1 6 .   [1 2 ]   Re b e c c a   Ng   S h in   M e i,   M o h d   H e rwa n   S u laim a n ,   a n d   Zu r ian M u sta ffa ,   " An li o n   o p ti m ize fo o p ti m a re a c ti v e   p o we d is p a tch   so lu ti o n , "   J .   El e c trica S y ste ms   S p e c ia l   Iss u e   A M P E2 0 1 5 ,   p p .   6 8 - 74 ,   2 0 1 6 .   [1 3 ]   An to n io   G a g li a n o   a n d   F ra n c e sc o   No c e ra ,   " An a l y sis  o f   th e   p e rfo r m a n c e o e lec tri c   e n e rg y   sto ra g e   in   re sid e n ti a l   a p p li c a ti o n s , "   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l   o He a t   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l.   3 5 ,   S p e c ial  Iss u e   1 ,   p p .   S 4 1 - S 4 8 ,     S e p tem b e 2 0 1 7 .   [1 4 ]   M .   Ca ld e ra ,   P .   Un g a ro ,   G .   Ca m m a ra ta,  a n d   G .   P u g li si,   " S u r v e y - b a se d   a n a ly sis  o th e   e lec tri c a e n e rg y   d e m a n d   in   Italian   h o u se h o ld s , "   M a t h e ma ti c a M o d e l li n g   o E n g in e e rin g   Pro b l e ms v o l.   5 ,   n o .   3 ,   p p .   2 1 7 - 2 2 4 ,   S e p tem b e 2 0 1 8 .   [1 5 ]   Am il k a P u ris,   Ra fa e Be ll o ,   Da n iel  M o li n a ,   a n d   F ra n c isc o   He rre ra ,   " Va riab le  m e sh   o p ti m iza ti o n   fo c o n ti n u o u s   o p ti m iza ti o n   p ro b lem s , "   S o ft   C o m p u ti n g ,   v o l.   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   5 1 1 - 5 2 5 ,   M a rc h   2 0 1 2 .   [1 6 ]   Ke n n e th   V.  P rice ,   Ra in e M .   S to r n ,   a n d   Jo u n A.   Lam p in e n ,   " Diffe re n ti a e v o l u ti o n :   p ra c ti c a a p p ro a c h   to   g l o b a l   o p ti m iza ti on , "   Be rli n ,   G e rm a n y S p rin g e r,   2 0 0 6 .   [1 7 ]   H.  Ga o   a n d   C.   Li ,   " Qu a n tu m - in sp ired   b a c teria fo ra g in g   a lg o rit h m   fo p a ra m e ter  a d ju stm e n in   g re e n   c o g n it i v e   ra d io , "   in   J o u r n a l   o S y ste ms   En g in e e rin g   a n d   El e c tro n ics ,   v o l.   2 6 ,   n o .   5 ,   p p .   8 9 7 - 9 0 7 ,   2 0 1 5 .   [ 1 8 ]   R .   C .   A u g u s t ,   " P o w e r   s y s te m   te s t   c a se   a rc h i v e 300  b u s   p o w e r   f l o w   t e s c a s e , "   1993 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e   at h t t p s :/ / l a b s . e c e . u w . e d u / p s t ca / p f 3 0 0 / p g _ t c a 3 0 0 b u s . h t m .   [ 1 9 ]   C .   M .   K .   S i v a li n g a m ,   S .   Ra m a c h a n d ra n ,   a n d   P .   S .   S .   Ra jam a n i ,   " Re a c ti v e   p o we o p t imiz a ti o n   i n   a   p o we sy ste m   n e two rk   t h ro u g h   m e tah e u risti c   Alg o rit h m s,  T u rk ish   J o u rn a o f   El e c trica En g in e e rin g   &   C o mp u ter   S c ien c e s   v o l.   2 5 ,   n o .   6 ,   p p .   4 6 1 5 - 4 6 2 3 ,   2 0 1 7 .   [2 0 ]   S .   S u re n d e Re d d y ,   P .   R.   Bij we ,   a n d   A.  R.   Ab h y a n k a r ,   " F a ste e v o lu ti o n a r y   a lg o rit h m   b a se d   o p t ima p o we flo w   u sin g   i n c re m e n tal  v a riab les , "   In t e rn a ti o n a J o u rn a o E lec trica Po we &   En e rg y   S y ste ms ,   v o l.   5 4 ,   p p .   1 9 8 - 2 1 0 ,   Ja n u a ry   2 0 1 4 .   [2 1 ]   S .   S u re n d e Re d d y ,   " Op ti m a re a c ti v e   p o we sc h e d u l in g   u si n g   c u c k o o   se a rc h   a lg o rit h m , "   I n ter n a ti o n a l   J o u r n a l     o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l.   7 ,   n o .   5 ,   p p .   2 3 4 9 - 2 3 5 6 ,   Oc t o b e 2 0 1 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.