I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   5 Octo b e r   2 0 1 8 ,   p p .   3 4 2 7 ~ 3 4 3 5   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 5 . pp 3 4 2 7 - 3435          3427       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   M ulti - O bje ctive  b a sed O p ti m a l  Ene rg y  and Rea ctive  Po w er  Dispa tch  in  Der eg ula ted  Elec trici ty  M a rk ets       Su re nd er   Re dd y   Sa l k uti   De p a rtme n o f   Ra il ro a d   a n d   El e c t rica En g in e e rin g ,   W o o so n g   Un iv e rsit y ,   Da e jeo n ,   Re p u b li c   o f   Ko re a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle   his to r y:   R ec eiv ed   A p r   9 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   J u n   8 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J u n   21 ,   2 0 1 8     T h is  p a p e p re se n ts  a   d a y - a h e a d   (DA m u lt i - o b jec ti v e   b a se d   jo i n e n e rg y   a n d   re a c ti v e   p o w e d isp a tch   in   th e   d e r e g u late d   e lec tri c it y   m a rk e ts.   T h e   trad it io n a so c ial  we lfare   in   th e   c e n t ra li z e d   e lec tri c it y   m a rk e t c o m p rise o f   c u sto m e rs   b e n e f it   f u n c ti o n   a n d   th e   c o st  f u n c ti o n   o f   a c ti v e   p o we g e n e ra ti o n .   In   t h is   p a p e r,   th e   tra d it i o n a so c ial  w e lfare   is  m o d if ied   to   in c o r p o ra te  t h e   c o st  o f   b o t h   a c ti v e   a n d   re a c ti v e   p o w e g e n e ra ti o n .   He re ,   th e   v o lt a g e   d e p e n d e n t   lo a d   m o d e li n g   is  u se d .   T h is  p a p e b rin g o u th e   u n su it a b il it y   o f   trad it io n a sin g le  o b jec ti v e   f u n c ti o n s,  e . g . ,   so c i a we lfare   m a x i m iz a ti o n   (S W M ),   lo ss   m in i m iza ti o n   (L M d u e   to   t h e   re d u c ti o n   o f   a m o u n o f   lo a d   se rv e d .   T h e re f o re ,   a   m u lt i - ob jec ti v e   b a se d   o p t im iza ti o n   is  re q u ired .   T h is  p a p e p ro p o se f o u o b jec ti v e s,  i. e . ,   S W M ,   lo a d   se rv e d   m a x i m iz a ti o n   (L S M ),   L M   a n d   v o lt a g e   sta b il it y   e n h a n c e m e n in d e x   (V S EI) a n d   t h e se   o b jec ti v e s ca n   b e   c o m b in e d   a p e th e   o p e ra ti n g   c o n d it i o n .   T h e   sim u latio n   s t u d ies   a re   p e rf o rm e d   o n   IE EE   3 0   b u tes sy ste m   b y   c o n sid e rin g   th e   b o th   tra d it i o n a c o n sta n l o a d   m o d e li n g   a n d   t h e   p r o p o se d   v o lt a g e   d e p e n d e n l o a d   m o d e li n g .   K ey w o r d :   E v o lu tio n ar y   al g o r ith m s   L o ad   m o d elin g   Ma r k et  clea r in g   Mu lti - o b j ec tiv o p ti m izatio n   So cial   w el f ar e   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Su r en d er   R ed d y   Sa lk u ti,   Dep ar t m en t o f   R ailr o ad   an d   E lectr ical  E n g in ee r i n g ,     W o o s o n g   Un i v er s it y ,     J ay a n g - d o n g ,   Do n g   Gu ,   Dae j eo n ,   3 0 0 7 1 8 ,   R ep u b lic  o f   Ko r e a .   E m ail:  s u r e n d er @ w s u . ac . k r     NO M E NCLAT UR E   a 0                           A v ai lab ilit y   p r ice  o f f er   ( in   $ ) .   N G                        Nu m b er   o f   g e n er ato r s   p ar ticip atin g   in   t h m a r k et  clea r in g .   N D                        Nu m b er   o f   lo ad   d em a n d s   p ar ticip at in g   in   t h e   m ar k et  clea r i n g .   n p ,   n q                               Vo ltag ex p o n en ts .                                   A ctiv p o w er   o u tp u t f r o m   i th   g e n er ati n g   u n it a t h o u r   k .   RR i                       R am p   r ate  li m i ts   o f   i th   g e n er ati n g   u n it.   C Gi (P Gi )                         C o s t f u n ctio n   f o r   g en er atin g   t h ac tiv p o w er   P Gi .   B Di (P Di )                         Dem an d   f u n cti o n   at  b u s   i.    a i , b i , c                         Gen er ato r   c o s t c o ef f icie n t s   o f   i th   g en er ato r   b u s .   d i , e i , f i                Dem an d   f u n cti o n   co ef f ic ien t s   o f   i th   lo ad   b u s .   Q 1, i                       Op e r atin g   r eg i o n   b et w ee n   ( Q m in     0 ) .   Q 2, i                       Op e r atin g   r eg i o n   b et w ee n   ( Q base     Q A ).   Q 3, i                       Op e r atin g   r eg i o n   b et w ee n   ( Q A     Q B ).                                 B id   p r ice  o f   i th   g en er ato r .                               Ma r k et  C lear in g   P r ice  ( MCP )   o f   en er g y   o n l y   m ar k et.     1.   I NT RO D UCT I O N     I n d ep en d en S y s te m   Op er ato r   ( I SO)   co llects  th h alf - h o u r l y /h o u r l y   s u p p l y   b id s   f r o m   t h g en er atio n   co m p a n ies  ( GE N C Os)  an d   d e m an d   b id s   f r o m   d is tr ib u tio n   co m p an ies  ( DI SC Os)  f o r   s o lv in g   t h d a y - a h ea d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8   :   3 4 2 7     3 4 3 5   3428   ( DA )   m ar k et  clea r in g   ( g e n er a tio n   an d   lo ad   d em a n d   s ch ed u le)   p r o b lem .   I n   t h d er eg u la t ed   p o w er   in d u s tr y ,   estab lis h in g   an   e f f ec t iv an d   eq u itab le  r ea ctiv p o w er   m ar k et  w ith   t h co n s id er atio n   o f   th v o lta g s ec u r it y   p r o b lem   is   v er y   i m p o r ta n to   p r o v id r eliab le  p o w er   s y s te m .   A n c i llar y   s er v ices  ar n ec e s s ar y   to   s u p p o r th e   tr an s m is s io n   o f   elec tr ic  p o w e r   f r o m   p r o d u ce r s   to   cu s to m er s .   T h ese  s er v ices  ar n ee d ed   to   en s u r th a th e   I SOs   ar ab le  to   m ee t t h eir   r es p o n s ib ilit ies a n d   to   en h a n ce   t h s y s te m   m ai n te n an ce ,   r eliab il it y   an d   q u al it y .     R ef er e n ce   [ 1 ]   p r o p o s es  n e w   s tr u ctu r e   f o r   j o in e n er g y   a n d   r ea ctiv e   p o w er   m ar k et  to   r eso lv t h e   d if f ic u lt ies  p er tain i n g   in ter ac tio n s   b et w ee n   th ac ti v a n d   r ea ctiv p o w er   m ar k e ts .   A   s to ch as tic  m u lt i - o b j ec tiv o p ti m izatio n   ( MO O )   alg o r ith m   f o r   s i m u ltan e o u s   ac tiv an d   r ea cti v p o w er   d is p atch   in   elec tr icit y   m ar k et s   w it h   w i n d   p o w er   v o l atilit y   is   p r o p o s ed   in   [ 2 ] .   R ef er en ce   [ 3 ]   p r o p o s es  d is p atch in g   r ea cti v p o w er   m o d el  b ased   o n   o p ti m al  p o w e r   f lo w   ( OP F)  b y   w h ic h   b o th   t h co s o f   p r o cu r in g   r ea cti v p o w er   as  a u x iliar y   s er v ice  a n d   t h lo s s e s   o f   ac ti v p o w er   ar m i n i m ized .   R ef er en ce   [ 4 ]   d ea ls   w it h   t h o b tai n in g ,   d ec o m p o s itio n   an d   d ed u ctio n   o f   b e h av io r   r u l es  o f   s p o p r ices,  an d   t h eir   i n f lu en ce   o n   e s tab lis h ed   co n tr ac t u al  r elatio n s h ip s   i n   d er eg u lated   m ar k et   en v ir o n m en w h ich   allo w s   th p o w e r   p u r ch ase  a g r ee m en t s   b et w e en   co n s u m er s   a n d   p r o d u ce r s .   A   n e w   r ea cti v p o w er   m ar k et   s tr u ctu r i s   p r ese n ted   in   [ 5 ]   to   i m p r o v th e   r ea ctiv p o w er   m ar k et   an d   cr ea te  f air   co m p et itio n   b etw ee n   p r o d u ce r s .   An   e f f icie n s to ch asti c   f r a m e w o r k   to   d ev elo p   co u p led   ac ti v e   an d   r ea ctiv m ar k et  i n   s m ar d is tr ib u tio n   s y s te m s   is   p r o p o s ed   in   [ 6 ] .   R ef er en ce   [ 7 ]   p r ese n ts   a n   alg o r it h m   f o r   p r o cu r in g   r ea ctiv p o w er   f r o m   r ea ctiv r eso u r ce s   b ased   o n   r ea ctiv p o w er   p r icin g   s tr u ctu r e.   R ef er e n ce   [ 8 ]   p r o p o s es   t w o   n e w   ac ti v e/r ea ct iv d is p atch   m o d els  to   b u s e d   b y   S y s te m   Op er ato r s   in   o r d er   to   ass ig n   r ea ctiv e   p o w er   an d   to   v a lid ate  t h ec o n o m ic  s ch ed u les  p r ep ar ed   b y   Ma r k et   Op er ato r s   to g et h er   w it h   t h i n j ec tio n s   r elate d   w it h   b ilater al  co n tr ac ts .   A   d eter m in is tic  m o d el  o f   co m p lete  g en er atio n - g r id   s y s te m   to   o b tain   th ac ti v e   an d   r ea ctiv p o w er   s p o p r ices  an d   th eir   d ec o m p o s itio n ,   to   d ed u ce   g en er al  r u les  co n ce r n i n g   t h eir   b eh a v io u r ,   an d   to   an al y ze   th e f f ec o f   th ap p lied   co n s tr ain t s   is   p r o p o s ed   in   [ 9 ] .   A   n e w   p r o b ab il is tic  alg o r it h m   f o r   o p tim a l r ea ctiv p o w er   p r o v is i o n   in   h y b r id   elec tr icit y   m ar k e t s   is   p r o p o s ed   in   R ef er en ce   [ 1 0 ] .     T h r ea an d   r ea ctiv p o w er   d is p atch   m o d el s   u s ed   b y   t h I SOs   to   as s i g n   t h r ea cti v p o w er   a n d   to   v alid ate  t h e   ec o n o m ic  s c h ed u les  p r ep ar ed   b y   t h m ar k et   o p er ato r s   w it h   b ilater al  co n tr a cts  i s   d escr ib ed   i n   R ef er e n ce   [ 1 1 ] .   A   m u lti - o b j e ctiv b ased   d a y - a h ea d   r ea cti v p o w er   m ar k e clea r i n g   m o d el  is   p r o p o s ed   in   R ef er e n ce   [ 1 2 ] .   A   jo in ed   r ea l   an d   r ea ctiv p o w er   m ar k et  clea r in g   i n   th r estr u ct u r ed   elec tr ica s y s te m s   is   p r esen ted   in   R e f er en ce   [ 1 3 ] .   I n   [ 1 4 ] ,   u s es  m u lt i - o b j ec tiv d ir ec ted   b e co lo n y   o p ti m i za tio n   alg o r it h m   to   o p tim ize  t h co m b i n ed   e m is s io n   a n d   g e n er atio n   co s t.  An   o p ti m al  r ea cti v p o w er   s c h ed u lin g   p r o b le m   i n   r estru ct u r ed   p o w er   s y s te m   u s in g   t h e v o lu tio n ar y   b ased   C u ck o o   Sear c h   A l g o r ith m   is   p r o p o s ed   in   [ 1 5 ] .   A   m eta - h e u r is tic  b ased   ap p r o ac h   to   s o lv e   th Op ti m al   R ea ct iv P o w er   Di s p atch   p r o b le m   u s i n g   C r o w   Sear c h   alg o r ith m   is   p r o p o s ed   in   [ 1 6 ] .   Fro m   t h liter at u r r ev ie w ,   i ca n   b o b s er v ed   t h at  m o s t   o f   t h w o r k s   i n   t h liter at u r d o esn 't  co n s id er s   th e n er g y   a n d   r ea ctiv m ar k ets,  s i m u lta n eo u s l y .   T h er ef o r e,   th m o ti v atio n   o f   th is   p ap er   is   to   clea r   th m ar k et   b y   o p ti m izin g   b o t h   t h en er g y   an d   r ea cti v p o w er s ,   s i m u ltan eo u s l y ,   a n d   co n s id er in g   t h v o lta g e   d ep en d en lo ad   m o d eli n g .   I n   th is   p ap er ,   it  is   co n s id er ed   th at  th tr ad itio n al  s i n g le  o b j ec t iv es  s u c h   as  So cia l   W elf ar Ma x i m izatio n   ( SW M)   an d   L o s s   Mi n i m izatio n   ( L M)   o b j ec tiv es  ar n o f ea s ib le  w i th   v o ltag e   d ep en d en lo ad   m o d eli n g   d u e   to   th r ed u ctio n   in   t h a m o u n o f   lo ad   s er v ed   ( L S).   A   M OO  is   r eq u ir ed   f o r   s o lv i n g   t h p r o b le m s   o f   t h i s   k i n d .         2.   SE P ARA T E   ACT I V E   AND  RE AC T I V E   P O WE M AR K E T   C L E A RIN G   T y p icall y ,   t h m ar k et   clea r i n g   p r o b lem   is   s o l v ed   b y   t h s y s t e m   o p er ato r   to   k n o w   th e   ac ce p ted   o f f er s   an d   b id s   an d   th r es u lti n g   Ma r k et  C lear i n g   P r ice  ( MCP ) .       2 . 1 .   Cent ra lized  s epa ra t ener g y   m a r k et   T h co n ce p o f   s o c ial   w el f ar m a x i m izatio n   ( SW M)   ca n   b ap p lied   f o r   th e   ce n tr alize d   elec tr ici t y   m ar k et   w it h   d e m a n d   ela s ticit y .   T h s o cial  w elf ar ( SW )   is   t h to tal  s u r p l u s   o f   g e n er ato r s   an d   cu s to m er s .   T h e   s y s te m   o p er ato r   s o lv es t h S W [ 1 7 ]   o b j ec tiv f u n ctio n ,   a n d   it is   f o r m u lated   as,                           [      (      )        (      )                     ]                                                           ( 1 )     W h er e           (      )                                                                                                                             ( 2 )          (      )                                                                                                                             ( 3 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       M u lti - Ob jective   b a s ed   Op ti ma l E n erg a n d   R ea ctive   P o w er  Dis p a tch     ( S u r en d er R ed d S a lku ti )   3429   2 . 2 .   Rea ct iv po w er   m a r k et   clea ring   T h s y n c h r o n o u s   g en er ato r ' s   ca p ab ilit y   cu r v [ 1 8 ]   co n s is t s   o f   3   o p er atin g   r eg io n s .   T h es r eg io n s   r ef lect  th ar m at u r e,   f ield   cu r r en t h ea t in g s   a n d   th u n d er - ex c itatio n   li m it s .       2 . 2 . 1 .   Rea ct iv po w er   bid   s t ruct ur e   Si m i lar   to   th r ea l   p o w er ,   s y n c h r o n o u s   g en er ato r s   b id s   f o r   th r ea ctiv p o w er   [ 1 8 ] .   T h ese  b id s   co n s is o f   ca p ac it y   co m p o n e n w h ic h   i s   p aid   i n   ad v an ce   f o r   th eir   r ea d in e s s   to   ab s o r b p r o d u ce   th r ea cti v e   p o w er .     E x p ec ted   P ay m e n Fu n ctio n   ( E P F) T h r ea ctiv p o w er   p a y m en o f   g e n er ato r s   co n s i s ts   o f   d if f er en t   co s co m p o n en t s   d ep en d in g   u p o n   th eir   o p er atin g   r e g io n s .   E P is   m at h e m a tical  f o r m u latio n   o f   g en er ato r   r ea ctiv p o w er   co s co m p o n en ts   o f   g e n er ato r s   e x p ec tati o n   o f   p a y m en t   to w ar d s   u tili za tio n ,   ca p ac it y   an d   co m p e n s at io n   co m p o n e n t s .   Fi g u r 1   d e p icts   th E P o f   g e n er atin g   u n i t,  as  f u n ctio n   o f   a m o u n o f   r ea cti v p o w er   o u tp u t.  T h ter m s   o f   E P F i. e. ,   o p p o r tu n it y   co s t,  co s o f   lo s s   ar p r esen ted   in   R ef er e n ce   [ 1 8 ] .       E P F Q m i n Q B a s e 0 Q B Q A a 0 m 2 m 3 Q m 1 O p p o r t u n i t y   C o s t C o s t   o f   L o s s A v a i l a b i l i t y   C o s t R e g i o n - I R e g i o n - I I R e g i o n - I I I     Fig u r 1 .   Stru ct u r o f   r ea ctiv p o w er   o f f er s   f r o m   t h e   g e n er ati n g   u n its       Fig u r 1   d ep icts   th o p er atin g   r eg io n s   o f   g en er ato r   o n   th r ea ctiv p o w er   co o r d in ates   an d   th ese   r eg io n s   ar clea r l y   p r esen ted   in   R e f er e n ce   [ 1 9 ] .   T h ex p ec ted   p ay m e n f u n ctio n   ( E P F)  o f   g e n er ato r   is   ex p r ess ed   as,                                                                                                                                                                                     ( 4 )     W h er a 0 ,   m 1 ,   m 2   a n d   m 3   in   t h ab o v eq u atio n   r ep r ese n d if f er e n co m p o n e n t s   o f   r ea ct iv p o w er   c o s o f f er ed   b y   t h g en er ato r .   m 1   i s   co s o f   lo s s   p r ice  o f f er   f o r   o p er atio n   in   th e   u n d er - ex c ited   m o d e     (Q m in       0 )   ( $ /Mv ar - h ) ,   m 2   is   co s o f   lo s s   p r ice  o f f er   f o r   th o p er atin g   in   r eg io n   ( Q base       Q A )   in   ( $ /Mv ar - h ) ,   an d   m 3   is   o p p o r t u n i t y   p r ice  o f f er ,   f o r   o p er atin g   i n   r e g io n   ( Q A       Q B )   ( ( $ MV ar - h ) /MVa r - h ) .   T h T o tal  P ay m e n F u n ct io n   ( T P F)  is   ex p r ess ed   as  [ 2 0 ] ,   T h last   ter m   in   eq u atio n   5   r ep r esen ts   t h L O C   p ay m e n t.              [                                                 (                         )               (                         )       (         (                             ) ) ]                   ( 5 )       3.   DE S I G O F   CO UP L E A CT I V E   AND  R E AC T I VE   P O WE M ARK E T   CL E AR I NG   I n   th i s   s ec tio n ,   d if f er en t o b j ec tiv f u n ctio n s   f o r   th co u p led   AR P MC a r p r o p o s ed .       3 . 1 .   L o s s   o pp o rt un it y   co s t   ( L O C)   f o rm ula t io n   T h L OC   o f   g e n er ato r   p la y s   v ital   r o le  in   t h r ea cti v p o w er   s ch ed u lin g   a n d   p r icin g   [ 1 9 ] .   T o   u s e   th L O C   in   E q u atio n   ( 7 ) ,   th r esu lt s   o f   s ep ar ate  en er g y   d is p atch   ar r eq u ir ed .   T h er ef o r e,   t h s ep ar ate  en er g y   d is p atch   m u s b p er f o r m ed   b ef o r th co u p led   A R P MC  p r o b lem .   Her e,   th L O C   o f   a   g en er ato r ,   w h ic h   is         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8   :   3 4 2 7     3 4 3 5   3430   f o r ce d   to   p r o d u ce   th r ea ctiv p o w er ,   ca n   b ex p r ess ed   as [ 2 0 ] :               {                                                                                                                                                                                                                          ( 6 )                    [             (                 ) ]                   ( 7 )     T h T P f o r   r ea ctiv p o w e r   co m p e n s atio n   i n   co u p led   AR P MC  co n s is t s   o n l y   o p er atio n   an d   av ailab ilit y   p a y m e n ts   [ 1 8 ] ,   an d   th is   ca n   b ex p r es s ed   as,              [                                                 (                        ) ]                                                                                 ( 8 )     3 . 2 .   L o a m o delin g   Gen er all y ,   t h ac ti v an d   r ea ctiv p o w er   lo ad s   ar m o d eled   as  th co n s ta n p o w er   lo ad s .   B u t,  th e y   ar v o ltag d ep en d en [ 2 1 ]   i n   th p r ac tical  r ea ti m o p er atio n .   I n   th is   p ap er ,   f o r   th s ak o f   s i m p licit y ,   ex p o n en t ial  lo ad   d em a n d   m o d el  is   u s ed ,   an d   it c an   b ex p r es s ed   as,                   (           )                                                                                                                                            ( 9 )                   (           )                                                                                                                                          ( 1 0 )     w h er np   an d   nq   ar e   d ep en d   o n   co m p o s it io n   an d   t y p o f   t h lo ad   d em an d .   T h o b j ec tiv f u n ctio n s   co n s id er ed   in   th ce n tr alize d   DA   co u p l ed   AR P MC p r o b lem   ar as f o llo w s .     3 . 3 .   So cia l   w elf a re   m a x i m i za t io n ( SWM )   in  c o up led A RP M C   I n   t h is   p ap er ,   an   OP b ased   a p p r o ac h   is   u s ed   to   f i n d   t h m a r k et  clea r i n g   p r ice  ( M C P ) ,   an d   to   g et  t h ac tiv an d   r ea ctiv p o w er   s c h ed u le s   th at  s ati s f y   t h s y s te m   o p er atio n   r eq u ir e m e n t s .   I n   co u p led   A R P MC  m o d el,   th e   o b j ec tiv is   to   m a x i m ize   s o cial  w el f ar ( SW ) .   S W o b j ec tiv f u n ct io n   ca n   b e   f o r m u lated   as  [ 1 7 ] ,   SW is   an   i m p o r tan t o b j ec tiv u n d er   all  s y s te m   o p er atin g   co n d itio n s .     m ax i m ize,             (      )        (      )                                     (      )                                             ( 1 1 )     3 . 4 .   L o s s   m i ni m i za t io n ( L M )   T h g o al  o f   th is   o b j ec tiv is   to   f in d   th o p ti m al  s e tti n g s   o f   co n tr o v ar iab les  w h ic h   r esu lt  in   o p tim u m   tr an s m is s io n   lo s s es.  T h L M   o b j ec tiv is   s u itab le  o n l y   f o r   th co n s ta n lo ad   m o d eli n g   at  lig h lo ad i n g   co n d itio n .   I f   lo ad   d e m a n d s   ar m o d eled   as  v o lta g d ep en d e n t,  t h SW an d   L M   o b j ec tiv es  lead   to   t h lo ad   s er v ed   ( L S)  r ed u ctio n   th r o u g h   th v o lta g r ed u ctio n .   T h is   L o b j ec tiv is   ex p r es s ed   as [ 2 2 ] ,                *      (                               (           ) ) +                                                                                         ( 1 2 )     3 . 5 .   A m o un t   o f   lo a d serv ed  m a x i m i za t io ( L SM )   T h p r ac tice,   th lo ad   d e m an d s   ar th f u n c tio n   o f   v o ltag e s ,   th er e f o r th v o lta g d ep en d en lo ad   m o d eli n g   is   u t ilized .   T h im p r o v e m e n o f   s y s te m   v o lta g es  i n cr ea s es  t h a m o u n o f   lo ad   s er v ed   ( L S).   Un d er   th v o lta g d ep en d en lo ad   m o d elin g ,   th L SM  o b j ec tiv is   ap p r o p r iate  at  lig h lo ad in g   c o n d itio n s ,   an d   it  is   f o r m u lated   as   Eq u at io n   ( 13 ) .   T h is   L SM  o b j ec tiv w ill  n ev er   b u s ed   as a n   i n d ep en d en t o b jectiv e.                  (           )                                                                                                                                              ( 1 3 )     3 . 6 .   Vo lt a g s t a bil it y   enha nce m e nt  ind ex   ( V SE I )   T o   m o n ito r   th v o ltag s tab ilit y   in   t h s y s te m ,   L - i n d ex   [ 2 3 ]   o f   th lo ad /d e m a n d   b u s e s   is   c o n s id er ed .   L - in d e x /V SEI   u s e s   th i n f o r m atio n   f r o m   t h p o w er   f lo w   an d   is   i n   th r a n g o f   0   ( n o   lo ad )   to   1   ( v o ltag e   co llap s e) .   L - i n d ex   p r ese n ts   t h e   s tab ilit y   o f   co m p lete  s y s te m ,   an d   it is   ex p r es s ed   as,     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       M u lti - Ob jective   b a s ed   Op ti ma l E n erg a n d   R ea ctive   P o w er  Dis p a tch     ( S u r en d er R ed d S a lku ti )   3431         |                           |                                                                                                                                       ( 1 4 )                                                                                                                                          ( 1 5 )     w h er j   n g   1 ,   . . . ,   n .   T h v alu e s   o f   F ji   ar ca lcu la ted   f r o m   t h Y - B u s   m atr i x   [ 1 8 ] .   I n   th ca s o f   v o ltag d ep en d en lo ad   m o d elin g ,   t h L - in d e x /VSEI   m i n i m i za tio n   o b j ec tiv i m p r o v es  t h e   v o ltag p r o f ile  o f   th s y s te m   a n d   h en ce   t h a m o u n t o f   lo ad   s er v ed   ( L S).     3 . 7 .   E qu a lity   a nd   ine qu a lity   co ns t ra ints f o t he  co up le d AR P M p ro ble m   3 . 7 . 1.   E qu a lity   co ns t ra ints   T h n o d al  p o w er   b alan ce   co n s tr ain t s   in cl u d th ac tiv a n d   r ea ctiv p o w er   b alan ce   eq u at io n s .   T h e y   ar ex p r ess ed   as,                    [                  (                  ) ]                                                                                       ( 1 6 )                   [                  (                  ) ]                                                                                   ( 17)     3 . 7 . 2 .   G ener a t o co ns t ra ints   T h g en er ato r   o u tp u ts   ar li m i ted   b y   t h eir   m i n i m u m   a n d   m a x i m u m   ac ti v p o w er   o u tp u ts   a s ,          [                                      ]                [                                ]                                                   ( 1 8 )     Usi n g   t h r ea ctiv p o w er   o f f er s   f r o m   t h g e n er ato r s   in   d i f f er en o p er atin g   r eg io n s ,   t h co n s tr ain ts   ar f o r m u la ted   as,                                                                                                                                                               ( 1 9 )                                                                                                                                    ( 2 0 )                                                                                                                                  ( 2 1 )                                                                                                                                                         ( 2 2 )     3 . 7 . 3 .   De m a nd   li m it s                                                                                                                                                      ( 2 3 )                                                                                                                                                      ( 2 4 )     3 . 7 . 4 .   Co ns t ra ints o n M CP s                                                                                                                                                                       ( 2 5 )                                                                                                                                                                   ( 2 6 )                                                                                                                                                                   ( 2 7 )     3 . 7 . 5 .   G ener a t o re a ct iv po w er   co ns t ra ints             (                    )              (       )                                                                           ( 2 8 )             (             )                                                                                                                        ( 2 9 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8   :   3 4 2 7     3 4 3 5   3432   T h m i n i m u m   li m it o f   r ea cti v p o w er   g en er atio n   (           )   is   g iv e n   b y ,                                                                                                                                                                         ( 3 0 )     3 . 7 . 6 .   Securit y   c o ns t ra ints                                                                                                                                     ( 3 1 )       |      |                                                                                                                                    ( 3 2 )                                                                                                                                      ( 3 3 )     w h er        is   p o w er   o w   i n   a   li n e/M V A   o w ,              i s   m a x i m u m   p o w er   o w /t h er m al  li m i o f   th e   tr an s m is s io n   li n co n n ec ted   b et w ee n   th b u s es  p   an d   q .   I n   th i s   p ap er ,   th s in g le  o b j ec tiv o p ti m izat io n   p r o b lem   i s   s o l v ed   u s in g   th Gen etic  Alg o r it h m   ( G A ) ,   an d   th Stre n g t h   P ar eto   E v o lu tio n ar y   Alg o r it h m   2 +   ( SP E A   2 +)   alg o r it h m   i s   u s ed   to   s o lv e   t h co u p led   AR P MC  p r o b le m .   T h f u zz y   m i n - m ax   ap p r o ac h   [ 2 2 ]   is   u s ed   to   d eter m in t h b est - co m p r o m is s o lu tio n   [ 2 4 ] .       4.   SI M UL AT I O R E S UL T A ND  DIS CUSS I O N   Her e,   I E E E   3 0   b u s   s y s te m   [ 2 5 ]   is   co n s id er ed   to   test   th ef f e ctiv e n ess   a n d   f ea s ib ilit y   o f   t h e   p r o p o s ed   ce n tr alize d   d a y - ah ea d   ( D A )   c o u p led   AR P MC  p r o b lem .   F iv e   g en er ato r   ac tiv p o w er s ,   2 1   p o w er   d e m an d s ,   6   g en er ato r   b u s   v o lta g m ag n it u d es,  4   tr an s f o r m er   tap s   an d   9   b u s   s h u n ad m itta n ce s   ar e   co n s id er ed   as  th e   co n tr o v ar iab les.  Her e,   th e   e x p o n en t ial  ( i.e . ,   v o ltag e   d ep en d en t)   lo ad   m o d elin g   w i th   n p   1   an d   n q   2   ar u tili ze d   [ 1 8 ] .   I n   th is   p ap er ,   th e y   ass u m ed   as  Q Base   0 . 1 Q m ax Q A   i s   r estricte d   b y   ar m at u r o r   eld   h ea ti n g   li m it ;   Q B   1 . 5 Q A     4 . 1 .   Ca s s t ud y   1 :   S o lv ing   t he  co up led  ARP M pro ble m   u s i ng   t he  co ns t a nt  lo a m o deli ng   w it lig h t   lo a din g   co nd it io n   T ab le  1   p r esen ts   t h co n tr o l v ar i ab les an d   o b j ec tiv f u n ct io n   v a lu e s   f o r   th C ase  S tu d y   1   co n s id er in g   th s i n g le  a n d   m u ltip le  o b j e ctiv es  w it h   co n s tan lo ad   m o d elin g .   W h e n   th SW o b j e ctiv is   o p ti m ized   in d ep en d en tl y   th e n   th e   o b tain ed   SW   is   6 0 2 . 8 8   $ /h r ,   w h ic h   is   th e   o p ti m u m   v alu e,   b u V SEI   an d   lo s s es   ar d ev iated   f r o m   t h o p ti m u m .   W h en   L o b j ec tiv is   o p ti m i ze d   in d ep en d en tl y ,   t h e n   th o b tain ed   o p ti m u m   lo s s   is   2 . 8 9 7 7   MW,  b u th o b tai n ed   SW   an d   VSEI   ar e   n o o p ti m u m .   I n   th s a m w a y ,   wh en   o n o b j ec tiv f u n ctio n   is   o p ti m ized   in d ep en d en tl y ,   t h e n   t h o t h er   o b jectiv es  ar d ev iated   f r o m   t h o p ti m u m   v al u e.   T h er ef o r e,   th er ex is t s   co n flict  b et w ee n   t h e   o p ti m u m   o b j ec tiv v alu e s   w h e n   o n o b j ec tiv is   o p ti m ized   in d ep en d en tl y .       T ab le  1 .   Op tim u m   Ob j ec tiv Fu n ctio n   Val u e s   an d   C o n tr o l V ar iab les f o r   C ase  S t u d y   1   O b j e c t i v e   &   C o n t r o l   v a r i a b l e s v a l u e s   S i n g l e   O b j e c t i v e   A R P P C   M O   A R P P C   S W M   LM   V S E I   S W M   &   L M   P G 1   ( M W )   1 6 2 . 4 9   6 2 .8 7   1 0 6 . 5 3   7 7 .2 3   P G 2   ( M W )   4 9 .6 7   7 2 .1 0   6 7 . 9 9   6 4 .4 4   P G 5   ( M W )   2 4 .3 5   4 4 .7 8   2 8 . 0 8   4 1 .2 5   P G 8   ( M W )   2 6 .7 8   3 3 .4 2   3 4 . 6 0   3 4 .9 6   P G 11   ( M W )   1 2 .8 1   25. 69   1 0 . 4 0   2 9 .9 9   P G 13   ( M W )   1 2 .8 9   2 9 .4 8   2 6 . 0 4   2 5 .7 3   V 1   ( p u )   1 .0 2 0 6   1 .0 4 8 8   1 .0 9 4 7   1 .0 9 3 4   V 2   ( p u )   1 .0 5 6 5   1 .0 4 2 4   1 .1 0 0 0   1 .0 9 5 9   V 5   ( p u )   1 .0 0 8 8   1 .0 2 9 4   1 .0 9 9 4   1 .0 7 5 9   V 8   ( p u )   1 .0 4 2 4   1 .0 2 4 7   1 .0 9 9 4   1 .0 8 4 7   V 11   ( p u )   1 .0 9 5 9   1 .0 9 5 3   1 .0 9 9 4   1 .0 8 8 8   V 13   ( p u )   1 .0 3 4 7   1 .0 9 6 5   1 .0 9 9 4   1 .0 9 8 8   G e n e r a t i o n   ( i n   M W )   2 8 8 . 9 9   2 6 8 . 3 4   2 7 3 . 6 4   2 7 3 . 6 0   A mo u n t   o f   L o a d   S e r v e d   ( i n   M W )   2 7 8 . 3 8   2 6 5 . 4 5   2 6 7 . 5 8   2 6 9 . 8 5   G e n e r a t i o n   C o st   ( i n   $ / h r )   1 3 3 6 .7 5   1 4 5 2 . 4 2   1 3 4 6 .8 3   1 4 1 5 .1 4   D e man d   C o st   ( i n   $ / h r )   1 9 3 9 .6 3   1 8 6 8 . 6 5   1 8 9 1 .5 8   1 9 0 5 .8 5   S o c i a l   W e l f a r e   ( i n   $ / h r )   6 0 2 . 8 8   4 1 6 . 2 4   5 4 4 . 7 5   4 9 0 . 7 1   T o t a l   S y st e L o ss e s (i n   M W )   1 0 .6 0 4 1   2 . 8 9 7 7   6 .0 6 2 9   3 . 7 4 5 1   V S E I   0 .1 2 2 9 6   0 . 1 0 7 0 2   0 . 0 6 1 3 3   0 .0 8 6 4 7     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       M u lti - Ob jective   b a s ed   Op ti ma l E n erg a n d   R ea ctive   P o w er  Dis p a tch     ( S u r en d er R ed d S a lku ti )   3433   I n   th is   ca s s t u d y ,   SW an d   L o b j ec tiv es  ar s elec ted   a s   th e   ap p r o p r iate  o b j ec tiv es  f o r   th D m u lti - o b j ec tiv co u p led   A R P MC  p r o b lem .   A s   i is   t h n o r m al  o p er atin g   co n d itio n ,   t h VSEI   v alu i s   a w a y   f r o m   th e   v o lta g e   co llap s e   p o in t,  s o   th er e   is   n o   n ee d   to   o p t i m ize   th e   VE SI  o b j ec tiv e.   F i g u r e   2   d ep icts   t h e   P ar eto   o p tim al  s et  o f   SW a n d   L o b j ec tiv es  f o r   m u l ti - o b j ec tiv b ased   c o u p led   A R P MC  p r o b le m   f o r   ca s e   s tu d y   1 .   I n   th i s   p ap er ,   SP E A   2 alg o r ith m   i s   u s ed   to   o b tain   th P ar eto   o p tim al  f r o n t.  T h b est - co m p r o m is e   s o lu tio n   ca n   b o b tain ed   b y   u s in g   th e   f u zz y   m i n - m a x   m et h o d .   T h o b tain ed   b est - co m p r o m is e   s o lu tio n   h as   th e   s o cial  w el f ar e   o f   4 9 0 . 7 1   $ /h r ,   an d   t h lo s s   o f   3 . 7 4 5 1   MW ,   an d   t h is   is   th e   b etter   co m p r o m is e   s o l u tio n   as   co m p ar ed   to   th s i n g le  o b j ec ti v co u p led   AR P MC   p r o b le m .           Fig u r 2 .   P ar eto   o p tim al  f r o n o f   SW an d   L o b j ec tiv es  f o r   ca s s tu d y   1       4 . 2 .   Ca s Study   2 :   Co up led A RP M w it h v o lt a g e   depend ent   lo a m o deli ng   a t   lig ht  lo a din g   co nd it io n   T ab le  2   d ep icts   th co n tr o v ar iab les  an d   o b j ec tiv f u n ctio n   v alu e s   o b tain ed   w h e n   t h s in g le  an d   m u ltip le  o b j ec tiv es   ar o p ti m ized   w it h   v o lta g d ep en d en lo ad   m o d eli n g .   W h e n   t h s o cial   w el f ar m ax i m izatio n   o b j ec tiv is   o p ti m ized   i n d iv id u all y ,   t h en   th e   o b tain ed   o p ti m u m   SW   i s   5 8 0 . 6 4   $ /h r ,   an d   it  is   les s   th an   th s o cial  w el f ar o b tain ed   b y   co n s ta n lo ad   m o d elin g ,   an d   lo ad   s er v ed   ( L S)  i s   2 5 9 . 4 6   MW ,   w h ic h   is   less   t h a n   t h lo ad   s er v ed   b y   t h co n s t a n t   lo ad   m o d eli n g .   I n   t h is   ca s e,   t h SW lead s   to   r ed u ctio n   i n   v o ltag e s   an d   th er e f o r e,   th r ed u ctio n   i n   th a m o u n o f   lo ad   s er v ed   ( L S).   D u to   th i s   r ea s o n ,   t h S W s h o u ld   n o b e   o p tim ized   in d iv id u all y .   W h en   th L SM  o b j ec tiv is   o p ti m i ze d   in d iv id u al l y ,   t h en   t h a m o u n o f   lo ad   s er v ed   ( L S)  i s   3 1 4 . 9 0   MW ,   b u t h e   s o cial  w elf ar e   h a s   d ec r ea s ed   to   5 3 7 . 9 7   $ /h r .   As  e x p lain e d   ea r lier ,   th e   L SM   o b j ec tiv ca n n o t b u s ed   as a n   in d ep en d en t o b j ec tiv e.       T ab le  2 .   Op tim u m   Ob j ec tiv Fu n ctio n   Val u e s   an d   C o n tr o l V ar iab les  f o r   C ase  S tu d y   2   O b j e c t i v e   &   C o n t r o l   V a r i a b l e s Val u e s   S i n g l e   O b j e c t i v e   A R P M C   M O   A R P M C   S W M   L S M   V S E I   S W M   &   L S M   P G 1   ( M W )   1 4 4 . 8 9   1 2 0 . 0 8   1 5 8 . 3 6   1 3 2 . 5 0   P G 2   ( M W )   4 9 .1 3   6 6 .4 0   4 4 .0 6   6 5 .5 7   P G 5   ( M W )   2 3 .9 4   4 7 .5 0   4 5 .1 5   3 6 .9 5   P G 8   ( M W )   2 4 .5 5   3 4 .5 3   2 5 .4 8   3 4 .7 1   P G 11   ( M W )   1 5 .0 7   2 8 .0 7   1 0 .0 6   1 0 .3 2   P G 13   ( M W )   1 2 .3   2 5 .5 5   1 2 .5 7   1 7 .6 5   V 1   ( p u )   0 .9 5 2 9   1 .0 7 1 8   1 .0 9 7 1   1 .0 7 6 8   V 2   ( p u )   0 .9 9 5 9   1 .0 9 8 8   1 .0 9 1 2   1 .0 6 1 3   V 5   ( p u )   0 . 9 5   1. 1   1 .0 9 1 2   1 .0 7 9 6   V 8   ( p u )   0 .9 5 4 1   1. 1   1. 1   1 .0 6 7 1   V 1 1   ( p u )   0 . 9 5   1 .0 9 8 8   1. 1   1 .0 5 4 2   V 1 3   ( p u )   0 .9 5 1 2   1 .0 9 9 4   1 .0 9 4 1   1 .0 5 8 3   G e n e r a t i o n   ( i n   M W )   2 6 9 . 8 7   3 2 2 . 1 3   2 9 5 . 6 8   2 9 7 . 7 0   T o t a l   S y st e L o ss e s (i n   M W )   1 0 .4 0 9 2   7 .2 3 1   7 .6 9 5 4   8 .0 6 5 4   G e n e r a t i o n   C o st   ( i n   $ / h r )   1 2 7 8 .4 0   1 5 5 8 .8 8   1 4 1 2 .3 6   1 4 0 5 .2 1   D e man d   C o st   ( i n   $ / h r )   1 8 5 9 .0 5   2 0 9 6 .8 5   1 9 7 0 .3 8   1 9 6 7 .9 1   S o c i a l   W e l f a r e   ( i n   $ / h r )   5 8 0 . 6 4   5 3 7 . 9 7   5 5 8 . 0 2   5 6 2 . 7 0   A mo u n t   o f   L o a d   S e r v e d   ( i n   M W )   2 5 9 . 4 6   3 1 4 . 9 0   2 8 7 . 9 8   2 8 9 . 6 3   V S E I   0 .2 9 1 3 8   0 .1 0 1 9 2   0 . 0 7 4 9 9   0 .1 5 0 4 3       W h en   th VSEI   o b j ec tiv is   o p tim ized   in d iv id u all y ,   t h en   t h o b tain ed   o p tim u m   v al u is   0 . 0 7 4 9 9 ,   w h ic h   is   a w a y   f r o m   th v o lta g co llap s p o in t.  Hen ce ,   t h er is   n o   n ee d   to   o p ti m ize  VSE I   at  th is   o p er atin g   2 3 4 5 6 7 8 9 420 440 460 480 500 520 540 560 580 T o t a l   S y s t e m   L o s s e s   ( M W ) S o c i a l   W e l f a r e   ( $ / h r ) S o c i a l   W e l f a r e   m a x i m i z a t i o n   a n d   T o t a l   S y s t e m   L o s s   m i n i m i z a t i o n X :   3 . 7 4 5 Y :   4 9 0 . 7 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8   :   3 4 2 7     3 4 3 5   3434   co n d itio n .   T h er ef o r e,   th e   SW an d   L SM  o b j ec tiv es  ar co n s id er ed   to   b e   th ap p r o p r iate   m u ltip le  o b j ec tiv es   to   b o p tim ized   s i m u lta n eo u s l y .   T h co m p r o m is s o l u tio n   h as  s o cial  w el f ar o f   5 6 2 . 7 0   $ / h r   an d   2 8 9 . 6 3   M W   o f   lo ad   s er v ed .   Fig u r 3   d ep icts   th P ar eto   o p tim al  f r o n t   o f   SW an d   L SM  o b j ec tiv es  f o r   th co u p l ed   AR P MC f o r   C a s St u d y   2 .           Fig u r 3 .   P ar eto   o p tim al  s e t o f   SW an d   L SM  o b j ec tiv es  f o r   ca s s tu d y   2       I n   th is   p ap er ,   it  h as  b ee n   s h o w n   th at  t h L a n d   SW o b j ec tiv es  d o   n o m a k v alid   s in g le  o r   j o in o b j ec tiv es  w it h   th i s   v o ltag d ep en d en lo ad   m o d el,   d u to   r ed u ctio n   o f   lo ad   s er v ed .   SW an d   L SM  ar b est  s u ited   o b j ec tiv es to   b o p tim iz ed   s i m u lta n eo u s l y   f o r   lig h t to   m o d er ate  lo ad in g   co n d itio n .         5.   CO NCLU SI O NS   T h is   p ap er   h as  p r o p o s ed   d a y - a h ea d   ( D A )   m u l ti - o b j ec tiv b ased   ce n tr a lized   co u p led   ac tiv a n d   r ea c tiv p o w er   s ch ed u li n g   a n d   p r icin g   m ec h a n is m   u s i n g   th p r ac tical  v o ltag d ep en d en lo ad   m o d elin g .   Dif f er en t   o b j ec tiv f u n ctio n s   s u ch   as   SW M,   L SM,   L a n d   VSEI   ar p r o p o s ed .   T h SW o b j ec tiv in cl u d es   th o f f er   co s f o r   g e n er ato r s   ac tiv p o w er   p r o d u ctio n ,   r ea ctiv co m p e n s atio n s   a n d   th e   L O C   p a y m e n ts   f o r   g en er ato r s   a n d   b en e f u n ct io n   o f   c u s to m er s .   I n   t h i s   p ap er ,   it  is   s h o w n   th at  SW an d   L o b j ec tiv es  d o   n o m ak v alid   s i n g le  o r   m u ltip le   o b j ec tiv es  w i th   t h v o lta g e   d ep en d en lo ad   m o d el,   d u to   th r ed u ctio n   in   t h a m o u n o f   lo ad   s er v ed   ( L S).   S i m u latio n   s t u d ies  o n   I E E E   3 0   b u s   tes t   s y s te m   s h o w s   t h s u it ab le  an d   o p ti m u m   ch o ice  o f   m u l tip le  o b j ec tiv es  to   b s elec ted   f o r   g iv e n   o p er atin g   co n d itio n .   SW a n d   L SM  o b j ec tiv es  ar e   ap p r o p r iate  f o r   u n s tr ess ed   lo ad in g   co n d itio n   to   m o d er ate  lo ad in g   co n d it io n ,   w it h   v o lta g d ep en d en lo ad   m o d eli n g .   T h P ar et o   o p tim a l   f r o n allo w s   th s y s te m   o p er ato r   to   m ak b etter   d ec is io n ,   b y   co n s id er in g   th e   b etter   co m p r o m i s ed   s o lu tio n .       ACK NO WL E D G M E NT S   T h is   r esear ch   w o r k   is   b ased   o n   th s u p p o r o f   W o o s o n g   Un iv er s it y   A ca d e m ic  R esear ch   Fu n d in g - 2018 .       RE F E R E NC E S   [1 ]     H.  A h m a d A . A .   F o ro u d ,   Jo in t   En e rg y   a n d   Re a c ti v e   P o w e M a rk e Co n sid e rin g   Co u p led   A c ti v e   a n d   Re a c ti v e   Re se rv e   M a rk e En su rin g   S y ste m   S e c u rit y ,   Ara b ia n   J o u rn a fo S c ien c e   a n d   En g in e e rin g ,   v o l.   3 9 ,   n o .   6 ,     p p .   4 7 8 9 - 4 8 0 4 ,   Ju n .   2 0 1 4 .   [2 ]     A .   Ka r g a rian ,   B.   F a lah a ti   a n d   Y.   F u ,   S to c h a stic  A c ti v e   a n d   Re a c ti v e   P o w e Disp a tch   i n   El e c tri c i ty   M a rk e ts  w it h   w in d   P o w e V o lati li ty ,   IEE Po we r a n d   En e rg y   S o c iety   Ge n e ra M e e ti n g ,   S a n   Die g o ,   CA ,   2 0 1 2 ,   p p .   1 - 7.   [3 ]     A .   A b b a s y ,   I.   T a b a tab a ii   a n d   S . H.  Ho ss e in i,   Op ti m a Re a c ti v e   P o w e Disp a tch   in   El e c tri c it y   M a rk e ts  Us in g   A   M u lt iag e n t - Ba se d   Di ff e re n ti a Ev o lu ti o n   A lg o rit h m ,   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Po we En g i n e e rin g ,   E n e rg y   a n d   El e c trica Dr ive s ,   S e tu b a l,   P o r t u g a l,   p p .   2 4 9 - 2 5 4 ,   2 0 0 7 .   [4 ]     J.I.   G a rc í a - Ro m á n ,   E.   G o n z á lez - Ro m e ra ,   A n a l y sis  a n d   De c o m p o siti o n   o f   A c ti v e   a n d   Re a c ti v e   P o w e S p o P rice   i n   De re g u late d   El e c tri c it y   M a rk e ts ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   El e c tri c a P o we &   En e rg y   S y ste ms ,   v o l.   7 3 ,   p p .   5 3 9 - 5 4 7 ,   De c .   2 0 1 5 .   540 545 550 555 560 565 570 575 580 260 270 280 290 300 310 320 X :   5 6 2 . 7 Y :   2 8 9 . 6 S o c i a l   W e l f a r e   ( $ / h r ) To t a l   L o a d   S e r v e d   ( M W ) S o c i a l   W e l f a r e   a n d   L o a d   S e r v e d   m a x i m i z a t i o n Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       M u lti - Ob jective   b a s ed   Op ti ma l E n erg a n d   R ea ctive   P o w er  Dis p a tch     ( S u r en d er R ed d S a lku ti )   3435   [5 ]     A .   A h m a d ima n e sh ,   M .   Ka lan tar,  A   No v e l   Co st  Re d u c in g   Re a c ti v e   P o w e M a rk e t   S tru c tu re   f o M o d ify in g   M a n d a to ry   G e n e ra ti o n   Re g io n s o f   P ro d u c e rs ,   En e rg y   P o li c y ,   v o l .   1 0 8 ,   p p .   7 0 2 - 7 1 1 ,   S e p t.   2 0 1 7 .   [6 ]     A .   S a m i m i,   M .   Ni k z a d ,   P .   S ian o ,   S c e n a rio - b a se d   S to c h a sti c   F ra m e w o rk   f o Co u p led   A c ti v e   a n d   Re a c ti v e   P o w e r   Ma rk e in   S m a rt  Distrib u ti o n   S y s tem w it h   De m a n d   Re sp o n se   P ro g ra m s ,   Ren e wa b le  E n e rg y ,   v o l.   1 0 9 ,   p p .   2 2 - 4 0 ,   A u g .   2 0 1 7 .   [7 ]     X . R.   L i,   C. W .   Yu ,   W . H.  Ch e n ,   A   No v e V a lu e   b a se d   Re a c ti v e   P o w e P ro c u re m e n S c h e m e   in   El e c tri c it y   M a rk e ts ,   In 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.   4 3 ,   n o .   1 ,   p p .   9 1 0 - 9 1 4 ,   De c .   2 0 1 2 .   [8 ]     M . H.R.   G o m e s,  J. T .   S a ra iv a ,   A c ti v e / R e a c ti v e   b id   b a se d   Disp a tch   M o d e ls  to   b e   u se d   i n   El e c tri c it y   M a rk e ts ,   El e c tric P o we r S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l.   7 8 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 6 - 1 2 1 ,   Ja n .   2 0 0 8 .   [9 ]     J.I. G a rc í a - Ro m á n ,   A n a l y sis  a n d   D e c o m p o siti o n   o f   th e   El e c tri c it y   M a r k e A c ti v e   a n d   Re a c ti v e   P o w e S p o P rice   u n d e r   Ce n tralize d   M a n a g e m e n t ,   In ter n a ti o n a J o u rn a l   o f   El e c t ric a Po we &   En e rg y   S y ste ms ,   v o l.   4 3 ,   n o .   1 ,     p p .   1 1 7 9 - 1 1 8 4 ,   De c .   2 0 1 2 .   [1 0 ]     A .   K a rg a rian ,   M .   Ra o o f a t,   M .   M o h a m m a d i,   P ro b a b il ist ic  Re a c ti v e   P o w e P ro c u re m e n in   Hy b rid   El e c tri c it y   M a rk e ts  w it h   Un c e rtain   L o a d s ,   El e c tric P o we r S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l.   8 2 ,   n o .   1 ,   p p .   6 8 - 8 0 ,   Ja n .   2 0 1 2 .   [1 1 ]     M . H.R.   G o m e s,  J. T .   S a ra iv a ,   A c ti v e / R e a c ti v e   b id   b a se d   Disp a tch   M o d e ls  to   b e   u se d   i n   El e c tri c it y   M a rk e ts ,   El e c tric P o we r S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l.   7 8 ,   p p .   1 0 6 - 1 2 1 ,   2 0 0 8 .   [1 2 ]     A .   Ra b iee ,   H.  S h a y a n f a r,   N.  Am jad y ,   M u lt i - o b jec ti v e   Cl e a rin g   o f   Re a c ti v e   P o w e M a rk e in   De re g u late d   P o w e r   S y st e m s ,   Ap p li e d   E n e rg y ,   v o l.   8 6 ,   n o .   9 ,   p p .   1 5 5 5 - 1 5 6 4 ,   S e p t.   2 0 0 9 .   [1 3 ]     A .   R a b iee ,   H.  S h a y a n f a r,   N.  Am jad y ,   Co u p led   E n e r g y   a n d   R e a c ti v e   P o w e M a rk e C lea rin g   C o n sid e rin g   P o w e r   S y st e m   S e c u rit y ,   En e rg y   Co n v e rs io n   a n d   M a n a g e me n t ,   v o l.   5 0 ,   n o .   4 ,   p p .   9 0 7 - 9 1 5 ,   A p r.   2 0 0 9 .   [1 4 ]     S . K.  G a c h h a y a t,   S . K.  Da sh ,   P .   Ra y ,   M u lt O b jec ti v e   Dire c ted   Be e   Co lo n y   Op ti m iza ti o n   f o   Eco n o m ic  L o a d   Disp a tch   W it h   En h a n c e d   P o w e r   De m a n d   a n d   V a lv e   P o i n L o a d in g In ter n a ti o n a J o u rn a o f   El e c trica a n d   Co mp u ter   E n g in e e rin g v o l.   7 ,   n o .   5 ,   p p .   2 3 8 2 - 2 3 9 1 ,   Oc t.   2 0 1 7 .     [1 5 ]     S .   S u re n d e Re d d y ,   Op ti m a Re a c ti v e   P o w e S c h e d u li n g   Us in g   Cu c k o o   S e a rc h   A lg o rit h m In ter n a ti o n a J o u rn a 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.   2 0 1 7 .   [1 6 ]     R.   Ku m a r   A ,   L a k sh m M ,   Op ti m a Re a c ti v e   P o w e Disp a tch   u sin g   Cro se a r c h   A lg o rit h m In te rn a ti o n a J o u rn 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.   8 ,   n o .   3 ,   Ju n .   2 0 1 8 .     [1 7 ]     J.  W u ,   X.  G u a n ,   F .   G a o ,   a n d   G .   S u n ,   S o c ial  W e lfare   M a x i m iz a ti o n   A u c ti o n   f o El e c tri c it y   M a rk e ts  w it h   El a stic   De m a n d ,   Pro c .   o f   th e   7 th   W o rld   Co n g re ss   o n   I n telli g e n C o n tr o a n d   A u t o ma ti o n ,   Ju n e   2 0 0 8 ,   p p .   7 1 5 7 - 7 1 6 2 .   [1 8 ]     S . S .   Re d d y ,   A . R.   A b h y a n k a r,   P . R.   Bij w e ,   Re a c ti v e   P o w e P rice   c lea rin g   u sin g   M u lt i - o b jec ti v O p ti m iza ti o n ,   En e rg y ,   v o l.   3 6 ,   p p .   3 5 7 9 - 3 5 8 9 ,   2 0 1 1 .   [1 9 ]     S . S .   Re d d y ,   A . R.   A b h y a n k a r,   P . R.   Bij w e ,   Op ti m a d a y - a h e a d   jo in En e rg y   a n d   Re a c ti v e   P o w e S c h e d u l in g   w it h   v o lt a g e   d e p e n d e n lo a d   m o d e ls IEE T ra n sp o rta ti o n   El e c trif ic a ti o n   Co n fer e n c e   a n d   Exp o ,   Asi a - Pa c if ic  ( IT EC  Asia - Pa c if ic) ,   Bu sa n ,   2 0 1 6 ,   p p .   1 9 8 - 2 0 2 .   [2 0 ]     S . S .   Re d d y ,   A . R.   A b h y a n k a r,   P . R.   Bij w e ,   M a rk e t   Clea rin g   o Jo in En e rg y   a n d   Re a c ti v e   P o w e r   u sin g   M u lt Ob jec ti v e   Op ti m iza ti o n   c o n si d e rin g   Vo lt a g e   De p e n d e n t   L o a d   M o d e ls ,   IEE Po we a n d   E n e rg y   S o c iety   Ge n e ra l   M e e ti n g ,   2 4 - 2 9   Ju ly   2 0 1 1 ,   p p . 1 - 8.   [2 1 ]     S . S .   Re d d y ,   A . R.   A b h y a n k a r,   P . R.   Bij w e ,   M u lt i - O b jec ti v e   Da y - A h e a d   Re a P o w e M a rk e Clea ri n g   w it h   Vo lt a g e   De p e n d e n L o a d   M o d e ls” ,   I n ter n a ti o n a J o u rn a o Eme rg in g   E lec tric  Po we S y ste ms ,   v o l.   1 2 ,   n o .   4 ,   p p .   1 - 2 2 ,     A u g .   2 0 1 1 .   [2 2 ]     S . S .   Re d d y ,   P . R.   Bij w e ,   M u lt i - Ob jec ti v e   Op ti m a P o w e F lo w   Us in g   Eff i c ien Ev o lu ti o n a ry   A lg o rit h m ,   In ter n a t io n a J o u rn a o Eme rg i n g   El e c tric P o we S y ste ms ,   v o l.   1 8 ,   n o .   2 ,   A p r.   2 0 1 7 .     [2 3 ]     Ba n silal,   D.  T h u k a ra m ,   P a rth a sa ra th y ,   Op ti m a Re a c ti v e   P o w e r   Disp a tch   A l g o rit h m   f o V o l tag e   S tab il it y   Im p ro v e m e n t ,   El e c trica Po we a n d   En e rg y   S y ste ms ,   v o l.   1 8 ,   p p .   4 6 1 - 4 6 8 ,   1 9 9 6 .   [2 4 ]     M .   Kim ,   T .   Hiro y a su ,   M .   M ik i,   S P EA   2 + Im p ro v in g   th e   P e rf o r m a n c e   o f   th e   S tren g th   P a re t o   Ev o l u ti o n a ry   A l g o rit h m   2 ,   Pa ra ll e Pro b lem   S o lvin g   fro m N a tu re - PP S VII I ,   p p .   7 4 2 - 7 5 1 ,   2 0 0 4 .   [2 5 ]     [ On li n e ] .   A v a il a b le h tt p :/ /w ww . e e . wa sh in g to n . e d u /res e a rc h /p stc a .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.