I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   6 ,   No .   6 ,  Dec em b er   201 6 ,   p p .   29 5 5 ~ 29 6 1   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 6i 6 . 1 1 3 6 1           2955       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 JE C E   I m ple m e ntatio n o f  Popula tion  Algo rith m s  to M ini m i z e  P o w er  Lo ss es a nd Cabl e  Cro ss - Section  in  Po w er Supply Sy s te m       V.   Z .   M a nu s o v ,   P .   V.   M a t re nin ,   E .   S.  T re t ia k o v a   F irst - T h ird   De p a rtm e n t  o f   In d u str ial  P o w e r  S u p p ly   S y ste m s,  No v o sib irsk   S tate   T e c h n ica l  Un iv e rsit y,   P r o sp e k t  K.  M a rk sa ,   No v o sib irsk ,   6 3 0 0 7 3 ,   Ru ss ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   27 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   No v   6 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   No v   30 ,   2 0 1 6     T h e   a rti c le   d u e s  to   th e   a rra n g e m e n t  o f   th e   re a c ti v e   p o w e r  so u rc e s  in   th e   p o w e r  g rid   to   re d u c e   th e   a c ti v e   p o w e r  lo ss e s  in   tran s m issio n   li n e s  a n d   m in i m ize   c a b le  c ro ss - se c ti o n s  o f   th e   li n e s.  T h e   o p ti m a l  a rra n g e m e n t  is   c o n sid e re d   f ro m   t w o   p o i n ts  o f   v ie w .   In   th e   f irst  c a se ,   it   is  p o ss ib le  t o   m in i m ize   th e   a c ti v e   p o w e r  lo ss e s  o n ly .   In   th e   se c o n d   c a se ,   it   is  p o ss ib le  t o   c h a n g e   th e   c ro ss - se c ti o n s  o f   th e   su p p ly   li n e s  to   m in i m ize   b o th   th e   a c ti v e   p o w e r  lo ss e s  a n d   t h e   v o l u m e   o f   t h e   c a b le  li n e s.  T h e   su m   o f   th e   f in a n c ial  c o st   o f   th e   a c ti v e   p o we r  lo ss e s,  th e   c a p it a l  in v e stm e n t  to   in sta ll   th e   d e e p   re a c ti v e   p o w e r  c o m p e n sa ti o n ,   a n d   c o st   o f   th e   c a b le  v o lu m e   is  in tro d u c e d   a s   th e   sin g le  o p ti m iza ti o n   c rit e rio n .   T o   re d u c e   th e   lo ss e s,  th e   d e e p   c o m p e n sa ti o n   o f   re a c ti v e   p o w e r  so u rc e s  in   n o d e s  o f   th e   g rid   a re   p ro p o se d .   T h is  o p ti m iza ti o n   p ro b lem   w a s  so lv e d   b y   th e   Ge n e ti c   a lg o rit h m   a n d   t h e   P a rti c le  S w a r m   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m .   It  w a s  f o u n d   o u t  th a t  t h e   d e e p   c o m p e n sa ti o n   a ll o w s  m in i m izin g   a c ti v e   p o w e r  lo ss e s  th e   c a b le  c ro ss - se c ti o n .   T h e   c o st - e ffe c ti v e n e ss   o f   th e   su g g e ste d   m e th o d   is  sh o w n .   It  w a s  f o u n d   o u t  t h a t  o p ti m a l   a ll o c a ti o n   o f   th e   re a c ti v e   p o w e r  so u rc e s  a ll o w s  in c re a sin g   f ro m   9 %   to   2 0 %   th e   f in a n c ial  e x p e n se s f o r  th e   e n terp rise   c o n si d e re d .   K ey w o r d :   A cti v e  p o w er   l o s s es   C ab le  c r o s s - s ec tio n s   Dee p   c o m p en s atio n   P o p u latio n - b ased   o p ti m izatio n   P o w er - s u p p l y   s y s te m s   Co p y rig h t  ©   2 0 1 6   In stit 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 :   E .   S.  T r etiak o v a ,    First - T h ir d   Dep ar tm e n t o f   I n d u s tr ial  P o w er   S u p p l y   S y s te m s ,     No v o s ib ir s k   State  T ec h n ical  Un i v er s it y,   P r o s p ek t K .   Ma r k s a,   No v o s ib i r s k - 6 3 0 0 7 3 ,   R u s s ia .   E m ail:  ele n a. tr et y a k o v a. 1 9 6 6 @ lis t.r u       1.   I NT RO D UCT I O N   Dee p   r ea ctiv e  p o w er   co m p en s atio n   i n cr ea s es  t h e  e f f ic ien c y   o f   p o w er   tr an s m is s io n   a n d   d ec r ea s es   o v er all  en er g y   co n s u m p tio n .   I t  is   n ec e s s ar y   b ec au s e   tr an s m is s io n   o f   th e   r ea ctiv e   cu r r e n t  f r o m   ac t iv e   p o w er   g en er ato r s   to   p o w er   co n s u m er s   is   u n p r o f itab le.   P o w er   lin e s   w it h   v o ltag e  u p   to   1 0   k V  ar e  th e  m o s t  s i g n i f ican t  p ar t  o f   d is tr ib u ted   n et w o r k s   o f   in d u s tr ial  en ter p r is es.  D u e  to   ex ten s iv e  b r an c h i n g   a n d   len g th   o f   p o w er   lin e s   w ith   v o lt ag e  u p   to   1 0   k V,     lo w - v o lta g e  n et w o r k s   ar e  c h ar ac ter ized   b y   h i g h   lo s s es  o f   p o w er .   R ed u ci n g   th e   co n s u m p tio n   o f   r ea cti v e   p o w er   allo w s   i n d u s tr ial  p lan t s   to   d eg r ad e  th e  ex i s ti n g   ca p ac it y   co n s tr ain ts   i n   d is tr ib u tio n   p o w er   s y s te m s ,   as   w ell  as  lo w er   th e  co s t  o f   en er g y   co n s u m p tio n .   I n   t h is   p ap er ,   th e  d ee p   co m p en s atio n   o f   t h e  r ea ctiv e  p o w er   is   co n s id er ed .   T h e  ef f ic ien c y   o f   th e  co m p e n s a tio n   d ep en d s   o n   t h e  allo ca tio n   o f   r ea cti v e  p o w er   co m p e n s atio n   u n i ts   at  t h e  n o d es o f   a  n et w o r k .     T h e  p ap er   is   o r g an ized   as  f o ll o w s .   Sec tio n   I I   g i v e s   th e  b r ie f   o v er v ie w   o f   t h e  d ee p   co m p e n s atio n   i n   p o w er   s u p p l y   s y s te m   u n d er   c o n s id er atio n   a n d   p r ese n ts   t h e  m at h e m a tical   m o d el  o f   t h e  o p ti m izat io n   p r o b le m .   Sectio n   I I I   d escr ib es  t h e  p o p u latio n - b ased   o p ti m izat io n   al g o r ith m s   ap p lied :   t h e  Ge n etic  alg o r ith m   ( G A )   a n d   th e  P ar ticle  S w ar m   Op ti m izat io n   ( P SO) .   Sectio n   I V  s h o w s   th e  i m p le m en ted   in ter f ac e  b et w ee n   t h e  m o d el  o f   th e  o p ti m iza tio n   p r o b le m   an d   th e  o p ti m iza tio n   al g o r ith m s   an d   g i v es  t h e  e x p er i m e n ts   e v id en ce .   Sectio n   V   co n clu d es t h e  p ap er .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  6 ,   No .   6 ,  Dec em b er   201 6   :   29 5 5   –   29 6 1   2956   2.   P RO B L E M   DE SCRI P T I O N   2 . 1 .   Sta t e m ent   o f   t he  pro ble m   No w ad a y s   th er e  i s   n o   u n i v er s al  m et h o d   o f   f i n d in g   t h e  o p ti m al  allo ca tio n   o f   t h e  r ea ctiv e  p o w e r   co m p e n s at io n   u n its   i n   n o d es  o f   t h e  p o w er - s u p p l y   s y s te m .   T h is   o p ti m izat io n   tas k   i s   n o n li n ea r it y ,   n o   d if f er e n tiab ilit y ,   h a s   m u ltip le  ex tr e m e s   an d   h i g h   co m p u tati o n al  co m p lex it y .   I n   ad d itio n ,   th e  m o d els  o f   s u c h   p r o b lem s   a r e  c h ar ac ter ized   b y   a  co m p lex   s tr u ct u r e  an d   to p o lo g y   o f   th e  s ea r ch   s p ac e.   I n   p o w er   s u p p l y   s y s te m   f o r   s u ch   o p ti m izatio n   p r o b le m s   t h e  A r ti f icial  I n tell ig e n ce   m eth o d s ,   s u ch   as  Gen et ic  al g o r ith m s   [ 1 - 4 ] ,   S w ar m   I n telli g en ce   [ 5 - 7 ] ,   ar e  u s ed   s u cc ess f u l l y .   R ea cti v e   p o w er   co m p en s a tio n   in to   p o w er   s u p p l y   s y s te m s   is   n ec ess ar y   b ec a u s e  tr an s m is s i o n   o f   th e   r ea ctiv e  cu r r e n t  f r o m   ac ti v e  p o w er   s o u r ce s   ( g e n er ato r s )   to   p o w er   co n s u m er s   i s   u n p r o f ita b le.   I t  is   d u e  to   t h e   f ac t  th a t  th e  r ea ctiv e  c u r r en t  o cc u p ies  p ar t  o f   th e  cr o s s   s e ctio n   o f   a  co n d u cto r   o f   elec tr ic  p o w er   li n es  a n d   cr ea tes  th er ei n   t h e  s a m e  lo s s es  o f   ac tiv e   p o w er   ( I 2 R )   a s   t h e  ac ti v e  c u r r en t  in cr ea s in g   s i m u lta n eo u s l y   t h e   cu r r en t d en s it y   in to   t h e  co n d u cto r   ( A ∙ m m 2 ) .     I n   t h is   p ap er ,   th e   ca lcu la tio n s   w er e  m ad e  f o r   a  p o w er   s u p p l y   g r ip   o f   o n e  s ec tio n   o f   i n ter n a l   co n s u m p tio n   s u b s tatio n   o f   an   in d u s tr ial  e n ter p r is e,   w h er e  t h e  cli m atic   co n d itio n s   f o r   E q u atio n u ip m en t   ar e   s tr ictl y   r e g u la ted .   Mo to r s   o f   p u m p s ,   f a n s   an d   co m p r es s o r   ar e  th e  m ai n   co n s u m er s ,   an d   a  l en g t h   o f   ca b le  li n es   ar e  s ev er al  h u n d r ed s   o f   m eter s .   T h e  g eo g r ap h ical  ar r an g e m e n t o f   g r id ’ s   ele m e n ts   d ep en d s   o n   th e  ar r an g e m e n t   o f   th e  p r o ce s s i n g   E q u a tio n u ip m en t,  s o ,   it is   i m p o s s ib le  to   r ed u ce   th e  le n g t h   o f   t h e  s u p p l y .   I n   th i s   s t u d y ,   t h e  p o w er   s u p p l y   s y s te m   o f   a  u r an i u m   p r o d u ctio n   p la n t  i n   th e  to w n   o f   An g ar s k   i s   co n s id er ed .   T h e  p o w er   s u p p ly   s y s te m   r ep r ese n ts   4 0 0   Vo ltag es  s u b s tat io n   co m p r is i n g   4   s ec tio n s ,   an d   th e   ar r an g e m en t o f   ea ch   s ec tio n   i s   r ad ial.   T h e  p o w er - s u p p l y   s y s te m   o f   th e  ea ch   s ec tio n   h as  1 0   p o w er   d is tr ib u tio n   p o in ts ,   2   p u m p s   E q u atio n u ip p ed   w ith   m o to r s   o f   1 3 2   k W   an d   2   s u p p l y   l in e s   f o r   th e  co m p r e s s o r s .   E v er y   s u p p ly   li n e  co n s i s ts   o f   1 3   co m p r ess o r s   ( 9   k W )   th a t  ar e  s u p p lied   w ith   a  r ib b o n   ca b le.   A cti v e  p o w er   lo s s es  i n   tr an s m i s s io n   lin e s   o f   th is   n e t w o r k   ar e  h i g h   d u e   to   t h e  n et w o r k   h a v i n g   a  lo t  o f   b r a n ch e s   a n d   lar g e   d is ta n ce s   b etw ee n   t h e  n o d es .   I t  i s   s u g g e s ted   to   i n s tall  R P C U s   c lo s e  to   t h e  p o w er   d is tr ib u tio n   p o in ts ,   c lo s e  to   co n tr o l  ca b in ets   o f   p u m p s   a n d   clo s e  to   th e  co n tr o l  r ac k   o f   th e   f ir s t  co m p r es s o r   at  th e  s u p p l y   lin es.  T h e  ca lcu latio n   o f   m a x i m u m   lo ad   s h o w ed   th at  n o w   r atio   o f   co n s u m p tio n   o f   ac tiv e  an d   r ea ctiv e  p o w er s   o f   th e  s y s te m   ( tg   φ)   is   0 . 5 5 .   T h is   f ac t  in d icate s   th e  lo w   e n er g y   e f f icie n c y   o f   s u p p l y   s y s te m   u n d er   co n s id er atio n .     2 . 2 .   T he  m a t he m a t ica l  m o del   A p p licatio n   o f   t h e  f ir s t  w a y   r esu lt s   in   to   u n lo ad   th e  n et w o r k   b y   r ea cti v e  p o w er   an d   co n s E q u atio n u e n tl y   to   i n cr e asin g   ac ti v e  p o w er   lo s s e s   i n   t h e  n et w o r k   b y   r ea s o n   o f   r ea ctiv e  p o w er   tr an s m is s io n   in   t h e  ca b le  li n es .   T h e  s ec o n d   m et h o d   lead s   u s   to   f o r m u late  a n   o p ti m izat io n   p r o b lem .   T o   cr ea te  a  m a th e m atica l  m o d el  o f   th e  o p tim izatio n   p r o b lem ,   it  is   n ec ess ar y   to   d ef i n e,   an   o p ti m izatio n   cr iter io n ,   co n tr o lled   v ar iab les,  a n d   co n s tr ain ts .   T h e  m ai n   ai m   o f   t h e  o p tim izatio n   is   to   m i n i m ize   a ctiv e  p o w er   lo s s e s .   T h e  d ep en d en t v ar iab les ar e  th e  v alu e s   o f   t h e  R P C U  p o w er   in   th e  n o d es.     Z 1 ( Q x )   =  c Q Q ∑ ( Q x )   +  c P T Δ P ( Q x )   →  m in ,   ( 1 )     0   ≤   Q xi   ≤  Q max  i ,  i   =  1 ,   …  ,   n .   ( 2 )     T h e  co m p o n e n ts   i n   th e  E q u ati o n   1   ar e  d eter m in ed   as  f o llo ws:   a.   Q x   = { Q x 1 ,  Q x 2 ,   …,   Q xn };   b.   Q xi   p o w er   o f   th e  R P C U  in   i - th   j u n ctio n ;   c.   Q max  i   is   r ea ctiv e  p o w er   o f   lo a d   in   i - t h   j u n ct io n ;   d.   n   is   a  q u an tit y   o f   co n s id er ed   ju n ct io n s   a v ailab le  f o r   in s tal lat io n   o f   th e  R P C Us ;   e.   c Q   is   co s t o f   t h e  R P C Us ( p er   v o lt - a m p er e) ;   f.   Q ∑ ( Q x )   is   s u m   Q xi ,  i   =  1 ,   …  ,  n ;   g.   с P   i s   co s t o f   elec tr ic  lo s s e s ;   h.   Δ P ( Q x )   is   to tal  lo s s e s   o f   ac ti v e   p o w er   w it h i n   a  n et w o r k   u s in g   p o w er s   o f   R P C U  d e f in ed   b y   Q x .   i.   T   is   a  co n s id er ed   o p er atio n   in t er v al  ex p r ess ed   i n   h o u r s   at  m a x i m u m   lo ad .   I n   ad d itio n ,   th e  a llo ca tio n   o f   th e  R P C U s   clo s e  to   t h e  d is tr ib u tio n   p o i n ts   al lo w s   r ed u cin g     cr o s s - s ec tio n s   o f   th e   s u p p l y   c ab les.  Ob v io u s l y ,   t h e  c u r r en t  d en s it y   i n   t h e  p o w er   li n es   is   r ed u ce d   b y   t h e  d ee p   co m p e n s at io n .   T h e  co n d u cto r   cr o s s - s ec tio n   is   s elec ted   o n   th e  b asis   o f   r elatio n s h ip   F   =  I   /  j econ   ( j econ   is   a   ce r tain   ec o n o m ic  cu r r e n t  d e n s it y .   As  t h e  cu r r en t  d ec r ea s es,  t h e  cr o s s - s ec tio n   o f   t h e   co n d u cto r s   ca n   b e  d ec r ea s ed   to o .   A t th e  s a m e  ti m e,   cu r r en ts   i n   s w itc h i n g   d ev i ce s   ar e  r ed u ce d .   T h e  m ain   co n s u m er s   o f   t h e  p o w er   s u p p l y   s y s te m s   ar e  p u m p s ,   m o to r s ,   f an s   an d   co m p r ess o r s ,   t h eir   ar r an g e m e n t  d ep en d s   o n   th e  lo ca tio n   o f   th e   E q u atio n u ip m e n t ,   t h er ef o r e  m i n i m izi n g   t h e  le n g th   o f   t h e  s u p p l y   ca b le  li n e s   is   n o t  p o s s ib le,   w h ile  t h e y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       I mp leme n ta tio n   o f  P o p u la tio n   A lg o r ith ms to   Min imiz e  P o w e r   Lo s s e s   a n d   C a b le   . . . .   ( V .   Z.  Ma n u s o v)   2957   a m o u n t  to   h u n d r ed s   o f   m eter s .   W h ile  ca b les  h av e  a  f i x ed   len g t h ,   th e  v o l u m e  o f   ca b le  p r o d u ctio n   ca n   b e  ch an g ed   s i n ce   th e  p o s s ib le  ca b le  cr o s s - s ec tio n s   d ep en d   o n   cu r r en t tr an s f er r ed .   T h u s ,   th e  f o r m u latio n   o f   th e  o p ti m alit y   cr iter ia  ca n   b e  w r itte n   as  f o llo w :     Z 2 ( Q x )   =  c Q Q ∑ ( Q x )   +  c P T Δ P ( Q x )   +    c V V ( Q x ) →  m i n ,   ( 3 )     w h er e   c V V ( Q x )   is   th e  to tal  co s t   o f   th e  ca b le  p r o d u ctio n   v o lu m e.   T h e  v alu e  Z 2 ( Q x )   ar e  ev al u ate d   b y   t h e  f o llo w i n g   s ch e m e:   1.   C alcu late  th e  c u r r en t s ,   v o lta g e s   in   t h e  g r id ,   an d   ac ti v e  p o w er   lo s s es  Δ P ( Q x )   u s in g   t h e  in i tial   cr o s s - s ec t io n s   2.   Su m m ar ize  p o w er s   o f   t h e  R P C Us  Q ∑ (Q x )   3.   De ter m i n e  m in i m al  p o s s ib le  cr o s s - s ec tio n   o f   t h e  m ain   ca b le  lin es o f   th e  g r id   an d   f i n d   th e  t o tal  v o lu m e  V (Q x ).   4.   R ec alcu late  th e  v al u e  o f   Δ P ( Q x )   ag ain   u s i n g   th e  n e w   cr o s s - s ec tio n s ,   s i n ce   ac ti v e  p o w er   lo s s es c h a n g e  af ter   ch a n g in g   o f   cr o s s - s ec tio n s .   5.   Fin all y ,   d eter m i n e  t h e  Z 2 (Q x )  u s i n g   E q u atio n   3.   6.   T h e  co n n ec tio n   b et w ee n   th e  al g o r ith m s   a n d   th e  o p ti m izatio n   p r o b lem       3.   E VO L U T I O N ARY  AND  S WARM   O P T I M I Z AT I O N   3 . 1 .   E v o lutio na ry   a nd   Sw a rm   o p t i m iza t io n   T h e  p o p u latio n - b ased   alg o r it h m s   u s i n g   p r i n cip les  o f   n at u r e  d em o n s tr ate  t h e  h i g h est  p er f o r m an ce   a m o n g   t h e  o th er   s to c h asti c  o p tim izatio n   m et h o d s .   E v o lu tio n ar y   a n d   s w ar m   m et h o d s   ar e  class if ied   as     so - ca lled   p o p u latio n - b ased   m eth o d s   s i n ce   t h e y   u s e  s y s te m s   o f   a g en ts .   T h e  ter m   ag e n t  c an   b e  d ef i n ed   as  a   p o in t  X   in to   th e  d ec is io n   s p ac e  o f   th e  o p tim izat io n   p r o b lem   d ef in ed   as  f ( X )  →   ex tr .   W e  d iv id e  E v o lu t io n ar y   an d   S w ar m   m et h o d s   s i n ce   th e   o p ti m izatio n   p r o ce s s   m a y   b e   ev o lu tio n ar y   o r   s w ar m i n g   [ 8 ] .   T h e  ev o lu t io n ar y   p r o ce s s   is   b a s ed   o n   th e   cr ea ti o n   t h e  n e w   p o p u lat io n s   at  e v e r y   n e w   s tep   ta k i n g   i n to   ac co u n t  t h e   ex p er ien ce   ( a   n u m b er   o f   last   s o l u tio n s   o f   t h e  o p tim izat io n   p r o b lem   a n d   th e  s o lu t io n s ’   q u al ities )   o b tain ed   b y   th e  p r ev io u s   s tep s ,   s o   th i s   p r o ce s s   s i m ilar   to   th e  n at u r a l  s elec tio n .   T h e  S w ar m   p r o ce s s   is   b ased   o n   th e   m o v e m en ts   o f   t h e   ag en t s   i n to   th e  d ec is io n   s p ac e   u s i n g   a  n u m b er   o f   r u le s   an d   t h e  in ter ac t io n s   b et w ee n   th e  a g en ts .   I n   co n tr ast  to   ev o lu tio n ar y   al g o r ith m s ,   t h e  ag en t s   ar e  n o t  cr ea ted   an d   n o t  d estro y ed   an d   th e  s w a r m   p o p u latio n   h as  n o t  an y   ce n tr alize d   co n tr o l s y s te m .   T h e  co m p ar is o n   ev o l u tio n ar y   an d   s w ar m   m et h o d s   ar e  p r esen te d   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   E v o lu tio n ar y   a n d   S war m   Op ti m izatio n   F e a t u r e   Ev o l u t i o n a r y   S w a r m   I n sp i r a t i o n   N a t u r a l   se l e c t i o n   C o l l e c t i v e   b e h a v i o r   o f   b e e s,  f l o c k s,  a n t s ,   f i s h e s,  e t c .   Ea c h   s t e p     C r e a t i n g   n e w   p o p u l a t i o n s  a t   e v e r y   n e w   st e p   M o v e me n t s u s i n g   a   n u mb e r   o f   r u l e s a n d   a n   i n d i r e c t   e x c h a n g e   o f   d a t a   b e t w e e n   t h e   a g e n t s   C o n t r o l   C e n t r a l i z e d   c o n t r o l   sy st e m   D e c e n t r a l i z e d   c o n t r o l   sy st e m   Ex a mp l e s   G e n e t i c   a l g o r i t h m   G e n e t i c   p r o g r a mm i n g   D i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n   P a r t i c l e   sw a r m o p t i mi z a t i o n   A r t i f i c i a l   b e e   c o l o n y   o p t i m i z a t i o n   A n t   c o l o n y   o p t i mi z a t i o n   B a t   a l g o r i t h m       T h e  m ai n   ad v a n ta g e  o f   th e  p o p u latio n   alg o r ith m s   is   t h e   ab ilit y   to   ex p lo r e  th e  d ec is io n   s p ac e  au to m at icall y   r e g ar d less   o f   it s   d im e n s io n   an d   to p o lo g y ,   it  r esu lt s   at  r ath er   q u ic k l y   f i n d in g   g o o d   s o lu tio n s .   I n   th is   p ap er ,   th e  Gen etic  alg o r ith m   an d   th e  P ar ticle  S war m   Op ti m izat io n   alg o r it h m s   ar e  ap p lied .   T h e  d escr ip tio n s   d etailed   o f   th e s e  alg o r ith m s   ar e  ea s y   to   f i n d   b y   t h e  liter at u r e  ( G A   [ 9 ] , [ 1 0 ] ,   S w ar m   I n telli g e n ce   [ 1 1 ] ,   P SO [ 1 2 - 1 3 ] ) ,   th er ef o r e,   th is   p ap er   g i v es t h e  b r ief   d escr ip tio n   w ith o u t t h e  m at h e m atic al  m o d els.     3 . 2 .   T he  G enet ic  a lg o rit h m   T h e  GA   s tar ted   to   b e  u s ed   f o r   s o lv in g   o p ti m izatio n   p r o b le m s   i n   1 9 6 0 - 70  af ter   r esear ch es  o f   I n g o   R ec h e n b er g   an d   J o h n   Ho llan d   [ 1 0 ] .   GA   is   b ased   o n   th e  p r in cip les  o f   t h e  n at u r al  s elec ti o n :  in h er itan ce   ( th e   tr an s itio n   c h ar ac ter is tics   f r o m   p ar en t  to   p r o g en y ) ,   m u tatio n   ( th e  s u d d en   c h an g e  c h ar ac ter is tics ) ,   s elec tio n   ( th e   ch o ice  o f   m o r e  s u i tab le  u n its )   an d   cr o s s in g   o v er   ( th e  in ter c h an g e  o f   co r r esp o n d in g   ch ar a cter is tics )   [ 9 - 1 0 ] .   I t   is   th e  e v o lu t io n ar y   al g o r ith m .   So lu tio n s   o f   t h e  o p ti m izatio n   p r o b lem   ar e  r ec o r d ed   as  v ec to r s   o f   v al u es  an d   ca lled   ch r o m o s o m e s .   Ho w e v e r ,   w e  s u g g est  u s i n g   th e   ter m   a g en t  f o r   u n if o r m it y .   T h e  ter m   ag en t  i s   co m m o n l y   u s ed   in   t h e  f ield   o f   th e  S war m   I n telli g en ce ,   b u t  it  ca n   also   b e  ap p lied   in   d escr ib in g   th e  ev o l u tio n ar y   alg o r ith m s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  6 ,   No .   6 ,  Dec em b er   201 6   :   29 5 5   –   29 6 1   2958   T h e  p r o ce s s   o f   o p ti m iza tio n   s i m u late s   t h e  n at u r al  s elec tio n .   E v er y   a g en t  X   i n   t h e  p o p u latio n   i s   ev alu a ted   b y   th e  v al u e  o f   o p ti m izatio n   cr iter io n ,   ca lcu lated   as  f ( X ) .   First,  th e  r a n d o m   p o p u latio n   is   g en er ated   an d   f o r   ea c h   X   v al u e  f ( X )   is   ca lcu lated .   T h en   th e  a lg o r it h m   s elec ts   t h e  a g en ts   f o r   th e   n e x t  it er atio n ,   tak i n g   i n to   ac co u n t t h e  f ( X )   o f   ea c h   ag e n t.   Selecte d   ag e n ts   ar e  co m b i n ed   an d   ch a n g ed   r an d o m l y ,   s o   th e   n e w   p o p u latio n   is   cr ea ted   an d   f o r   ea ch   n e w   a g en t  f ( X )   is   ev alu a ted .   W h ile  th e  s to p   cr iter io n   is   n o t  m et,   t h e  s el ec tio n ,   co m b in i n g ,   etc.   ar e  r e - s tar t.     3 . 3 .   T he  P a rt icle  Sw a r m   O pti m i za t io n a l g o ri t h m   T h e  P ar ticle  S w ar m   Op ti m izat io n   al g o r ith m   i s   a  o n e   o f   th e  m o s t c o m m o n l y   u s ed   S w ar m   I n telli g e n c e   alg o r ith m s .   P SO  b ased   o n   a   b ir d   f lo ck s   b eh a v io r   an d   it   w as   d ev elo p ed   b y   J .   Ken n ed y   a n d   R .   E b er h ar t  [ 1 2 ] .   B ir d   f lo ck   ac ts   co o r d in ated   ac co r d in g   to   a  n u m b er   o f   s i m p l e  r u les.  E v er y   b ir d   ( p ar ticle)   c o o r d in ates  th e  o w n   m o v e m e n ts   w i th   t h e  f lo ck s .   I n   th e  P SO a lg o r it h m ,   e v er y   p ar t icle  is   d en o ted   b y   co o r d in ates  X   an d   b y   t h e  v alu e   o f   t h e  cr iter io n   f ( X ) .   T h e  v ec t o r   X   is   t h e  p o s itio n   o f   a   p ar ticl e,   an d   a  v ec to r   V   is   a  v elo cit y   o f   a  p ar ticle.   I n itial  v alu e s   o f   X   a n d   V   ar e  r an d o m .   T h e  v ec to r s   X   an d   V   o f   all  p ar ticles ar e  u p d ated   ac co r d in g   to   a  n u m b er   o f   r u le s   u s i n g   th e  b est  p o s itio n   o f   a  p ar ticle,   th e  b est  p o s itio n   o f   th e  w h o le  s w ar m ,   t h e  in er tia  w ei g h ts   o f   t h e  p ar ticle s  an d   th e  s to c h asti c  d e v iatio n s .     3 . 4 .   P SO   pa ra m et er   s elec t io n   T h e  P SO  alg o r ith m s   h a s   3   n u m b er   o f   b e h av io u r al  p ar a m e ter s   α 1 ,   α 2 ,   ω   an d   v max ,   w h ic h   allo w   to   co n tr o l  s p ee d ,   p er f o r m a n ce   an d   o th er   f ea tu r es  o f   t h e  p r o ce s s   o f   th e  P SO  o p er atio n   [ 1 3 - 1 4 ]   T h e  n ec ess it y   o f   tu n in g   t h e  v al u es  o f   t h e  p ar am eter s   f o r   a  ta s k   s o lv ed   i s   a  s ig n i f ica n t  i m p er f ec tio n   o f   th e  P SO  f o r   its   h i g h   ef f ec tiv e  r ea liza tio n   [ 1 3 ] ,   [ 1 5 ] .   Ma n u al  c h a n g i n g   o f   t h e  p ar am eter s   a n d   u s a g e  o f   s ev er al  p r ed ef in ed   s et s   o f   t h e   p ar am eter s   ar e  t h e  ea s ie s t  an d   th e   m o s t  p r ev ale n t  w a y s   to   th e  p ar a m eter s   s elec ti o n .   T h e  f ir s t   w a y   r E q u atio n u ir e s   a   lo w   o f   ti m e   a n d   d o es  n o t  e n s u r e  t h e  e f f ec ti v e  s o lu tio n .   T h e  s ec o n d   w a y   c o n s is ts   in   ch o o s i n g   th e  b est  p ar a m eter s   a m o n g   t h e  s ev er al  u s ab le  s ets  b y   ex p er i m e n ts .   T h is   w a y   also   li m it s   d o es  n o t  en s u r e  th e   ef f ec tiv e  s o lu tio n   s i n ce   it  is   li m ited   b y   s et  s e ts   o f   t h e  p ar a m eter   u s ed .   T h e  r esear ch   [ 1 3 ]   p r o v id es  an   o v er v ie w  o f   s t u d ies  th a t  d ea l  w i th   t u n in g   P SO  p ar am e ter s .   I t  p o in ts   o u t  a  p r i m iti v e n es s   an d   lo w   e f f icien c y   o f   m an u al   tu n in g ,   b u t  at  t h e  s a m e  ti m e,   i t  cr iticizes  m o r e  co m p le x   m et h o d s   f o r   t h eir   r a n g e   o f   ap p lic atio n   li m ita tio n   a n d   ex ce s s iv e   alg o r it h m   co m p lica t io n .   T h er ef o r e,   in   th i s   r esear c h ,   a  tec h n ic   o f   t h e  m eta - o p ti m izatio n   [ 1 3 - 1 4 ]   w as   ap p lied .   T h e  m eta - o p ti m izatio n   allo w s   t u n in g   t h e  b eh av io u r al  p ar am eter s   au to m atica ll y .       4.   E XP E R I M E NT   AND  A NAL YSI S   4 . 1 .   Appl ica t io n o f   t he  po pu la t io n - ba s ed  o pti m iza t io n   T h e  in ter ac tio n   o f   t h e  alg o r it h m   an d   t h e  m o d els  o f   th e  o p ti m izatio n   p r o b lem s   ( E q u atio n   1 - 3 )   ca n   b e  d escr ib ed   b y   th e  s i m p le  s c h e m e.   Fo r   ea ch   alg o r ith m   iter atio n   an d   ea ch   ag e n t o f   p o p u latio n :   1.   T h e  alg o r ith m   g i v es t h e  n e w   a g en t ’ s   p o s itio n   X .    2.   T h e  m o d el  o f   a  p o w er   g r id   g et s   th e  X   a n d   m ap p in g   it  to   t h e  v ec to r   Q x   an d   th e  v al u e  o f   t h e  cr iter io n   Z 1 ( Q x )  o r   Z 2 ( Q x )   is   d eter m i n ed .   3.   T h e  alg o r ith m   g i v es t h e  v al u e  th e  cr iter io n   as  f ( X ).   4.   W h en   t h e  s tep s   1 - 3   ar e  ca r r ie d   o u t  f o r   all  ag en ts ,   t h e  p o s iti o n s   o f   t h e  ag e n t s   ar e  ch an g ed   b y   P SO  o r   th e   n e w   p o p u latio n   o f   t h e  a g en t s   a r e  g en er ated   b y   G A ; a n d   t h e  p r o ce s s   is   r ep ea ted .   T h u s ,   th e  m eth o d   o f   ca lcu la ti o n   o f   Z 1 ( Q x )  an d   Z 2 ( Q x )   ca n   b e  an y o n e,   r eg ar d les s   o f   th e  o p ti m izat io n   alg o r ith m   an d   th e  o p ti m izati o n   alg o r ith m   is   i n d ep en d en t  o f   it.  T h is   ap p r o ac h   allo w s   u s   to   ap p ly   d if f er en t   o p tim izatio n   m et h o d s   ea s il y   an d   q u ick l y .   T h er e  ar e  n o t  clo s e  r elatio n s h ip s   b et w ee n   th e  m o d el  o f   t h e   op tim izatio n   p r o b lem   a n d   t h e  o p tim izatio n   alg o r it h m s .   I t  i s   p o s s ib le  d u e  to   t h e  f le x ib ilit y   an d   ad ap tab ilit y   o f   p o p u latio n - b ased   al g o r ith m s   t o   th e  co n d itio n s   o f   t h e  o p ti m i za tio n   p r o b le m s .   T h u s ,   t h e  ca l cu latio n   o f   a  p o w er   g r id   ca n   b e  ca r r ied   o u t  m ea n s   a  s p ec i alize d   s o f t w ar e  a s   th e  a n al y s i s   o f   r elatio n s h ip s   b et w e en   k e y   i n d icato r s   o f   th e  g r id   an d   v alu e s   o f   v ar iab l es  an d   f in d i n g   th e  o p ti m al  m o d e  o f   th e  g r id   ca n   b e   p er f o r m ed   b y   a  s ep ar ate  ar tif icial  i n tell ig e n ce   s o f t w ar e  lib r ar y .   I n   th e   ca s e  co n s id er ed ,   it  is   n ec e s s ar y   to   m ap   t h e  v ec to r   X   an d   th e   v ec to r   Q x   to   ap p l y   t h e  in ter f ac e   d escr ib ed   ab o v e.   I n   o r d er   to   m ak e  ap p licatio n   an d   d escr ip t io n   o f   t h e  alg o r it h m s ,   it  i s   p o s ited   th at  t h e  s ea r c h   s p ac e  o f   th e  al g o r ith m s   i s   li m ited   b et w ee n   0 . 0   an d   1 . 0   f o r   e ac h   ax i s .   T h e  v ec t o r   X   is   u s ed   n o t  as  th e  R P C Us   p o w er   v ec to r   Q x ,   b u t   as  t h e  c o ef f icie n t s   v ec to r   to   ta k e  i n to   ac co u n t  th e   m a x i m u m   allo w a b le  p o w er   o f   R P C U   in   th e  n o d es.     Q xi   =  X i ∙ Q max  i ,   0   ≤   X i   ≤   1 ,   i   =  1 ,   …  ,   n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       I mp leme n ta tio n   o f  P o p u la tio n   A lg o r ith ms to   Min imiz e  P o w e r   Lo s s e s   a n d   C a b le   . . . .   ( V .   Z.  Ma n u s o v)   2959   T h u s ,   t h e  o p ti m izatio n   al g o r ith m   i s   i n d ep en d en t   o f   cr i ter ia  ca lcu latio n .   D u e  it,   ch a n g es   in   th e   p o w e r   g r id   d o   n o t   ca u s e  t h e  n ec es s it y   o f   c h an g i n g   a n y th i n g   i n   th e   o p tim izatio n   m eth o d   i m p le m e n tatio n .   T o   co n s id er   th e  l i m itatio n s   o f   t g φ  t h e  p e n alt y   v al u es   ar e  u s ed .   I f   t h e  v alu e  o f   t g φ  d o es   n o t  f it   t h e  li m itatio n s ,   th e n   t h e   v alu e  o f   th e  o p ti m izatio n   cr ite r io n   ( Z 1 ( Q x )   o r   Z 2 ( Q x ) )   is   ad d e d   to   an   ex tr a - lar g e  p en alt y   v al u e.     4 . 1 .   E x peri m e nt  des cr iptio n   T h e  o p tim izatio n   p r o b le m s   ( E q u atio n   1 & 2   an d   E q u atio n   2 & 3 )   w er e   s o lv ed   b y   G A  an d   P SO.  W e  u s ed   G A   w ith   t h e  o n e - p o i n t  cr o s s o v er   o f   t w o   p ar en ts ,   t h e  n u m b er   o f   ag e n t s   w a s   1 0 0 ,   th e  m u tatio n   p r o b ab ilit y   w a s   1 5 % a n d   th e  cr o s s o v er   p r o b ab ilit y   w a s   8 0 %.    T h e  h eu r is tics   p ar a m e ter s   o f   P SO  w er e  s elec ted   b y   m eta - o p ti m iza tio n   ap p r o ac h   [ 1 2 ] .   T h e  P SO   p ar am eter s   w er e  f o llo w ed :   a.   α 1   =  1 . 4 9 ,     b.   α 2   =  1 . 5 7 ,   c.   ω   =  0 . 8 7 ,   d.   v max   =  0 . 9 .   T h e  n u m b er   o f   t h e  P SO   ag e n t s   w a s   1 0 0   to o .   A s   f ar   a s   t h e   b o th   al g o r ith m s   ar e  s to ch as tic,   th e y   g iv e   a   n o n - d eter m i n i s tic  v ar io u s   s o l u tio n   o f   t h e  o p ti m izatio n   p r o b le m s   f r o m   r u n   to   r u n .   T h er ef o r e,   th e  al g o r it h m s   w er e  r u n   1 0   ti m es  a n d   t h en   th e  b est  s o lu tio n   w a s   s e lecte d   f o r   ea ch   alg o r it h m   as  t h e  r es u l tin g   s o l u tio n s .   T h e   co m p u tatio n   ti m es o f   t h e  b o th   alg o r ith m s   w er e  ab o u t t h e  s a m e  ( 1 0 0 0 0   iter atio n s ) .     4 . 2 .   E x peri m e nt  re s ults   T ab le   2   s h o w s   t h e  r esu l ts   o b tain ed   f o r   o f   th e  p r o b lem   o f   E q u atio n   1 & 2   w h en   t h e  ar r an g e m en t  o f   th e   R P C Us  w a s   o p ti m izi n g   w it h o u t c h a n g in g   o f   t h e  ca b le  cr o s s - s ec tio n .       T ab le  2 .   T h e  R esu lt s   f r o m   E q u atio n   1   an d   2   w ith o u t  C h a n g i n g   t h e  C ab le  C r o s s - Sectio n s   ( 4   y ea r s )   A l g o r i t h m   C r i t e r i o n   Z 1   ( € )   A c t i v e   p o w e r   l o sse s (k W )   T o t a l   p o w e r   o f   R P C U s ( k v a r )   t g φ   w i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   4 3   2 5 4   4 0 . 5   0   0 . 5 5   GA   3 8   6 0 2   3 2 . 9   1   0 9 3   0 . 1 5   PSO   3 7   6 9 0   3 2 . 1   1   0 7 5   0 . 1       I t  w as  f o u n d   o u t  th at  t h e  s o l u tio n   b y   P SO  is   b etter   th an   o n es  b y   G A   b o th   in   ter m s   o f   t h e   n ec ess ar y   to tal  p o w er   o f   i n s talled   r ea ct iv e  p o w er   s o u r ce s   a n d   in   ter m s   o f   t h e  ac tiv e  p o w er   lo s s e s .   Ho w e v er ,   if   w e  co n s id er   th e  q u a n titati v e  v al u es  o f   t h e  o p ti m ali t y   cr iter io n ,   it  is   o b v io u s   th at  d i f f er e n ce   b et w ee n   t h e  t w o   alg o r ith m s   co n s id er ed   is   q u i t e  s m all,   i t  is   o n l y   2 . 4 %.  T h e  an al y s is   o f   t h e  f i n a n cial  d i f f e r en ce   f o r   th e  w h o le   p o w er   s u p p l y   s y s te m   o f   t h e  in d u s tr ial  en ter p r is e  co n s id er ed   is   p r esen ted   in   T ab le  3   ( th e  p e r io d   is   4   y ea r s   to o ) .       T ab le  3 .   T h e  C o m p ar is o n   o f   t h e  P er f o r m an ce   o f   t h e  A l g o r it h m s   A l g o r i t h m   D e c r e a se   o f   t h e   l o ss e s  Р   ( %)   A c t i v e   p o w e r   l o sse s fo r   t h e   se c t i o n   ( €)   A c t i v e   p o w e r   l o sse s c o st   f o r   t h e   w h o l e   s y st e m (€ )   w i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   0   8 6   5 0 8   3 4 6   0 3 2   GA   1 8 . 8   7 0   2 7 4   2 8 1   0 9 8   PSO   2 0 . 7   6 8   5 6 6   2 7 4   2 6 2       I t  w as  f o u n d   o u t t h at  t h e  o p tim izatio n   b y   P SO o r   GA   allo ws th e  e n ter p r is e  to   s av e  ac t iv e  p o w er   ex tr a   1 6 2 3 4   o r   1 7 9 4 3   eu r o s ,   c o r r e s p o n d in g l y ,   ea ch   y ea r .   I n   ter m s   o f   t h is   v a lu e,   th e  d iv er g e n ce   b et w ee n   th e s e  alg o r ith m s   is   1 0 %.  T ab le  4   r ep r esen ts   t h e  p a y b ac k   o f   th e  d ee p   co m p en s atio n .   T h e  a n al y s i s   s h o w s   t h at  th e   d ee p   co m p en s atio n   p a y s   o f f   i n   ab o u t  1   y ea r   an d   7   m o n t h s .   T ab le  4   d em o n s tr ates  t h at  t h e  ad v an ta g e  o f   t h e   ch o ice  o f   th e  P SO a l g o r ith m   i n s tead   G A   i s   in cr ea s in g   ev er y   y ea r .   T h e  r esu lts   o b tain ed   b y   s o l v in g   th e  o p ti m izatio n   p r o b le m   with   m in i m izatio n   t h e  ca b le  cr o s s - s ec tio n   f o r   th e   w h o le  s y s te m   ( E q u at i o n   2 & 3 )   ar e  s h o w n   i n   T ab le  5 .   T ab le  4   s h o w s   th a t  G A  a n d   P SO  f o u n d   th e  s o lu tio n s   s i m ilar   to   ef f icie n c y   an d   P S O  o u tp er f o r m ed   G A .   I n   th e  ca s e  o f   u s i n g   t h e  P SO   s o lu tio n ,   t h e  to tal  co s t  s a v in g   is   1 1 3   th o u s a n d   eu r o s   i n   co m p ar is o n   w i th   th e   v ar ia n t  t h at  i s   n o t  o p ti m ized .   I t  is   2 7   t h o u s a n d   b etter   th an   t h e  G A   s o l u tio n .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  6 ,   No .   6 ,  Dec em b er   201 6   :   29 5 5   –   29 6 1   2960   T ab le  4 .   T h e  P ay b ac k   o f   t h e  D ee p   C o m p en s at io n   T i me   ( y e a r s)   C r i t e r i o n   Z 1   w i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   ( € )   G A   c r i t e r i o n   Z 1   ( € )   G A   p r o f i t   ( € )   P S O   c r i t e r i o n   Z 1   ( € )   P S O   p r o f i t   ( € )   1   1 0   8 1 4   1 2   2 3 8   - 1   4 2 4   1 1   9 6 8   - 1   1 5 4   1   a n d   7   mo n t h s   1 7   1 2 2   17   362   - 2 4 0   16   967   1 5 5   2   2 1   6 2 7   2 1   0 2 2   6   0 5   2 0   5 3 8   1   0 8 9   3   3 2   4 4 0   2 9   8 0 7   2  6 3 3   2 9   1 0 9   3   3 3 1   4   4 3   2 5 4   3 8   5 9 1   4   6 6 3   3 7   6 8 9   5   5 7 4   5   5 4   0 6 8   4 7   3 7 5   6   6 9 3   4 6   2 5 1   7   8 1 8   6   6 4   8 8 1   5 6   1 6 0   8   7 2 1   5 4   8 2 1   1 0   0 6 0   7   7 5   6 9 4   6 4   9 4 5   1 0   7 4 9   6 3   3 9 1   1 2   3 0 3   8   8 6   5 0 7   7 3   7 3 0   1 2   7 7 7   7 1   9 6 1   1 4   5 4 6   9   9 7   3 2 0   8 2 5 1 5   1 4   8 0 5   8 0   5 3 1   1 6   7 8 9   10   1 0 8   1 3 3   9 1 3 0 0   1 6   8 3 3   8 9 1 0 1   1 9   0 3 2       T ab le  5 .   T h e  R esu lt s   f r o m   E q u atio n   2   an d   3   w ith   M in i m iza t io n   th e  C ab le  C r o s s - Sectio n   A l g o r i t h m   C r i t e r i o n   Z 2   ( € )   A c t i v e   p o w e r   l o sse s  ( k W )   T o t a l   p o w e r   o f   R P C U s ( k v a r )   C a b l e   l i n e s  c o st   ( € )   t g φ   w i t h o u t   o p t i m i z a t i o n   3 7 3   6 5 4   3 2 4 . 4   0   3 3 0   4 0 0   0 . 5 5   GA   2 8 7   5 3 7   2 6 9 . 6   8   9 7 6   2 4 8   0 0 0   0 . 1 4   PSO   2 6 0   7 0 1   2 6 2   9   8 4 8   2 4 8   0 0 0   0 . 1       5.   CO NCLU SI O N   T h e  o p ti m al  p lace m e n t  o f   r ea ctiv e  p o w er   s o u r ce s   w a s   co n s id er ed   f r o m   t w o   p o in t s   o f   v ie w .   I n   th e   f ir s t   ca s e,   th e   p o w er   li n es  ar e   laid   d o w n   s in ce   it   is   p o s s ib le  to   m i n i m ize   th e   ac ti v e  p o w er   lo s s es   o n l y .   I n   t h e   s ec o n d   ca s e,   it   is   p o s s ib le  to   c h an g e  t h e  cr o s s - s ec tio n s   o f   t h e  s u p p l y   li n es  to   m i n i m ize  th e   ac tiv e  p o w er   lo s s es   an d   th e  v o lu m e  o f   t h e  ca b le  lin es.  T h e  f in a n cial  co s t s   o f   t h e  ac ti v e  p o w er   lo s s e s   b y   4   y ea r s ,   th e   R P C Us   in s ta lled   an d   th e   ca b le  v o lu m e   w as  u s ed   as  th e   s i n g le  o p ti m i za tio n   cr iter io n .   I n   th e   f ir s t c a s e,   th e   cr iter io n   ca n   b e  i m p r o v ed   b y   1 2 . 9 %  ( 4 4 . 5   th o u s a n d   e u r o s   f o r   th e  w h o le  s y s te m   o f   t h e  ei g h t  s ec t io n s ) .   I n   t h e  s ec o n d   ca s e,   th e  cr iter io n   ca n   b e  i m p r o v ed   b y   3 0 . 2 % ( 1 1 3   th o u s an d   eu r o s   f o r   th e  w h o le  s y s te m   o f   th e  ei g h t  s ec tio n s ) .   T h e  p o p u latio n - b ased   s to c h as tic  alg o r it h m s   ca n   b e  ap p lied   to   o p tim izatio n   p r o b le m s   i n   t h e  f ield   o f   p o w er   s u p p l y   s y s te m s   a n d   s m ar t  g r id   ea s il y   an d   q u ick l y   d u e  to   th eir   f le x ib ilit y   a n d   a b ilit y   to   e x p lo r e  th e   d ec is io n   s p ac e  a u to m atica ll y .   Desp ite  t h e  f ac t  t h at  t h e  G A  a n d   th e   P SO  al g o r ith m s   ar e  v er y   d if f er e n t  i n   ter m s   o f   th e  lo g ic  o f   t h e  i n ter n al  o p er atio n s ,   th e y   w er e  ap p lied   to   th e  s a m e  m o d el  o f   t h e  o p t i m izatio n   p r o b le m   w it h o u t  an y   c h an g e s   in   th e  m o d el.   T h u s ,   a  p o w er   e n g in ee r   ca n   d ev elo p   th e  m at h e m atica l  m o d el,   d u r i n g   o p tim izatio n   al g o r ith m s   ca n   b e  co n f ig u r ed   an d   ap p lied   b y   an   ar tif icia l  in tell ig e n ce   s p ec ia lis t.  T h is   ap p r o ac h   m ak e s   it  ea s y   to   co m b in e  t h e  co m p ete n ce   o f   d if f er e n t  s p ec i al is ts   i n   a  s y s te m   to   in cr ea s e  th e  p r o d u ctiv it y   o f   th eir   r esear ch   a n d   d ev elo p m en t.   I n   th i s   s tu d y ,   P SO  s h o w ed   th e  b etter   r esu lts   t h an   G A   f o r   th e  b o th   v ar ian t s   o f   th e  o p ti m izat io n   p r o b lem   co n s id er ed .   T h e  d if f er en ce   b et w ee n   th e  r es u lt s   o f   P SO  an d   G A   is   n o t  to o   h i g h .   As  p o p u latio n   alg o r ith m   i s   ea s y   to   ap p l y ,   i t   is   r ea s o n ab le  to   u s e  v ar io u s   p o p u latio n - b ased   al g o r ith m s   f o r   in cr ea s in g   t h e  p r o b a b ilit y   o f   o b tain i n g   th e  g l o b al  o p tim u m .       RE F E R E NC E S   [1 ]   A.   H.  M a n taw y ,   e t   a l. ,  “ In teg ra ti n g   Ge n e ti c   A lg o rit h m s,   Tab u   S e a rc h ,   a n d   S im u late d   A n n e a li n g   f o r  th e   Un it   Co m m it m e n t  P ro b lem , ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s   o n   P o we r  S y ste ms ,   v o l /i ss u e :   14 ( 3 ) ,   p p .   8 2 9 - 8 3 6 ,   1 9 9 9 .   DO I:   1 0 . 1 1 0 9 / 5 9 . 7 8 0 8 9 2 .   [2 ]   P .   P a tern i ,   e t  a l. ,  “ Op ti m a l  L o c a ti o n   o f   P h a se   S h if ters   in   th e   F re n c h   Ne tw o rk   b y   G e n e ti c   A l g o rit h m , ”   IEE E   T ra n sa c ti o n s  o n   Po we r  S y ste ms ,  v o l/ issu e :  1 4 (1 ),   p p .   3 7 - 42 ,   1 9 9 9 .   DO I:  1 0 . 1 1 0 9 / 5 9 . 7 4 4 4 8 1 .   [3 ]   D.  De rv a n i  a n d   J.   P .   R o se ly n ,   “ Ge n e ti c   a lg o rit h m   b a se d   re a c ti v e   p o w e r  d isp a tch   f o r   v o lt a g e   sta b il it y   i m p ro v e m e n t, ”   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  El e c trica l  Po we r  &   En e rg y   S y ste ms ,   v o l /i ss u e :   32 ( 10 ) ,   p p .   1 1 5 1 - 1 1 5 6 ,   2 0 1 0 .   DO I :   1 0 . 1 0 1 6 / j. ij e p e s. 2 0 1 0 . 0 6 . 0 1 4 .   [4 ]   M .   I .   A z i m   a n d   M .   F .   Ra h m a n ,   “ Ge n e ti c   A lg o rit h m   Ba s e d   Re a c t iv e   P o w e r  M a n a g e m e n t  b y   S V C, ”   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l  o f  El e c trica l  a n d   C o mp u t e r E n g i n e e rin g ,   v o l /i ss u e :   4 (2 ) ,   p p .   2 0 0 - 2 0 6 ,   2 0 1 4 .   [5 ]   V .   M a n u s o v ,   e t  a l. ,  “ P o p u lati o n - b a se d   A lg o rit h m s  f o r  Op ti m i z a ti o n   o f   th e   Re a c ti v e   P o w e r  Distrib u ti o n   a n d   S e lec ti o n   o f   th e   Ca b le  Cr o ss - se c ti o n   in   th e   P o w e r - S u p p ly   S y ste m s, ”   Ap p l ied   M e c h a n ics   a n d   M a te ria ls ,   v o l.   7 9 2 ,   p p .   2 3 0 - 2 3 6 ,   2 0 1 5 .   DO I:   1 0 . 4 0 2 8 /www . s c ien ti f ic.n e t/ A M M . 7 9 2 . 2 3 0 .   [6 ]   M .   De   a n d   S .   K.  G o sw a m i,   “ Op ti m a l  Re a c ti v e   P o w e r  P r o c u r e m e n t  w it h   V o lt a g e   S tab i li ty   Co n sid e ra ti o n   in   De re g u late d   P o w e r  S y ste m , ”   IE EE   T ra n sa c ti o n   o n   P o we r  S y ste ms ,   v o l /i ss u e :   29 ( 5 ) ,   p p .   2 0 7 8 - 2 0 8 6 ,   2 0 1 4 .   DO I :   1 0 . 1 1 0 9 /T P W RS . 2 0 1 4 . 2 3 0 8 3 0 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       I mp leme n ta tio n   o f  P o p u la tio n   A lg o r ith ms to   Min imiz e  P o w e r   Lo s s e s   a n d   C a b le   . . . .   ( V .   Z.  Ma n u s o v)   2961   [7 ]   J.   J.  Ja m i a n ,   e t  a l. ,  “ A Ne w P a rti c le S wa r m   Op ti m iza ti o n   Tec h n iq u e   in   Op ti m izin g   S iz e   o f  Distrib u ted   G e n e ra ti o n , ”   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l / issu e :   1 ( 1 ) ,   p p .   1 3 7 - 1 4 6 ,   2 0 1 2 .   [8 ]   P.   V.  M a tren i n   a n d   V .   G .   S e k a e v ,   “ S istem n o e   o p isa n ie  a lg o rit m o v   ro e v o g o   in tellek ta  [S y ste m s  a p p ro a c h   to   sw a r m   in telli g e n c e ] , ”   Pro g r a mm n a j a   i n z h e n e rija ,  v o l.   1 2 ,   p p .   3 9 - 4 5 ,   2 0 1 3 .   [ in   R u ss ian ] .   [9 ]   M .   M e lan ie,   “ A n   In tro d u c ti o n   t o   G e n e ti c   A lg o rit h m s, ”   Ca m b rid g e ,   M A ,   M IT   P re ss ,   1 9 9 6 .   [1 0 ]   J.   H.  Ho ll a n d ,   “ A d a p tatio n   i n   n a tu ra l  a n d   a rti f icia l  s y ste m s, ”   Un iv e rsit y   o f   M ich ig a n   P re ss ,   A n n   A rb o r,   1 9 7 5 .   [1 1 ]   Y.  Zh u   Y an d   X .   T a n g ,   “ Ov e rv ie w o f   s w a r m   in telli g e n c e , ”   Co mp u ter   Ap p li c a ti o n   a n d   S y ste m M o d e l in g   ( ICCAS M ) ,  v o l.   9 ,   p p .   4 0 0 - 4 0 9 ,   2 0 1 0 .   [1 2 ]   J.  Ke n n e d y   a n d   R.   C.   Eb e rh a rt,   “ P a rti c le  sw a r m   o p ti m iza ti o n , ”   i n   Pro c .   IEE E   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   Ne u ra l   Ne two rk s ,   P isc a taw a y ,   NJ ,   p p .   1 9 4 2 - 1 9 4 8 ,   1 9 9 5 .   DO I:  1 0 . 1 1 0 9 / ICNN . 1 9 9 5 . 4 8 8 9 6 8 .   [1 3 ]   M .   P e d e rse n   a n d   A .   Ch ip p e r,   “ S im p li fy in g   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iz a ti o n , ”   A p p l ied   S o ft   Co m p u ti n g ,   v o l /i ss u e :   10 ( 2 ) ,   p p .   6 1 8 - 6 2 8 ,   2 0 1 0 .   [1 4 ]   P.   V .   M a tren i n   a n d   V.   G .   S e k a e v ,   “ P a rti c le  S w a r m   o p ti m iza ti o n   w it h   v e lo c it y   r e strictio n   a n d   e v o lu ti o n a ry   p a ra m e ters   se lec ti o n   f o r  sc h e d u li n g   p ro b lem , ”   in   Pro c .   2 0 1 5   I n ter n a ti o n a l  S i b e ria n   Co n fer e n c e   Co n tro l  a n d   Co mm u n ica ti o n s ( S IBCON) ,   Om s k ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 5 .   DO I:   1 0 . 1 1 0 9 /S I BCON . 2 0 1 5 . 7 1 4 7 1 4 3 .   [1 5 ]   R.   C.   Eb e rh a rt  a n d   Y.  S h i,   “ P a rti c le  sw a r m   o p ti m iz a ti o n :  d e v e l o p m e n t s,  a p p li c a ti o n s  a n d   re so u rc e s, ”   in   Pro c .   Co n g re ss   o n   Evo lu ti o n a ry   Co m p u ta ti o n ,   v o l.   1 ,   p p .   81 - 8 6 ,   2 0 0 1 .   DO I:  1 0 . 1 1 0 9 /CE C. 2 0 0 1 . 9 3 4 3 7 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.