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.   10 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 2 0 ,   p p .   5 1 2 3 ~ 5 1 3 0   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 0 i 5 . p p 5 1 23 - 513 0          5123       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   O pti m a l  po w er ge nera tio n f o r w ind - hy dro - the r m a l  s y ste m   using   m eta - he uris tic  a lg o rith m s        T hu a n  T ha nh   Ng uy en 1 ,  Va n - Duc  P ha n 2 ,   B a ch  H o a ng   Di nh 3 ,  T a n M inh   P ha n 4 ,  T ha n g   T rung   Ng uy en 5   1 F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g   T e c h n o lo g y ,   In d u strial  U n iv e rsity   o f   Ho   Ch i  M i n h   Cit y ,   V ietn a m   2 F a c u lt y   o f   A u to m o b il e   T e c h n o lo g y ,   V a n   L a n g   Un iv e rsit y ,   V ietn a m   3, 5 P o w e r  S y ste m   Op ti m iz a ti o n   Re se a rc h   G ro u p ,   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  a n d   El e c tr o n ics   E n g in e e rin g ,     T o n   Du c   T h a n g   Un iv e rsity ,   V ietn a m   4 F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,   T o n   Du c   T h a n g   Un iv e rsity ,   V ietn a m       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   2 5 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   A p r   2 7 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   Ma y   8 ,   2 0 2 0       In   th is  p a p e r,   c u c k o o   se a rc h   a lg o rit h m   (CS A )   is  su g g e ste d   f o r  d e ter m in in g   o p ti m a l  o p e ra ti o n   p a ra m e ters   o f   th e   c o m b in e d   w in d   tu rb in e   a n d   h y d ro th e rm a l  s y ste m   (C W H T S )  in   o r d e r  to   m in im ize   to tal  f u e l  c o st  o f   a ll   o p e ra ti n g   t h e rm a l  p o w e r  p lan ts  wh il e   a ll   c o n stra in ts  o f   p lan ts  a n d   s y ste m   a re   e x a c tl y   sa ti s f ied .   In   a d d it io n   to   CS A ,   P a rti c le  s w a r m   o p ti m iza ti o n   ( P S O),   P S O  w it h   c o n strictio n   f a c to r  a n d   in e rti a   w e ig h t  f a c to r  (F CIW - P S O)     a n d   so c ial  sk i - d riv e r  (S S D)  a re   a lso   i m p le m e n ted   f o r  c o m p a riso n s.     T h e   C W H T S   is  o p ti m a ll y   sc h e d u led   o v e r  t w e n t y - f o u r  o n e - h o u r  in terv a l  a n d   to tal  c o st   o f   p r o d u c in g   p o w e r  e n e rg y   is  e m p lo y e d   f o r  c o m p a riso n .   V ia  n u m e rica l  re su lt s  a n d   g ra p h i c a l  re su lt s,  it   i n d ica tes   CS A   c a n   re a c h   m u c h   b e tt e r  re su lt s  th a n   o t h e r  o n e s  in   t e r m s  o f   lo w e r  to tal  c o st,   h ig h e r  s u c c e ss   ra te   a n d   f a ste r  se a rc h   p ro c e ss .   Co n s e q u e n tl y ,   th e   c o n c lu si o n   is   c o n f irm e d   th a t  CS A   is   a   v e r y   e ff ici e n t  m e th o d   f o r  th e   p ro b lem   o f   d e ter m in in g   o p ti m a l   o p e ra ti o n   p a ra m e ters   o f   C W H T S .   K ey w o r d s :   C u c k o o   s ea r ch   al g o r ith m   Fit n e s s   f u n ctio n   H y d r o th e r m al  s y s te m   T o tal  f u el  co s t   W in d   tu r b in e   Co p y rig h t  ©   2 0 2 0   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 :   T h an g   T r u n g   N g u y e n ,   P o w er   S y s te m   Op ti m izatio n   R esear ch   Gr o u p ,     Facu lt y   o f   E lectr ical  a n d   E lect r o n ics E n g i n ee r in g ,     T o n   Du c  T h an g   Un iv er s it y ,     1 9   Ng u y e n   H u u   T h o   s tr ee t,  T a n   P h o n g   w ar d ,   Dis tr ict  7 ,   Ho   C h i M in h   C i t y ,   Viet  Na m .   E m ail:  n g u y en tr u n g t h a n g @ td t u . ed u . v n       NO M E NCLAT UR E   N tp   Nu m b er   o f   t h er m al  u n it s   N in   Nu m b er   o f   s ch ed u led   in ter v al s   k i , m i , n i   C o ef f icie n t o f   f u e l c o s t f u n cti o n   , , PH k, j , PW w , j   Gen er atio n   o f   t h e  ith   t h er m al  u n i t,  th e  kth   h y d r o   u n i t a n d   th e  w th   w i n d   tu r b i n e  at  th e  j th   in ter v al   N tp , N hp , N wt , N in   Nu m b er   o f   t h er m al  u n it s ,   h y d r o   u n it s ,   w in d   t u r b in es a n d   in te r v als.   P load, j ,   P loss, j   P o w er   o f   lo ad   an d   lo s s   at  t h e  j th   in ter v al    PW w ,   P W w , rate   Gen er atio n   a n d   r ated   g en er ati o n   o f   th e  w th   w in d   t u r b in e   W V ,   W V ra te ,   W V cut - in ,  WV cu t - out   W in d   s p ee d ,   r ated   w i n d   s p ee d ,   cu t - in   s p ee d   an d   cu t - o u t sp ee d   PW w , min ,   P W w , max   Min i m u m   a n d   m a x i m u m   g e n e r atio n   o f   th e  w th   w in d   t u r b in e   X k  ,Y k , Z k   co ef f icie n t s   o f   t h e  kth   h y d r o   u n it ’ s   g en er atio n     Q k, min , Q k, max   Min i m u m   a n d   m a x i m u m   d is c h ar g e  o f   t h e  kth   h y d r o   u n it   Q k, j   Dis ch ar g e  o f   t h e  kth   h y d r o   u n i t a t th e  j th   in ter v al     W avai, k   av ailab le  w ater   f o r   p o w er   g e n er atio n   o v er   th e  s c h ed u led   i n te r v als   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.  10 ,   No .   5 ,  Octo b e r   2 0 2 0   :    5 1 2 3   -   5130   5124     PH k, min , PH k, max   Min i m u m   a n d   m a x i m u m   p o wer   g en er atio n   o f   th e  kth   h y d r o   u n i t   x Sol ,  ne w x Sol   T h e  xth   cu r r en t so lu tio n   a n d   n e w   s o l u tio n   x F i t , n e w x F it   Fit n e s s   f u n ctio n   th e  t h e  xth   cu r r en t a n d   n e w   s o l u tio n       1.   I NT RO D UCT I O N   H y d r o th er m al  s y s te m   s ch ed u lin g   ( HT SS )   p r o b lem   is   a  v er y   i m p o r tan t  p r o b le m   in   o p ti m izat io n   o p er atio n   o f   p o w er   s y s te m s   wh er e  h y d r o p o w er   p la n ts   an d   t h er m al   p lan t s   ar e   ac co u n ti n g   f o r   a  h i g h   r ate  o f   al l   p o w er   s o u r ce s   i n   e x iti n g   p o w e r   s y s te m s   [ 1 ] .   I n   g en er al,   h y d r o p o w er   p lan ts   u s e  w ater   i n   r i v er   to   d r iv e  tu r b in es   an d   r u n   g e n er ato r s   f o r   p r o d u cin g   e lectr icit y   to   lo ad s   w h i le  th er m al  p o w er   p la n ts   m u s t  e m p l o y   f o s s il  f u e l  s u c h   as  g as,  o il  a n d   co al  to   d r iv e  g as  tu r b in e s   o r   s tea m   tu r b i n es  f o r   g en er atin g   elec tr ici t y .   W ate r   ca n   b e  ex h a u s ted   an d   f u l l  in   r iv er s   d ep en d en t  o n   w ea t h er ,   n a m e l y   r ain   a n d   s u n   in   s ea s o n s   [ 2 ] .   On   th e  co n tr ar y ,   f o s s i l  f u els   ca n n o t  b e  r ec o v er ed   af ter   u s i n g .   As  a  r es u lt,  co s t  o f   g e n er atin g   elec tr icit y   o r   p r ice  o f   f o s s il  f u els  i n   t h er m al   p o w er   p lan ts   i s   a   s i g n if ican t  i s s u e  b u t  co s t  o f   w ater   in   h y d r o p o w er   p lan t s   is   n o r m all y   i g n o r ed .   Ma in   is s u es   r eg ar d in g   h y d r o p o w er   p lan ts   ar e  h y d r au lic  co n s tr ai n ts   s u c h   as  d is ch ar g e  li m it,  s p illa g e,   f lo o d ,   an d   r eser v o ir   li m it s .   So ,   i n   h y d r o p o w er   s y s te m   s c h ed u li n g   p r o b le m ,   t h e  m o s t   d if f ic u lt y   i s s u e  i s   to   s o lv e  t h e  h y d r a u lic   co n s tr ain ts   s u cc es s f u l l y   w h ile   th e  m ai n   tar g et  i s   to   r ed u ce   co s t  o f   g en er ati n g   elec tr icit y   in   th er m al  p o w er   p lan ts   [ 3 ] .     B asicall y ,   h y d r o th er m al  s y s t e m   s c h ed u lin g   p r o b le m   ca n   b e  d iv id ed   i n to   s h o r t - ter m   [ 1 - 1 0 ] ,     m ed iu m - ter m   [ 1 1 - 1 5 ]   an d   lo n g - ter m   m o d els  [ 1 6 - 2 0 ]   b ased   o n   th e  ti m e  p er io d   o f   s ch e d u led   o p tim iza tio n .   Sh o r t - ter m   HT SS   p r o b lem   is   class i f ied   i n to   f ix ed - h ea d   m o d el  [ 1 - 7 ]   an d   v ar iab le  h ea d   m o d el  [ 8 - 1 0 ] ,   an d   th is   p r o b lem   w as  al s o   th e  m o s t  att r ac ted   p r o b lem   a m o n g   t h r ee   d if f er en t  ti m e  p er io d   t y p es.  T h e  m ai n   d if f er en ce   o f     th e  p r o b lem s   is   s c h ed u led   ti m e  p er io d .   Sh o r t - ter m   HT SS   p r o b lem   co n s id er s   o n e  d a y   to   o n e  w ee k   w h ile     lo n g - ter m   HT SS   co n s id er s   o v er   o n e  y ea r   w i th   t w el v e  m o n t h s   o r   f o u r   s ea s o n s .   T h e  ti m e  f r o m   o n e   w ee k   to   o n e   m o n t h   o r   f r o m   o n e   m o n t h   to   o n e  s ea s o n   i s   ta k en   i n to   ac c o u n t   in   m ed iu m - ter m   HT SS   p r o b lem .   T h e  t h r ee   p r o b lem s   h av e  t h e  s a m e  ch ar a cter is tic  th at  i s   to   co n s id er   co s t  o f   p r o d u cin g   elec tr icit y   in   t h er m al  p o w er   p lan t s   as  an   o b j ec tiv e  an d   n eg lect  co s t  in   h y d r o p o w er   p lan t s .   I n   ad d itio n ,   r en e w ab le  en er g ies  li k e  s o lar   en er g y   an d   w i n d   en er g y   ar e  n o t c o n s id er ed   in   th e  p r o b le m .         I n   r ec en t   y ea r s ,   w i n d   t u r b i n es   h a v e  b ee n   co n s id er ed   in   co n v e n tio n al  p o w er   s y s t e m s   w it h   h y d r o th er m al  p la n ts .   T h e  o p ti m al  g e n er a tio n   b et w ee n   th e s e  t h er m al   p lan t s   a n d   t h ese  w i n d   t u r b in e s   w a s   s u cc e s s f u ll y   s o l v ed   b y   u s i n g   m eta h eu r i s tic  al g o r ith m s   li k e  b ee   co lo n y   al g o r ith m   ( B C A )   [ 2 1 ]   an d   W ait - See   alg o r ith m   ( W S A )   [ 2 2 ] .   T h en ,   th e  i n te g r ated   s y s te m   w a s   ex p an d ed   b y   ad d in g   h y d r o p o w er   p lan ts   a n d     th e  o p ti m a l  g e n er atio n   o f   t h e  w i n d - h y d r o - th er m al  s y s te m   wer e  s o lv ed   b y   u s i n g   n o n d o m i n ated   s o r tin g   g e n etic   alg o r ith m - I I I   ( NSG A - I I I )   [ 2 3 ] ,   m u lti - o b j ec tiv e  b ee   co lo n y   o p ti m i za tio n   a lg o r it h m   ( MO B C O A )   [ 2 4 ] ,   t w o - s ta g e  s to c h ast ic  m et h o d   ( T SS M )   [ 2 5 ]   an d   s in e - co s i n e   alg o r ith m   ( SC A )   [ 2 6 ] .   I n   [ 2 3 ] ,   m u lti  o b j ec tiv e   f u n ctio n s   i n cl u d in g   f u el  co s t   an d   p o w er   lo s s   ar e  co n s id er ed   in   w h ic h   p o w er   g en er atio n   o f   w i n d   f ar m s   i s   co n s id er ed   as  a  co n tr o l  v ar iab le  o f   t h e  co m b i n ed   s y s te m .   I n   [ 2 4 ] ,   u n ce r tain t y   o f   w in d   s p ee d   w as  co n s id er ed   b y   co n s id er in g   W eib u ll  d is tr i b u tio n   f u n ctio n .   I n   t h e  s t u d y ,   w i n d   tu r b in e s   ar e  ca lcu lated   th r ee   co s t,  d ir ec tio n   co s t,  r eser v e  co s t  an d   p en alty   co s t.  I n   [ 2 5 - 2 6 ] ,   ca s ca d ed   h y d r o p o w er   p lan ts   ar e  co n s i d er ed   to g eth er   w it h     th e  p o w er   g en er atio n   o f   t h er m a l  p o w er   p lan ts   a n d   w i n d   tu r b in es.   Si m ilar   to   [ 2 4 ] ,   th e   t w o   s t u d ies   also   co n s id er ed   th e  W eib u ll  f u n ct io n   an d   t h r ee   co s ts   o f   w i n d   tu r b in es.  I n   g en er al,   al m o s t  all  s t u d ies  ap p lied   m eta h eu r i s tics   a n d   m ain l y   f o cu s ed   o n   th e  h i g h l y   s u cc e s s f u l  co n s tr ain t  h a n d lin g   ab ilit y   o f   r ath er   th a n   r ea ch in g   th e  b est  s o l u tio n s   f o r   th e  p r o b le m .   I n   ad d itio n ,   p o w er   lo s s   o f   th e  s y s te m   d u e  to   th e  i m p ac t  o f   r esis ta n ce   an d   r ea ctan ce   o f   co n d u cto r s   w a s   n o t  co n s id er ed   in   t h ese  s tu d ie s .   T h is   is   a ls o   u n d er s to o d   b ec au s e  t h ese   s t u d ies   w er e  f i r s t a p p licatio n   o f   m et h o d s   f o r   s o lv in g   t h e  n e w   p r o b lem .         I n   th i s   p ap er ,   s h o r t - ter m   HT SS   p r o b lem   w it h   f i x ed - h ea d   m o d el  is   ex p an d ed   b y   ad d in g   w i n d   tu r b in es   an d   co n s id er in g   o p er atio n   r a n g e  o f   t h e m .   O n   t h e  co n tr ar y   to   o th er   s t u d ies,  all  co n s tr ain ts   o f   h y d r o p o w er   p lan ts   ar e  tak en   i n to   ac co u n t  i n clu d i n g   d is ch ar g e  li m it,  av a i lab le  w ater   an d   g en er ato r   li m i ts .   T h er m al  p o w er   p lan ts   ar e  n o t  co n s tr ai n ed   b y   av ailab le  f o s s il  f u el  q u a n tit y   b u t  g en er ato r s .   W in d   t u r b in es  ar e  co n s tr ain ed     b y   ca p ac it y   an d   o p er atio n   win d   s p e ed s .   T h e  m ai n   p u r p o s e  is   to   ca lc u late  co s t  o f   t h e r m al  p o w er   p lan t s     an d   d eter m i n e  t h e  m o s t   o p tim al  g e n er atio n   f o r   r ed u ci n g   th is   co s t.  Fo r   r ea c h in g   t h e  o p ti m al  s o lu tio n s   o f     th e  p r o b lem ,   w e  ap p l y   P SO ( P SO)   [ 2 7 ] ,   C FIWP SO [ 2 8 ] ,   SS D  [ 2 9 ]   an d   C SA   [ 3 0 ] .     I n   s u m m ar y ,   t h e  co n tr ib u tio n s   o f   th e  p ap er   ar e  f o llo w s :    -   Dev elo p   w in d - h y d r o th er m a l s y s te m   s c h ed u l in g   p r o b le m   w it h   s h o r t - ter m   m o d el    -   P r o p o s e  th e  b est d ec is io n   v ar i ab le  s elec tio n   m e th o d     -   I n v e s tig a te  p er f o r m a n ce   o f   P SO,  FC I W - P SO ,   SS D  a n d   C S A       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       Op tima l p o w er g en era tio n   fo r   w in d - h yd r o - th erma l sys tem  u s in g   …   ( Th u a n   Th a n h   N g u ye n )   5125   2.   F O RM UL AT I O N  O F   O P T I M AL   SCH E DUL I N G   O F   WI ND - H YDRO - T H E RM AL   SYST E M   I n   th e  s ec tio n ,   a  w i n d - h y d r o t h er m al  s y s te m   w it h   f ix ed   h ea d   m o d el  is   i n   d etail  d escr ib e d   b y   u s i n g   f i g u r e  a n d   f o r m u las.  F ig u r e  1   s h o w s   a  s y s te m   w it h   o n e  t h e r m al  p o w er   p lan t,  o n e  h y d r o p o w er   p lan t  a n d   o n e   w i n d   f a r m   lo ca ted   at  lo ad .   T h e  o b j ec tiv e  an d   co n s tr ai n ts   a s   well  as a s s u m p tio n   o f   t h e  p r o b lem   ar e  as f o llo w s :        Win d   t u r b in e Lo a d ~ F u e l ~ H y d r o p o w e r   p la n t Th e r m a l  p o w e r   p la n t     Fig u r e  1 .   A   t y p ica l  w in d - h y d r o - th er m al  s y s te m       2 . 1 .     O bje ct iv e  f un ct io n   T o tal  f u el  co s t  ( T FC )   f o r   g e n er atin g   elec tr icit y   f r o m   all  th er m a l  p o w er   p lan t s   i s   co n s id er ed   as     a  m aj o r   p a r t th at  n ee d s   to   b e  m i n i m ized   as  m u c h   as p o s s ib l e.   T h e  o b j ec tiv e  is   s h o w n   a s   f o llo w s :       = ∑ ∑ ( + , + ( , ) 2 )  = 1  = 1   ( 1 )     I n   ( 1 ) ,   w e  o n l y   f o c u s   o n   t h e  r ed u ctio n   o f   f u e l  co s t  f r o m   t h er m al  p o w er   p lan t s   m e an w h ile  t h e  elec tr ic   g en er atio n   co s t   f r o m   h y d r o p o w er   p la n ts   an d   w i n d   p o w er   p lan ts   is   n e g lecte d .   T h e  as s u m p tio n   o f   n e g lecti n g   th e  elec tr ic  co s t  f r o m   h y d r o elec tr ic  p lan t  is   tak en   f r o m   th e  id ea   th at  w ater   is   a  n at u r e  s o u r ce   w it h   v er y   lo w   p r ice  w h er ea s   all   p o w er   e n er g y   f r o m   w i n d   p o w er   p lan t s   is   a b s o lu tel y   u s ed   w it h   t h e  s a m e   p r ice  an d   th e  s a m e  co s t o v er   o n e  s ch ed u led   d a y .       2 . 2 .    T he  s et   o f   co ns t ra ints   a.   C o n s tr ain t s   f r o m   p o w er   s y s te m   I n   p o w e r   s y s te m s ,   th e   b alan c e  b et w ee n   th e   g e n er ated   a n d   co n s u m ed   p o w er   m u s t  b e   g u a r an teed   as   th e  f o llo w i n g   m o d el:      ∑  ,  = 1 ∑  , + ∑  ,  = 1 −  , −  , = 0 ℎ = 1   ( 2 )       b.   C o n s tr ain t  f r o m   t h er m al  p la n t s   P o w er   g e n er atio n   o f   th er m al  p o w er   p lan t s   is   li m ited   as  f o llo w s :       , ≤  , ≤  ,    ( 3 )       c.   C o n s tr ain t  f r o m   w i n d   tu r b in e s   B asicall y ,   p o w er   g e n er atio n   o f   a  w i n d   tu r b in e  is   m u c h   d ep en d en t  o n   w in d   s p ee d .   T h e  r an g e  o f   g en er atio n   ca n   b e  s ee n   b y   th e  f o llo w in g   eq u at io n   [ 2 5 ] :      =   {     0 ,                           (  <  −        >  −  )  , × (  −  −  ) (  −  −  ) ,       (  −  ≤    ≤  )  ,                                       (  ≤  ≤  −  )   ( 4 )   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.  10 ,   No .   5 ,  Octo b e r   2 0 2 0   :    5 1 2 3   -   5130   5126   So ,   w i n d   tu r b in e s   ar e  also   co n s tr ain ed   b y   p o w er   g en er atio n   as f o llo w s :      , ≤  , ≤  ,    ( 5 )       d.   C o n s tr ain t s   f r o m   h y d r o p o w er   p lan ts :   Limit s   o f  w a ter   Di s ch a r g e:   W ater   th at   is   d is c h ar g ed   t h r o u g h   a  t u r b in e   m u s t  b e  i n   a  p r ed eter m in e d   r an g e  as  f o llo w s :      , ≤ , ≤ ,    ( 6 )       w h er e  Q k, j   is   d eter m i n ed   as f o l lo w s :     , = +  , + (  , ) 2   ( 7 )       I n   ad d itio n ,   th e  to tal  w ater   d is ch ar g e  o v er   N in   in ter v als  m u s t  b e  eq u al  to   av ailab le  as th e  co n s tr ai n t b elo w :     ∑ ,  = 1 = ,   ( 8 )       e.   C o n s tr ain t   o f g en era to r s :   H y d r o   g en er atio n   is   co n s tr ai n ed   b y .      , ≤  , ≤  ,    ( 9 )       3.   CUCK O O   SE ARCH   A L G O RIT H M   3 . 1 .     New   s o lutio n g ener a t io n m e cha nis m   On   t h e  co n tr ar y   to   P SO  an d   SS D,   C S A  p er f o r m s   t w o   m ec h a n i s m s   to   p r o d u ce   n e w  s o lu tio n s .   Fo r   ea ch   m ec h a n is m ,   t h e  w h o le  p o p u latio n   is   n e w l y   u p d ated .   So ,   to tal  n e w   s o l u tio n s   g e n er ated   b y   C S A   i s   t w o   ti m es  t h at  o f   P SO  an d   SS D.   L é v y   f li g h t s   is   ap p lied   in   th e  f ir s t  m ec h a n i s m   w h ile  m u tatio n   o p er atio n   is   e m p lo y ed   in   t h e  s ec o n d   o n e.   T h e  t w o   m ec h an is m s   ar e  m ath e m atica ll y   f o r m u lated   as f o llo w s :     0 n e w x x x B e s t S o l S o l S o l S o l L    ( 1 0 )       1 1 2 2 x n e w x x S o l r d S o l S o l if r d P r o Sol S o l o th e r w is e   ( 1 1 )     w h er e  α 0   is   a  p o s itiv e  s ca li n g   f ac to r ;  L   ( β )   is   L v y   d i s tr ib u tio n   f u n ctio n   [ 1 0 ] ;  an d   Sol Best  is   th e  s o - f ar   b est   s o lu tio n   a m o n g   th e   cu r r e n t  p o p u latio n ;   rd 1   a n d   rd 2   ar e  r a n d o m   n u m b er s   in   t h e  r a n g e   b etw ee n   0   a n d   1 ;   P r o   i s   o ld   s o lu tio n   r ep lace m en t  p r o b ab ilit y ,   w h ich   is   s elec ted   with i n   0   an d   1 .   Sol 1   an d   Sol 2   ar e  t w o   r a n d o m l y   s elec ted   s o lu tio n s .     3 . 2 .     P ro m i s ing   s o lutio n se lect io n m ec ha nis m     T h is   m ec h an i s m   is   ap p lied   to   p er f o r m a n ce   co m p ar is o n   o f   q u alit y   b et w ee n   t h e  n e w   xth   s o lu tio n   a n d   th e  o ld   x t h   s o lu tio n   to   r etai n   a  b etter   s o l u tio n   a n d   ab an d o n   a  w o r s e  o n e.   So ,   f itn e s s   f u n ctio n   m u s t   b e  ca lcu lated   f o r   ea ch   o ld   an d   n e w   s o l u tio n .   T h en ,   th e  f o llo w in g   m o d el  is   ap p lied .       n e w x x x x n e w x So l if F it F it Sol So l O the r wis e   ( 1 2 )       4.   RE SU L T S NU M E RICA L   R E SU L T S   I n   th is   s ec t io n ,  th e   ef f ec ti v e n es s   o f   C S A   is   co m p ar ed   to   th at  o f   P SO,  C FIW - P SO  an d   SS D  o n     th e  s y s te m   w i th   o n e   th er m al   p o w er   p lan t,   o n e  h y d r o p o w er   p lan t   an d   o n e  w i n d   p o w er   p lan t.  T h e  s y s te m   i s   s ch ed u led   o v er   t w e n t y - f o u r   o n e - h o u r   i n ter v al s .   T h e  h y d r o th er m al  s y s te m s   an d   lo s s   co ef f icien ts   ar e  tak e 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       Op tima l p o w er g en era tio n   fo r   w in d - h yd r o - th erma l sys tem  u s in g   …   ( Th u a n   Th a n h   N g u ye n )   5127   f r o m   T ab le  A 1   i n   p ag e   2 8 4   [ 1 0 ]   w h i le  t h e  w i n d   f ar m   d ata   is   tak e n   f r o m   w i n d   f ar m   1   i n   T ab le  6   in   p a g e   7 6 0   [ 3 1 ] .   T h e  w h o le  d ata  an d   lo s s   co ef f icie n ts   ar e  s h o w n   i n   T ab le  A 1 ,   T ab le  A 2   an d   T ab l e  A 3   in   A p p en d i x .     T h e  f o u r   m et h o d s   ar e  co d ed   o n   Ma tlab   p r o g r a m   la n g u ag e  a n d   a  co m p u ter   w i th   C P U  o f   I n tel   C o r e   i7 - 2 . 4 G Hz - R AM   4 GB   f o r   o b t ain i n g   5 0   s u cc e s s f u l r u n s .     I n   o r d er   to   r u n   th e s e  m e th o d s ,   p o p u latio n   s ize  ( PS )   an d   th e   m ax i m u m   iter atio n   ( MI )   ar e  s et  to   2 0   an d   2 0 0 0   f o r   C S A ,   4 0   an d   2 0 0 0   f o r   P SO,  C FIW - P SO  an d   SS D.   T h e  r esu lts   f r o m   5 0   s u cc e s s f u l  r u n s   ar e   s u m m ar ized   in   T a b le  1   in   ad d itio n   to   s av i n g   co s t  an d   i m p r o v e m e n t  s h o w n   i n   Fi g u r es  2   an d   3 .   I n   th e  t w o   f i g u r es,  s av in g   co s t  a n d   th e  c o r r esp o n d in g   i m p r o v e m e n t  le v el  o f   C S A   a s   co m p ar ed   to   P SO,  C FIW - P SO  a n d   SS D  ar e   s h o w n .   So ,   t h er e  is   n o   b ar   to   s h o w   th e   r es u lt  o f   C S A  in   t h e  t w o   f ig u r es.  Fro m   t h e   f i g u r es,  i t  ca n   in d icate   t h at  a s   co m p ar ed   to   o th er   m eth o d s   C S A  ca n   r ea ch   v er y   h i g h   r ed u ctio n   o f   m i n i m u m   co s t  w it h   $ 6 0 2 9 . 5 8 ,   m ea n   co s t  w it h   $ 7 5 7 6 . 3 7   an d   m a x i m u m   co s t   w i th   $ 9 3 0 5 . 7 7   th e   r ed u ctio n   co s t  o f   C S A   i s   co r r esp o n d in g   to   th e   i m p r o v e m en t  le v el  o f   8 %,  0 . 9 4 %  a n d   2 . 1 %  o v er   P SO,  C FIW - P SO  a n d   SS D.   Si m ilar l y ,   th e  m ea n   co s t  an d   th e  h i g h est  co s t  o f   C S A   ar e  also   m u c h   les s   th an   o th er   m eth o d s .   T h e  i m p r o v e m en t  le v el  o f   m ea n   co s t a n d   th e  h i g h e s t c o s t   ca n   b e  u p   to   4 % a n d   9 . 8 %.       T ab le  1 .   Su m m ar y   o f   r es u lt s       PSO   C F I W - PSO   SSD   C S A   M i n i m u m   c o st   ( $ )   7 5 7 8 9 . 6 4   7 0 4 2 0 . 1 3   7 1 2 3 6 . 9 3   6 9 7 6 0 . 0 6   A v e r a g e   c o st   ( $ )   7 7 3 6 2 . 8 3   7 2 7 1 8 . 6 3   7 3 3 2 7 . 8   6 9 7 8 6 . 4 6   M a x i m u m   c o st   ( $ )   7 9 3 0 6 . 0 6   7 5 8 4 7 . 3 3   7 7 2 1 2 . 0 4   7 0 0 0 0 . 2 9   S t a n d a r d   d e v i a t i o n   ( $ )   7 2 9 . 5 4 8 1   1 4 3 8 . 0 7 7   1 3 6 6 . 2 8 9   4 1 . 4 4 6 1   S u c c e ss ra t e   ( %)   8 4 8 / 5 0   8 6 / 5 0   1 0 7 / 5 0   5 0 / 5 0           Fig u r e  2 .   Sav i n g   co s t o f   C S A   as c o m p ar ed   to   P SO,  C FIW - PS O  an d   SS D           Fig u r e  3 .   I m p r o v e m e n t o f   C S A   o v er   P SO,  C FIW - P SO a n d   SS D     6029,58 7576,37 9305,77 688,102 660,07 2932,17 5847,04 1396,6309 1476,87 3541,34 7211,75 1324,8429 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 M i n i mu m  c o st ( $ ) A v e r a g e   c o st ( $ ) M a x i mu m c o st ( $ ) S t a n d a r d d e v i a t i o n   ( $ ) S a v i n g   C o st   o f   C S A   ( $ ) PSO CF IW -P S O S S D 8,0 9,8 11,7 94,3 0,9 4,0 7,7 97,1 2,1 4,8 9,3 97,0 0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0 M i n i mu m  c o st   ( % ) A v e r a g e   c o st   ( % ) M a x i mu m c o st   ( % ) S t a n d a r d   d e v i a t i o n ( %) I mp r o v e me t n   ( %) PSO CF IW -P S O S S 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.  10 ,   No .   5 ,  Octo b e r   2 0 2 0   :    5 1 2 3   -   5130   5128   I n   ad d itio n ,   t h e   b e s t  r u n ,   th e   m ea n   r u n ,   t h e  w o r s t  r u n   an d   t h e  co s t   o f   5 0   r u n s   ca n   b e  o b s er v ed   f r o m   Fig u r es  4 - 7 .   T h e  f ig u r es  i n d i ca te  th at  C S A   is   al w a y s   t h e  b est  m eth o d   w ith   t h e  f as test   s p ee d   an d   all  b ette r   r u n s .   C o n s eq u en t l y ,   it  lead s   t o   a  c o n clu s io n   th at  C S A   is   t h e  b est   m et h o d   f o r   th e  f ir s t  s y s te m .   Op ti m a l  p o w er   g en er atio n   o b tain ed   b y   C S A   is   s h o w n   i n   Fi g u r e  8 .           Fig u r e  4 .   T h e  b est co n v er g en c e  ch ar ac ter is tic  o f     f o u r   ap p lied   m eth o d s         Fig u r e  5 .   T h e  m ea n   co n v er g e n ce   ch ar ac ter is tic  o v er     5 0   s u cc ess f u l r u n s   o f   f o u r   ap p lied   m eth o d s             Fig u r e  6 .   T h e  w o r s t c o n v er g e n ce   ch ar ac ter is tic  o f   f o u r   ap p lied   m eth o d s         Fig u r e  7 .   Fu el  co s t o f   5 0   s u cc ess f u l r u n s   o b tain ed   b y   f o u r   ap p lied   m eth o d s           Fig u r e  8 .   Op ti m al  p o w er   g en e r atio n   o b tain ed   b y   C S A       5.   CO NCLU SI O N   I n   th i s   p ap er ,   f o u r   ap p lied   m eth o d s   in c lu d i n g   C S A ,   P SO,  FC I W - P SO  a n d   SS D  h a v e  b ee n   ap p lied   f o r   s o lv in g   co m b in ed   w i n d   t u r b in e  an d   h y d r o th er m al   s y s te m s .   T h e  f o u r   m et h o d   h a v e  b e en   i m p le m en ted   f o r   r ea ch in g   5 0   s u cc es s f u l  r u n s   f o r   co m p ar is o n s .   N u m er ical  r esu lt s   in cl u d in g   t h e  b est  co s t,  m ea n   co s t  an d   m ax i m u m   co s t  in   ad d itio n   to   g r ap h ical  r es u lt s   i n clu d i n g   co n v er g en ce   c h ar ac ter is t ics  h av e  b ee n   an al y ze d   f o r   ev alu a tin g   p er f o r m a n ce   o f   t h e s e  m et h o d s .   C S A  w as  s u p er io r   to   th r ee   o th er   o n es  i n   f i n d i n g   th e  b es t  s o lu tio n ,   r ea ch   v er y   h i g h   s u cc e s s   r ate  an d   f aster   s p ee d .   So ,   it  ca n   b e  c o n clu d ed   th at  C S A   i s   a  v er y   ef f icien t  m et h o d   f o r   d eter m in i n g   o p ti m al  p ar a m ete r s   o f   co m b in ed   w i n d   tu r b in e s   an d   h y d r o th er m al  s y s te m s .   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       Op tima l p o w er g en era tio n   fo r   w in d - h yd r o - th erma l sys tem  u s in g   …   ( Th u a n   Th a n h   N g u ye n )   5129   AP P E NDI X        T ab le  A 1 .   Data   o f   th er m al  p o w er   p lan t    k 1     m 1     n 1    PT 1, m i n   ( M W )   PT 1, m a x   ( M W )   3 7 3 . 7   9 . 6 0 6   0 . 0 0 1 9 9 1   0   5 0 5       T ab le  A 2 .   Data   o f   h y d r o elec tr ic  p lan t    X 1   Y 1   Z 1   W av a i , 1     PH 1, m i n   ( M W )   PH 1, m ax   ( M W )   6 1 . 5 3   - 0 . 0 0 9 0 7 9   0 . 0 0 0 7 7 4 9   2 5 5 9 . 6   0   3 0 0       T h e  lo s s   co ef f icie n t  m atr i x   o f   th e  s y s te m         0 . 0 0 0 1 5   0 . 0 0 0 0 1   0 . 0 0 0 0 1   0 . 0 0 0 0 5   B       T ab le  A 3 .   L o ad   an d   w in d   p o w er   o v er   2 4   o n e - h o u r   in ter v als    j    ,    1 ,   j    ,    1 ,   j    ,    1 ,   1   4 5 5   99   9   6 6 5   9 4 . 8   17   7 2 1   1 0 5   2   4 2 5   1 0 8   10   6 7 5   8 6 . 4   18   7 4 0   9 1 . 2   3   4 1 5   93   11   6 9 5   1 2 0   19   7 0 0   78   4   4 0 7   8 2 . 8   12   7 0 5   99   20   6 7 8   8 2 . 8   5   4 0 0   90   13   5 8 0   1 1 1 . 6   21   6 3 0   1 1 4   6   4 2 0   1 0 6 . 8   14   6 0 5   1 0 9 . 2   22   5 8 5   1 2 0   7   4 8 7   8 1 . 6   15   6 1 6   1 1 1   23   5 4 0   9 2 . 4   8   6 0 4   93   16   6 5 3   81   24   5 0 3   96       RE F E R E NC E S     [1 ]   A .   J.  W o o d ,   B.   F .   W o ll e n b e rg ,  G .   B.   S h e b l,  “ P o w e r  g e n e ra ti o n ,   o p e ra ti o n ,   a n d   c o n tr o l, ”   J o h n   W il e y   &   S o n s ,   2 0 1 3 .   [2 ]   I.   A .   F a rh a t,   M .   E.   El - Ha w a r y ,   “ F ix e d - h e a d   h y d ro - t h e rm a l  sc h e d u l in g   u si n g   a   m o d if ied   b a c teria l  f o ra g in g   a lg o rit h m , ”   In   2 0 1 0   IEE E  El e c trica l  Po we r &   En e rg y   Co n fer e n c e   IEE E ,   p p .   1 - 6 ,   A u g .   2 0 1 0 .   [3 ]   J.  S a sik a la ,  a n d   M .   Ra m a s wa m y ,   “ Op ti m a l  g a m m a   b a se d   f ix e d   h e a d   h y d ro th e rm a l  sc h e d u li n g   u sin g   g e n e ti c   a lg o rit h m , ”   Exp e rt S y ste ms   wit h   Ap p li c a ti o n s,  v o l .   3 7 ,   n o .   4 ,   p p .   3 3 5 2 - 3 3 5 7 ,   2 0 1 0 .     [4 ]   M .   Y.  Ch a n g   a n d   W .   J.  A .   Hu a n g ,   “ A   P ra c ti c a l  Ca se   Re p o rt  o n   th e   No d e   P o i n t  o f   a   Bu tt e rf l y   M o d e l  Circ u lar   Eco n o m y :  S y n th e sis  o f   a   Ne w   H y b rid   M in e ra l – Hy d ro th e rm a l  F e rti li z e r  f o r  Rice   Cro p p in g , ”   S u st a in a b il i ty,   v o l.   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 - 8 ,   2 0 2 0 .   [5 ]   N.  Ha m z a h ,   K.  T o k i m a tsu ,   a n d   K.  Yo sh ik a w a ,   “ S o li d   f u e l  f ro m   o il   p a lm   b io m a ss   re sid u e s  a n d   m u n icip a l  so li d   w a ste   b y   h y d ro th e rm a l  trea t m e n t  f o r  e le c tri c a l  p o we r  g e n e ra ti o n   in   M a la y sia :  a   re v ie w , ”   S u sta in a b il i ty ,   v o l .   11 ,    n o .   4 ,   p p .   1 - 23 ,   2 0 1 9 .     [6 ]   S .   G h o sh ,   M .   Ka u r,   S .   Bh u ll a r,   a n d   V .   Ka ra r,   “ Hy b rid   a b c - b a t  fo r  so lv in g   sh o rt - term   h y d ro th e r m a l  sc h e d u li n g   p ro b lem s,”   En e rg ies ,   v o l .   12 ,   n o .   3 ,   p p .   1 - 15 ,   2 0 1 9 .     [7 ]   T .   T .   N g u y e n ,   N.  V u   Qu y n h ,   M .   Q.  Du o n g ,   L .   V a n   Da i,   “ M o d if ied   d if f e r e n ti a l  e v o lu ti o n   a lg o rit h m :  A  n o v e l  a p p ro a c h   t o   o p ti m ize   th e   o p e ra ti o n   o f   h y d ro th e rm a l  p o w e r  s y ste m s  w h il e   c o n sid e rin g   th e   d if fe re n t  c o n stra i n ts  a n d   v a lv e   p o in t  l o a d in g   e f f e c ts,”   En e rg ies ,   v o l .   11 ,   n o .   3 ,   p p .   1 - 30 ,   2 0 1 8 .   [8 ]   S .   K.   Da m o d a ra n ,   T .   K.  S u n i l  Ku m a r,   “ H y d ro - th e rm a l - w in d   g e n e ra ti o n   sc h e d u li n g   c o n sid e ri n g   e c o n o m ic  a n d   e n v iro n m e n tal  f a c to rs u sin g   h e u ri stic a lg o rit h m s,”   En e rg ies ,  v o l  1 1 ,  n o .   2 ,   p p .   1 - 19 ,   2 0 1 8 .   [9 ]   T .   T .   N g u y e n ,   B.   H.  Din h ,   N.  V .   Qu y n h ,   M .   Q.  Du o n g ,   M .   Q,  L .   V .   Da i,   “ A  n o v e l  a lg o rit h m   f o r  o p ti m a l  o p e ra ti o n   o f   h y d ro th e rm a l  p o w e r  s y ste m s  u n d e r   c o n si d e rin g   t h e   c o n stra in t s  in   tran sm issio n   n e tw o rk s,”   En e rg ies ,  v o l .   11 ,    n o .   1 ,   p p .   1 - 21 ,   2 0 1 8 .   [1 0 ]   T .   T .   Ng u y e n ,   D.  N.  V o ,   a n d   A .   V .   T ru o n g ,   “ Cu c k o o   se a rc h   a lg o rit h m   f o r  sh o rt - term   h y d ro th e rm a l  sc h e d u li n g , ”   Ap p li e d   E n e rg y ,   v o l.   1 3 2 ,   n o .   1 ,   p p .   2 7 6 - 2 8 7 ,   2 0 1 4 .   [1 1 ]   R.   F u e n tes - L o y o la,  V .   H.  Qu i n t a n a ,   “ M e d iu m - term   h y d ro th e rm a l  c o o rd in a ti o n   b y   se m id e f in it e   p ro g ra m m in g , ”   IEE E   T ra n sa c ti o n s  o n   Po we r S y st e ms ,  v o l .   18 ,  n o .   4 ,   p p .   1 5 1 5 - 1 5 2 2 ,   2 0 1 3 .     [1 2 ]   V .   H.  F e rre ira,  a n d   G .   H.  C.   S il v a ,   “ N a tu ra l  o p ti m iza ti o n   a p p li e d   to   m e d iu m - ter m   h y d ro th e rm a l   c o o rd in a ti o n , ”   In   2 0 1 1   1 6 t h   In ter n a ti o n a l  C o n fe re n c e   o n   In telli g e n t  S y ste m A p p li c a ti o n s to   Po we r S y ste ms ,   p p .   1 - 6 ,   S e p .   2 0 1 1 .   [1 3 ]   K.  I.   Ou ra n i,   C.   G .   Ba slis,  a n d   A .   G .   Ba k irt z is,  “ A   S to c h a stic  Du a l  D y n a m ic  P ro g ra m m in g   m o d e l  f o r  m e d iu m - ter m   h y d ro th e rm a l  sc h e d u li n g   in   G re e c e , ”   In   2 0 1 2   4 7 th   I n ter n a ti o n a l  Un ive rs it ies   Po we r  En g in e e ri n g   C o n fer e n c e   ( UPEC) ,  p p .   1 - 6 ,   S e p .   2 0 1 2 .   [1 4 ]   F .   Be lt rá n ,   W .   d e   Oliv e ira,  E.   C.   F in a rd i ,   “ A p p li c a ti o n   o f   sc e n a rio   tree   re d u c ti o n   v ia  q u a d ra ti c   p ro c e ss   to   m e d iu m - term   h y d ro th e rm a l  s c h e d u li n g   p ro b lem , ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s   o n   Po we r S y ste ms ,   p p .   1 - 10 ,   2 0 1 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.  10 ,   No .   5 ,  Octo b e r   2 0 2 0   :    5 1 2 3   -   5130   5130   [1 5 ]   M .   I.   E n n e s,  A .   L .   Din iz,  “ A n   e ff i c ien t  e q u iv a len t  t h e rm a l  c o st  f u n c ti o n   m o d e l  f o r  n o n l in e a r  m id - term   h y d ro th e rm a l   g e n e ra ti o n   p la n n i n g , ”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   El e c trica l  P o we r  &   En e rg y   S y ste ms ,   v o l .   63 ,   p p .   7 0 5 - 7 1 2 ,   2 0 1 4 .   [1 6 ]   R.   W .   F e rre ro ,   J.  F .   Riv e ra ,   a n d   S .   M .   S h a h i d e h p o u r ,   “ A   d y n a m i c   p ro g ra m m in g   t w o - sta g e   a lg o rit h m   f o r    lo n g - term   h y d ro th e rm a l  sc h e d u li n g   o f   m u lt ires e rv o ir  s y ste m s,”   IEE E  T r a n sa c ti o n s   o n   P o we r  S y ste ms ,   v o l .   13 ,    n o .   4 ,   p p .   1 5 3 4 - 1 5 4 0 ,   1 9 9 8 .     [1 7 ]   L .   M a rti n e z ,   S .   S o a re s,  “ Co m p a r iso n   b e tw e e n   c lo se d - lo o p   a n d   p a rti a l  o p e n - l o o p   f e e d b a c k   c o n tro l  p o li c ies   in   l o n g   term   h y d ro th e rm a l  s c h e d u li n g , ”   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Po we r S y st e ms ,   v o l  1 7 ,  n o .   2 ,   p p .   3 3 0 - 3 3 6 ,   2 0 0 2 .     [1 8 ]   T .   Ho m e m - de - M e ll o ,   V .   L .   De   M a to s,  a n d   E.   C.   F in a rd i,   “ S a m p li n g   stra te g ies   a n d   sto p p i n g   c rit e ria  f o r    sto c h a st ic d u a l  d y n a m i c   p ro g ra m m in g :  a   c a s e   stu d y   in   lo n g - term   h y d ro th e rm a l  sc h e d u li n g , ”   En e rg y   S y ste ms ,  v o l .   2 ,  p p .   1 - 3 1 ,   2 0 1 1 .     [1 9 ]   G .   Da   Cru z ,   a n d   S .   S o a re s,   “ No n - u n if o rm   c o m p o site  re p re s e n tatio n   h y d ro e lec tri c   s y ste m s  f o r  lo n g - ter m   h y d ro th e rm a l  sc h e d u li n g , ”   IEE E  T r a n sa c ti o n s  o n   Po we r  S y ste ms ,   v o l .   11 ,  n o .   2 ,   p p .   7 0 2 - 7 0 7 ,   1 9 9 6 .   [2 0 ]   M .   Zam b e ll i,   T .   G .   S iq u e ira,  M .   Cico g n a ,   a n d   S .   S o a re s,  “ De term in isti c   v e rsu s  sto c h a stic  m o d e ls  f o r  lo n g   term   h y d ro th e rm a l  sc h e d u li n g , ”   In   2 0 0 6   IEE E   Po we r E n g i n e e rin g   S o c ie ty Ge n e ra l  M e e ti n g ,  p p .   7 ,   Ju n .   2 0 0 6 .   [2 1 ]   H.  T .   Ja d h a v ,  a n d   R.   Ro y ,   “ G b e st  g u id e d   a rti f icia l  b e e   c o lo n y   a lg o rit h m   f o r  e n v iro n m e n tal/ec o n o m ic  d isp a tch   c o n sid e ri n g   w in d   p o w e r, ”   Exp e rt S y ste ms   wit h   Ap p li c a ti o n s ,   v o l .   40 ,  n o .   1 6 ,   p p .   6 3 8 5 - 6 3 9 9 ,   2 0 1 3 .   [2 2 ]   X .   L iu ,   “ Eco n o m ic  lo a d   d isp a t c h   c o n stra i n e d   b y   w in d   p o w e r   a v a il a b il it y :  A   w a it - a n d - se e   a p p r o a c h , ”   IEE E   T ra n sa c ti o n s  o n   S m a rt Grid ,   v o l .   1 ,   n o .   3 ,   p p .   3 4 7 - 3 5 5 ,   2 0 1 0 .   [2 3 ]   X .   Yu a n ,   H.  T ian ,   Y.  Y u a n ,   Y.  Hu a n g ,   R.   M .   Ik ra m ,   “ A n   e x ten d e d   NSGA - III  f o r  so lu ti o n   m u lt i - o b jec ti v e     h y d ro - th e rm a l - w in d   sc h e d u li n g   c o n sid e ri n g   w in d   p o w e r  c o st,”   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.   9 6 ,     p p .   5 6 8 - 5 7 8 ,   2 0 1 5 .   [2 4 ]   J.  Zh o u ,   P .   L u ,   Y.   L i,   C.   W a n g ,   L .   Yu a n ,   a n d   L .   M o ,   “ S h o rt - term   h y d ro - th e rm a l - w in d   c o m p lem e n tar y   sc h e d u li n g   c o n sid e ri n g   u n c e rtain ty   o f   w in d   p o w e r  u sin g   a n   e n h a n c e d   m u lt i - o b jec ti v e   b e e   c o l o n y   o p t im iza t io n   a lg o rit h m , ”   En e rg y   c o n v e rs io n   a n d   ma n a g e m e n t ,   v o l.   1 2 3 ,   p p .   1 1 6 - 1 2 9 ,   2 0 1 6 .   [2 5 ]   M .   Da n e sh v a r ,   B.   M o h a m m a d i - Iv a tl o o ,   K.  Zare ,   S .   A sa d i,   “ Tw o - sta g e   sto c h a stic  p ro g ra m m in g   m o d e l  f o r  o p ti m a l   sc h e d u li n g   o f   th e   w in d - th e rm a l - h y d ro p o w e r - p u m p e d   sto ra g e   s y ste m   c o n sid e rin g   th e   f le x ib il it y   a s se ss m e n t, ”   En e rg y ,  v o l.   1 9 3 ,   1 1 6 6 5 7 ,   2 0 2 0 .   [2 6 ]   K.  Da sg u p ta ,   P .   K.  R o y ,   a n d   V .   M u k h e rjee ,   “ P o w e r  f lo w   b a se d   h y d ro - th e rm a l - w in d   sc h e d u li n g   o f   h y b rid   p o w e r  s y ste m   u sin g   sin e   c o sin e   a lg o rit h m , ”   E lec tri c   Po we r S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l.   1 7 8 ,   1 0 6 0 1 8 ,   2 0 2 0 .   [2 7 ]   T .   T .   N g u y e n ,   a n d   N.  D.  Vo ,   “ Im p ro v e d   p a rti c le  s w a r m   o p ti m i z a ti o n   f o r  c o m b in e d   h e a t  a n d   p o w e r  e c o n o m ic   d isp a tch , ”   S c ien ti a   Ira n ica ,   v o l.   2 3 ,   n o .   3 ,   p p .   1 3 1 8 - 1 3 3 4 ,   2 0 1 6 .   [2 8 ]   L .   C.   Kie n ,   T .   L .   Du o n g ,   V .   D.  P h a n ,   a n d   T .   T .   Ng u y e n ,   “ M a x i m i z in g   T o tal  P ro f it   o f   T h e r m a l  Ge n e ra ti o n   Un it s  in   Co m p e ti ti v e   El e c tri c   M a rk e t  b y   Us in g   a   P r o p o se d   P a rt icle   S w a r m   Op ti m iza ti o n , ”   S u st a i n a b il it y ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,     p p .   1 2 6 5 ,   2 0 2 0 .   [2 9 ]   A .   T h a r w a t,   T .   G a b e l,   “ P a ra m e te rs  o p ti m iza ti o n   o f   su p p o rt  v e c to r   m a c h in e s  f o r  i m b a lan c e d   d a ta  u sin g   so c ial  sk i   d riv e r  a lg o rit h m , ”   Ne u ra l  Co mp u ti n g   a n d   A p p li c a ti o n s ,   p p .   1 - 1 4 ,   2 0 1 9 .   [3 0 ]   X .   M e n g ,   J.  Ch a n g ,   X .   W a n g ,   a n d   Y.  W a n g ,   “ M u lt i - o b jec ti v e   h y d ro p o w e r  st a ti o n   o p e ra ti o n   u sin g   a n   i m p ro v e d   c u c k o o   se a rc h   a lg o r it h m , ”   En e rg y ,   v o l .   1 6 8 ,   p p .   4 2 5 - 4 3 9 ,   2 0 1 9 .   [3 1 ]   H.  Zh a n g ,   D.  Y u e ,   X .   X ie,  C.   D o u ,   F   S u n ,   “ G ra d ien t  d e c e n t  b a se d   m u lt i - o b jec ti v e   c u lt u ra l  d if fe re n ti a l  e v o lu ti o n   f o r   sh o rt - term   h y d ro th e rm a l  o p ti m a l   sc h e d u li n g   o f   e c o n o m ic  e m is sio n   w it h   in teg ra ti n g   w in d   p o w e r  a n d   p h o t o v o lt a ic   p o w e r, ”   En e rg y ,   v o l.   1 2 2 ,   p p .   7 4 8 - 7 6 6 ,   2 0 1 7 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.