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 .   4 4 6 9 ~ 4 4 7 7   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 . pp 4 4 6 9 - 4 4 7 7          4469       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   No n - co nv ex  cons t ra ined econo m ic  po w er dispa tch  w ith  pro hibited  opera t ing  z o nes  and pie cew ise qua dra tic    co st f unc tions         Sh a i m a a   R.   Sp ea   El e c tri c a l  En g in e e rin g   De p a rtm e n t,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   M e n o u f i y a   Un iv e rsit y ,   Eg y p t       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   25 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Ma r   1 3 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   Ma r   3 1 ,   2 0 2 0       T h is  p a p e r  is  f o c u se d   o n   th e   so lu ti o n   o f   th e   n o n - c o n v e x   e c o n o m ic   p o w e r   d isp a tch   p ro b lem   w it h   p iec e w i se   q u a d ra ti c   c o st   f u n c ti o n s  a n d   p ra c ti c a l   o p e ra ti o n   c o n stra in ts   o f   g e n e ra ti o n   u n it s.  T h e   c o n stra in ts   o f   th e   e c o n o m ic  d isp a tch   p ro b lem   a re   p o we r  b a la n c e   c o n stra in t,   g e n e ra ti o n   li m it s  c o n stra in t ,   p ro h ib it e d   o p e ra ti n g   z o n e s  a n d   tran sm issio n   p o w e r  lo ss e s.  T o   so lv e   th is   p ro b lem ,   a   m e ta - h e u risti c   o p ti m iz a ti o n   a lg o rit h m   n a m e d   c ro w   se a r c h   a lg o rit h m   is  p ro p o se d .   A   c o n stra in t  h a n d li n g   tec h n iq u e   is   a lso   im p lem e n ted   to   sa ti sfy   th e   c o n stra in ts  e ff e c ti v e l y .   F o r  th e   v e ri f ic a ti o n   o f   th e   e ff e c ti v e n e ss   a n d   th e   s u p e rio r it y   o f   th e   p ro p o s e d   a lg o rit h m ,   it   is  tes ted   o n   6 - u n it ,   1 0 - u n it   a n d   1 5 - u n it   tes t  sy ste m s.  T h e   sim u latio n   re su lt s   a n d   sta ti stica l  a n a l y sis  sh o w  th e   e ff icie n c y   o f  th e   p ro p o se d   a lg o r it h m .   A lso ,   th e   re su lt s  c o n f ir m   th e   su p e rio rit y   a n d   th e   h ig h - q u a li ty   so lu ti o n s o f   th e   p ro p o se d   a lg o rit h m   w h e n   c o m p a re d   to   th e   o th e r  re p o rted   a lg o rit h m s.   K ey w o r d s :   C r o w   s ea r c h   al g o r ith m   No n - co n v e x   ec o n o m ic  p o w er   d is p atch   P iece w is e  co s t  f u n ct io n   P r o h ib ited   o p er atin g   zo n es   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 :   Sh ai m aa   R .   Sp ea ,     E lectr ical  E n g i n ee r i n g   Dep ar t m en t,  Facu l t y   o f   E n g in ee r i n g ,     Me n o u f i y a  Un iv er s it y ,     Sh ib i n   el   Ko m ,   Me n o f ia  Go v e r n o r ate,   E g y p t .   E m ail:  s h i_ s p ea @ y a h o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   E co n o m ic  p o w er   d is p atch   ( E P D)   is   an   ess en tial  p r o b le m   r elate d   to   th e  elec tr ic  p o w er   s y s te m .   T h e  o b j ec tiv e  o f   E P D  is   to   o b tain   t h e  o p ti m al  o u tp u t  p o wer   f r o m   ea ch   g e n er atio n   u n it  t o   m in i m ize   th e  f u el   co s t  w h ile  s atis f y i n g   all   u n it   an d   s y s te m   co n s tr ai n ts   [ 1 ] .   I n   p r ac tical  o p er atin g   co n d iti o n s   o f   t h e  p o w er   s y s te m ,   m a n y   t h er m al  g e n er atio n   u n it s   ar e  s u p p lied   w it h   d if f er en t  f u el s ,   m u ltip le  f u el  o p tio n s   ( MFO) ,   lik e  co al,   o il,  an d   n at u r al  g a s .   I t  is   n ec es s ar y   to   f in d   t h e  m o s t  ec o n o m ical  f u el  to   b e  u s e d   in   t h e s e  u n it s   [ 2 ] .   A l s o ,   th e  g e n er atio n   u n it s   m a y   h a v e  p r o h ib ited   o p er atin g   zo n es  ( P OZ s )   w h er e  t h e  o p er at io n   is   u n w a n ted   an d   s h o u ld   b e  av o id ed   [ 3 ] .   T h ese   zo n es  d i v id e  t h e  d ec is io n   s p ac e  in to   d is j o in t  s u b s ets  f o r m i n g   a  n o n - co n v e x   s o lu tio n   s p ac e  [ 4 ] .   T h e  p r ac t ical  E P D  w it h   MFO   an d   P OZ s   is   a   n o n - co n v e x ,   n o n - co n tin u o u s   a n d   n o n - d if f er en tiab le  o p ti m izat io n   p r o b lem   w it h   m an y   eq u a lit y   an d   i n eq u al it y   co n s tr ai n t s ,   w h ic h   m ak e s   it  v er y   d if f ic u lt to   o b tain   t h e  o p ti m al  s o lu tio n   o f   th is   p r o b le m   [ 5 ] .   Du e  to   th e  i m p o r tan ce   o f   t h e  E P D  p r o b lem ,   v ar io u s   o p ti m iz atio n   alg o r it h m s   h a v e  b ee n   i m p le m en ted   to   f i n d   it s   o p ti m al  s o l u tio n .   T h e  co n v e n tio n al  o p ti m izatio n   te ch n iq u es   li k e  q u ad r atic  p r o g r a m m in g   [ 6 ] ,   L i n ea r   P r o g r am m i n g   [ 7 ]   an d   Gr ad ie n t  Me th o d   [ 8 ]   h av e  b ee n   s u cc es s f u ll y   ap p lied   to   s o lv e  t h e  co n v ex   E P D  p r o b le m .   B u t  t h ese   m et h o d s   o f te n   f ail  to   o b tain   t h e  b est   s o l u tio n s   to   th e   n o n - co n v e x   p r o b lem s   a s   th e y   as s u m ed   th a t     th e  f u n ctio n s   ar e  s m o o t h   a n d   co n v e x .   A ls o ,   t h e  co n v er g en c e  o f   t h ese  m et h o d s   d ep en d s   o n   t h e  i n itial   p o in ts ,   an d   th e y   s u f f er   f r o m   t h e  p r o b ab ilit y   o f   g etti n g   ea s il y   i n to   th e  lo ca l  s ea r c h .   T h u s   a  lo t  o f   th e  co n v e n tio n al   m et h o d s   ar e  n o t e f f icie n t i n   s o lv i n g   t h e  E P D  p r o b lem ,   esp ec i all y   w h en   t h e  p r ac tical  co n d iti o n s   ar e  co n s id er ed   [ 9 ] .   T h er ef o r e,   o th er   ef f ec ti v e  s ea r ch   alg o r it h m s   ar e  r eq u ir ed .   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   :    4 4 6 9   -   4477   4470   R ec en t l y ,   th e  n atu r e - i n s p ir ed   m eta - h e u r is tic  s ea r ch   alg o r it h m s   b ec o m e  p o p u lar   in   s o lv i n g   m a n y   r ea l   w o r ld   o p ti m iza tio n   p r o b le m s   d u e  to   t h eir   p r o m is i n g   p er f o r m an ce ,   esp ec iall y   w h e n   t h e  o p ti m izatio n   p r o b le m   i s   c o m p l ex ,   n o n - l in e a r ,   an d   m u l t i - d im en s i o n a l .   S o m e   o f   th e   m e t a - h e u r i s t i c   a lg o r it h m s   a r e   cu c k o o   s e a r c h   [ 9 ,   1 0 ] ,   e l e p h an t   h e r d in g   o p t im i za t i o n   [ 1 1 ] ,   m o th   s ea r ch   a lg o r i th m   [ 1 2 ] ,   p a r a l l e l   h u r r i c an e   o p tim i z ati o n   al g o r ith m   [ 1 3 ] ,   p ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   [ 1 4 ] ,   k r ill   h er d   alg o r ith m   [ 1 5 ] ,   ea r th w o r m   o p ti m izatio n   alg o r ith m   [ 1 6 ]   an d   cr o w   s ea r ch   al g o r ith m   ( C S A )   [ 1 7 - 1 9 ] .   T h e  C S A   i s   s i m p le  in   s tr u ct u r e,   ea s y   to   i m p le m e n t,  a n d   h a s   f e w er   p ar am eter s   t h at  n ee d   s etti n g s .   Als o ,   th e   ac cu r ac y   o f   r esu lts   an d   ti m e  o f   co n v er g e n ce   o f   C S A   i s   b etter   t h an   th e  o t h er   al g o r ith m s   li k e  G A  a n d   P SO,  w h ic h   m o tiv a tes i t to   f i n d   t h e  s o lu tio n   o f   m an y   o p ti m izatio n   p r o b le m s   in   th e  p o w er   s y s te m   [ 1 7 ] .     T h e  p u r p o s e  o f   th e  p ap er   is   t o   ap p ly   t h e  C S A   to   f i n d   th e  s o lu tio n   to   th e   n o n - co n v e x   c o n s tr ain e d   E P D  p r o b lem .   T h e  m u ltip le  f u e l  o p tio n s ,   p r o h ib ited   o p er atin g   zo n e s ,   an d   tr a n s m i s s io n   p o w er   lo s s e s   ar e   co n s id er ed   in   t h e  p r o b le m   f o r m u latio n   o f   E P D.   A ls o ,   a   co n s tr ain t   h a n d li n g   tec h n iq u e  is   p r o p o s ed   to   s atis f y   th e  d i f f er e n t  s y s te m   co n s tr ai n ts   s u cc es s f u l l y .   T o   s h o w   t h e  e f f icien c y   o f   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m ,   it  is   ap p lied   to   th r ee   v as tl y - u s ed   tes t  s y s te m s   w i th   d i f f er en t  ec o n o m ic  l o ad   d is p atch   co n f i g u r atio n s ,   an d   th e  r es u lt s   ar e   co m p ar ed   to   o th er   r ele v an t  r ep o r ted   alg o r ith m s .   T h e  o th e r   s ec tio n s   o f   t h e  p ap er   ar e  ar r an g ed   as  f o llo w s :     T h e  m at h e m atica l  m o d el  o f   th e  n o n - co n v e x   E P D  p r o b l e m   is   g iv e n   i n   s ec tio n   2 .   T h e  d escr ip tio n   o f     th e  p r o p o s ed   C S A  i s   p r ese n te d   in   s ec tio n   3 .   Sec tio n   4   ex p l ain s   t h e  p r o p o s ed   co n s tr ai n t  h an d lin g   tech n iq u e.   T h e  s i m u latio n   r es u lts ,   s tati s ti ca l  an a l y s i s   a n d   co m p ar is o n   r esu lt s   ar e  d is c u s s ed   in   s ec tio n   5 .   Sectio n   6   s h o w s   th e  co n cl u s io n   o f   t h e  p ap er .         2.   P RO B L E M   F O R M UL AT I O N   T h e  E P D  w it h   M FO  is   a n   o p ti m izatio n   p r o b lem   th at  o b j ec ts   to   m i n i m ize  t h e  to tal  f u el  c o s t  a m o n g   th e  m u ltip le  f u els   o f   ea ch   u n i t  w h il e  s atis f y i n g   th e   d if f er e n t  co n s tr ai n t s .   T o   m o d el  th e   MFO,   t h e  p iece w i s e  q u ad r atic  f u n ctio n   is   u s ed   t o   r ep r esen t  t h e  f u el  co s t  f u n ctio n .   T h e  E P D  w it h   M F O  p r o b lem   ca n   b e   m at h e m a ticall y   r ep r esen ted   as   f o llo w s :     min  = ∑ (  )  = 1   ( 1 )       (  ) = {         1 + 1  + 1  2                      ≤  ≤  1           1 2 + 2  + 2  2                        1 ≤  ≤  2                 2 . . .  +   +   2                  − 1 ≤  ≤                 (2 )     w h er e   α iL , β iL  an d   γ iL   ar e  th e  co s t c o ef f ic ien t s   o f   t h e  i - th   g en er atio n   u n it f o r   t h e  f u el  t y p e  L .     T h is   p r o b lem   w ill b e  s o lv ed   s u b j ec t to   th e  f o llo w in g   co n s tr ain ts :   1 )     P o w er   b alan ce   co n s tr ai n t:  T h e  to tal  g en er ated   p o w er   m u s t  s at is f y   th e  lo ad   d em an d   ( P D )   an d   tr an s m is s io n   lo s s es ( P loss )   [ 1 ] .   Hen ce ,     NG i l o s s D Gi P P P 1   ( 3 )     T h e  p o w er   lo s s e s   ca n   b e  co m p u ted   f r o m   t h e  Kr o n 's lo s s   f o r m u la  ( B - co ef f ic ien t)   as  f o llo w s   [ 2 0 ] :      = ∑ ∑  + ∑ +   = 1  = 1  = 1        ( 4 )       2 )   Gen er atio n   li m i ts   co n s tr ain t:  T h e  r ea l  o u tp u t  p o w er   f r o m   g e n er ato r   u n it  i   m u s t  b e  w it h i n   li m its   a s   f o llo w s   [ 1 ] :     NG i P P P Gi Gi Gi ,......., 1 , m a x m i n   ( 5 )       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       N o n - co n ve x  c o n s tr a in ed   ec o n o mic  p o w er d is p a tch   w ith   p r o h ib ited …  ( S h a ima a   R .   S p e a )   4471   3 )   P r o h ib ited   o p er atin g   zo n es  co n s tr ai n t:  T h e  t h er m a l  u n i ts   ca n   h av e  P O Z s   w h er e   th e  o p er atio n   is   u n d es ir ab le  d u e  to   i n s tab ilit y   is s u es   o r   p h y s ical   o p er atio n al  li m itatio n s   o n   m ac h in e   co m p o n en ts   [ 2 1 ] .     A   u n it  w it h   P O Z s   d o es  n o t  h av e  a  co n ti n u o u s   f u el - co s t  c u r v e  as  t h e  o p er atio n   s h o u ld   b e  av o id ed   in   th ese  zo n e s .   T h is   t y p e  o f   f u n ct io n s   ca n   b e  m ath e m atica ll y   d e s cr ib ed   as:        m a x , 1 , , , m i n . . . . . . . . . . . : 1 Gi Gi U PZ Gi i L j Gi Gi U j Gi L j Gi Gi Gi P P P PZ j P P P P P P i   ( 6 )     w h er e   ,   an d    ,   ar e  lo w er   a n d   u p p er   b o u n d s   o f   th e  j - t h   P OZ   o f   u n it  i   a n d   PZ i   is   t h e  n u m b er   o f   P OZ s   o f   g en er atio n   u n it  i .        3.   CRO W  SE A RCH   AL G O R I T H M   C r o w   s ea r ch   a lg o r it h m   is   a   m eta - h eu r i s tic  o p ti m izatio n   alg o r ith m   p r ese n ted   b y   A s k ar za d eh   i n     2 0 1 6   [ 1 7 ] .   T h e  m ai n   id ea   o f   th e  C S A   i s   g o t  f r o m   o b s er v i n g   th e  s o cial  b eh av io r   o f   cr o w s ,   w h ic h   ch ar ac ter ized   by   t h eir   in telli g en ce .   T h ese  b ir d s   liv e  in   t h e  f o r m   o f   f lo ck s .   T h ey   h av e  a n   ex ce l len t  m e m o r y   [ 1 8 ] .   C r o w s   o b s er v e  th e  o th er   b ir d s ,   in clu d in g   t h e  o th er   cr o w   m e m b er s   i n   th e  f lo ck   an d   w atc h   w h er e  t h e y   h id e  th eir   f o o d .   T h en ,   th e y   s to le  th at  f o o d   o n ce   th e  o th er   b i r d s   lef t.  T h e   s u r p lu s   f o o d   is   h id d en   in   a  h id eo u t  s p o t  an d   is   r esto r ed   w h e n   t h e  cr o w   n ee d s   it  [ 1 9 ] .   I t  is   d if f ic u lt  to   d is co v er   w h er e  th e  cr o w   s to r ed   its   f o o d .   I f   a  cr o w   o b s er v es  a n o th er   o n e   g o es   af ter   it,  it  w i ll  tr y   to   tr ic k   t h at  cr o w   a n d   w ill  g o   to   a n o t h er   p o s itio n   [ 1 7 ] .   T h is   in telli g e n t  b eh a v io r   o f   t h e  cr o w s   i s   s i m i lar   to   th e  o p ti m iz atio n   p r o ce s s ,   an d   C S A   atte m p ts   to   s i m u late  t h a t   b eh av io r   to   f i n d   th e  o p ti m al  s o lu tio n s   to   th e  o p ti m izat io n   p r o b lem s   [ 1 7 ] .   I f   w e  h a v e  a  s o lu t io n   s p ac e  w i th   d i m en s io n   d   t h at  h as a   f lo ck   o f   n   cr o w s ,   t h en   t h e  p o s itio n   X   o f   cr o w  i   at  iter atio n   t  ca n   b e  ex p r ess e d   b y   t h e  v ec to r :     , = [ 1 , , 2 , , … … , , ]     ( 7 )       w h er e  i =1 :  n ,  t =1 :  t max   an d   t max   is   th e  m ax i m u m   n u m b er   o f   it er atio n s .   E ac h   cr o w   h as   a  m e m o r y   ,   in   w h ich   it  s to r es  th e  b e s t  p o s itio n   o f   its   s to r in g   f o o d   s o u r ce .     T h e  v ec to r   X  h as  th e  r a n d o m   in itial  p o s itio n s   o f   th e  cr o ws.  T h ese  p o s itio n s   ar e  u p d ate d   at  ea ch   iter atio n ,     an d   th i s   p r o ce s s   i s   r ep ea ted   u n til  th e  s to p p in g   cr iter io n   i s   m e t.  T h er e  ar e  t w o   c ases   f o r   th e  p o s itio n s   u p d ate  o f   th e  cr o w s   [ 1 7 ,   1 9 ] :   C ase  1 :   C r o w   j   d o es  n o t  o b s e r v e  t h at  cr o w   i   i s   c h asi n g   it;   h en ce ,   cr o w   i  w i ll  g et  clo s e   to   th e  h id eo u t  s p o t  o f   cr o w   j .   I n   th i s   s tate,   t h e  p o s iti o n   o f   cr o w   i   w il l b e  u p d ated   a s   f o llo w s :     , + 1 = , +  ×  , × ( , − , )     ( 8 )     w h er e  ra i   is   a  r an d o m   n u m b er   w it h   u n i f o r m   d is tr ib u tio n   a n d   its   v al u e  b et w ee n   0   an d   1 .   fl i, t  is   th e  f l ig h t  le n g t h   o f   cr o w   i   at  iter atio n   t .   C ase  2 :   C r o w   j   o b s er v es   th a t  c r o w   i   is   c h as in g   it.  So ,   it   w ill   m o v e   to   an o t h er   p o s itio n   to   tr i ck   cr o w   i   a n d   s av e   its   f o o d .   T h e  t w o   ca s es c a n   b e  s u m m ar ized   as f o llo w s :     , + 1 = { , +  ×  , × ( , − , )                     ≥  ,                                                             ℎ                                  ( 9 )     w h er e  r j   is   th e  u n if o r m   d is tr i b u ted   r an d o m   n u m b er   in   t h e  r an g e  o f   [ 0 ,   1 ]   an d   AP   is   th e  a w ar en e s s   f ac to r .   Fig u r e  1   s h o w s   t h e  m ain   s tep s   o f   th e  C S A   f o r   E P D  p r o b lem .         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   :    4 4 6 9   -   4477   4472       Fig u r e  1 .   Step s   o f   t h e  p r o p o s ed   C S A   f o r   E P D  p r o b lem         4.   CO NST R AIN T S H AND L I N G   T E CH NI Q U E   I n   th is   s ec tio n ,   t h e  p r o p o s e d   co n s tr ain ts   h an d li n g   tech n iq u e  i s   e x p lain ed   w it h   d etails.  I t  is   a  n ec ess ar y   s tep   to   s h o w   h o w   th e  C S A   is   ap p lied   to   d ea l  w it h   th e  d i f f er e n t c o n s tr ain ts   o f   t h e  E P D  p r o b lem .     a.   Gen er ato r s   li m i t  co n s tr ai n t:  S in ce   th e  co n tr o l  v ar iab les  ( p o w er   g e n er atio n   o u tp u t)   ar e  cr ea ted   w ith in   th eir   li m its   i n   th e  i n it ializati o n   s tep   o f   th e  C S A ,   th e y   i n d ee d   s atis f y   t h e  co r r esp o n d in g   i n eq u a lit y   co n s tr ain ts .   b.   P o w er   b alan ce   co n s tr ai n t:  T o   s atis f y   t h i s   co n s tr ai n t,  o n e  o f   th e  g e n er ato r s   ( co n tr o l   v ar iab les)  is   s elec ted   as  a  s lack   g e n er ato r   P s   ( d ep en d en t   v ar iab le) .   O n l y   NG - 1   c o n tr o l  v ar iab les   ar e  g e n er ated   w it h in   t h eir   li m it s   i n   th e  i n itial izatio n   s tep   o f   th e  p r o p o s ed   C SA .   P s   v alu e   w ill b e  ca lc u lated   as f o llo w s :   -   I n   ca s e  o f   n e g lect in g   p o w er   lo s s es:    T h e  v alu e  o f   t h e  s lac k   g e n er ato r ,   w h ich   s ati s f ie s   t h is   co n s tr ain t,  ca n   b e  f o u n d   b y   r e wr itin g   ( 3 )     as f o llo w s :     = − ∑   − 1 = 1      ( 1 0 )       -   I n   ca s e  o f   co n s id er in g   p o w er   l o s s es  [ 2 2 ] :   T h e  s lack   g e n er ato r   ca n   b e  ca lcu lated   as f o llo w s :     = +  − ∑   − 1 = 1     ( 1 1 )       Su b s ti tu t in g   w it h   ( 1 1 )   in   ( 4 ) ,   t h e  p o w er   lo s s e s   ca n   b e  ca lcu la ted   as:      = ∑ ∑  + 2 ( ∑   − 1 = 1 ) +  2 + ∑  +  +   − 1 = 1  − 1 = 1  − 1 = 1     ( 1 2 )       E x p an d in g   a n d   r ea r r a n g in g ,   ( 1 1 )   b ec o m es      2 + ( 2 ∑  +  − 1 ) + ( + ∑ ∑  + ∑  −  − 1 = 1  − 1 = 1  − 1 = 1  − 1 = 1 ∑ +    ) = 0  − 1 = 1     ( 1 3 )       E q u atio n   ( 1 3 )   ca n   b e  s i m p li f ie d   as:     2 + + = 0     ( 1 4 )       w h er e     =      = ( 2 ∑  +  − 1 )  − 1 = 1   B e g i n   D e f i n e   n ,   f l ,   A P   a n d   t m ax     D e f i n e   o b j e c t i v e   f u n c t i o n ,   d e c i s i o n   v a r i a b l e s   a n d   s y s t e m   c o n s t r a i n t s     I n i t i a l i z e   r a n d o m l y   t h e   p o s i t i o n s   o f   f l o c k   o f   n   c r o w s   i n   t h e   s e a r c h   s p a c e          %  t h e   p o s i t i o n   m a t r i x   h a s   d i m e n s i o n s   n × d ;   d =N G - 1   I n i t i a l i z e   t h e   m e m o r y   o f   e a c h   c r o w   ( i n i t i a l   m e m o r y = i n i t i a l   p o s i t i o n )           E v a l u a t e   t h e   p o s i t i o n s   o f   t h e   c r o w s   ( f i t n e s s )                                                                               %   s u b s t i t u t e   t h e   p o s i t i o n s   i n t o   t h e   f u e l   c o s t   o b j e c t i v e   f u n c t i o n   S e t   t h e   i t e r a t i o n   c o u n t e r   t = 1   Ma i n   l o o p :   Wh i l e   ( t   <   t m ax )   F o r   i =1 :   n     R a n d o m l y   c h o o s e   o n e   o f   t h e   c r o w s   t o   f o l l o w   ( f o r   e x a m p l e   c h o o s e   j )   If    r j >A P j , t      , + 1 = , + × , × ( , − , )                                                                                 % n e w   p o s i t i o n s   E l s e     , + 1 =         ℎ     E n d   i f   E n d   f o r     C h e c k   t h e   f e a s i b i l i t y   o f   n e w   p o s i t i o n s                                       E v a l u a t e   t h e   n e w   p o s i t i o n s   o f   t h e   c r o w s   U p d a t e   t h e   m e m o r y   o f   c r o w s   E n d   w h i l e   F i n d   t h e   o p t i m a l   s o l u t i o n                     %   o p t i m a l   o u t p u t   p o w e r   o f   g e n e r a t i o n   u n i t s   a n d   i t s   c o r r e s p o n d i n g   o p t i m a l   v a l u e   o f   t o t a l   f u e l   c o s t   E n d   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       N o n - co n ve x  c o n s tr a in ed   ec o n o mic  p o w er d is p a tch   w ith   p r o h ib ited …  ( S h a ima a   R .   S p e a )   4473   = ( + ∑ ∑  + ∑  +  )  − 1 = 1  − 1 = 1  − 1 = 1     So lv i n g   ( 1 4 )   u s i n g   t h e  s tan d ar d   alg eb r aic  m eth o d ,   th e  v alu e  o f   P s   ca n   b e  f o u n d   as:     = − ± √ 2 − 4  2 ,   w h er e  2 − 4  ≥ 0     ( 1 5 )       T h e  p o s itiv e  r o o t  o f   ( 1 5 )   is   th e  v al u e  o f   t h e  s lac k   g en er ato r ,   w h ic h   s ati s f ies  t h e  p o w er   b alan ce   co n s tr ain t  w h e n   th e  p o w er   lo s s es  ar e  co n s id er ed .   A f ter   ca lc u lati n g   P s ,   its   v alu e  s h o u ld   b e  ch ec k ed   ag ai n s t  it s   li m it s .   I f   t h e  li m its   ar e  v io late d ,   th e  f o llo w in g   p r o ce d u r e  is   u s e d:     = {                                          >                                           <                        ≤ ≤     ( 1 6 )       T h e  n e w   o b j ec tiv e  f u n c tio n   to   b e  m i n i m ized   is :      = ∑ (  ) + ( − ) 2  = 1            ( 1 7 )         w h er e  H p   is   a  p en alt y   f ac to r   u s ed   to   p en alize   th e  v io lated   s o l u tio n s .     c.   P r o h ib ited   o p er atin g   zo n es   co n s tr ai n t:  I f   P O Z s   co n s tr ai n t  i s   v io lated ,   t h en   th e   g e n er ato r   o u tp u t  p o w er   ( P Gi )   w ill  b e  s et  to   th e  n ea r es t   b o u n d ar y   o f   its   P OZ s .   T h is   ca n   b e  d o n e  b y   co m p u tin g   t h e  m id - p o i n ts   o f   th e  P OZ s   f o r   ea ch   g en er ato r   [ 2 3 ]   as f o llo w s :      , =  , +  , 2   k =1 , 2 , . . . . . ,   PZ i     ( 1 8 )    =  ,                 <  ,    =  ,                 >  ,         5.   SI M UL AT I O N  R E S UL T S  AND  DIS CUSS I O N   T o   s tu d y   t h e  p er f o r m a n ce   o f   th e  p r o p o s ed   C SA ,   it  i s   ap p lied   to   th r ee   v astl y - u s ed   tes t  s y s te m s     w it h   d if f er e n t  E P D  co n f ig u r atio n s .   T h e  p r o p o s ed   C SA   i s   p er f o r m ed   in   M A T L A B   7 . 1 0 . 0   en v ir o n m en t.    T h e  p r o g r am s   ar e  r u n   o n   a  p er s o n a l  co m p u ter   w i th   a n   I n t el  C o r e  I 5 ,   2 . 2   GHz   p r o ce s s o r ,   4   GB   R A M  an d     th e  W in d o w s   8 . 1   o p er atin g   s y s te m .       5 . 1 .   T un i ng   pa ra m et er s   f o r  pro po s ed  CSA    L i k e  o th er   o p ti m iza tio n   al g o r ith m s ,   C S A   r eq u ir es  t u n in g   th e  p ar a m eter s   to   en s u r e  th e  ef f icien t   i m p le m en ta tio n   o f   t h e  al g o r ith m .   U n f o r t u n ate l y ,   t h i s   p r o ce s s   i s   ti m e - co n s u m i n g ,   an d   if   th e  n u m b er   o f   p ar am eter s   i n cr ea s es,   th e   t u n in g   ti m e  w il l  i n cr ea s e.   O n e  ad v an ta g e   o f   t h e  p r o p o s ed   C S A  o v er   m an y   o p tim izatio n   al g o r ith m s   th at  i t   h as o n l y   t w o   m ain   p ar a m e ter s   th at  n ee d   t u n in g ,   w h ich   ar e   A P   an d   fl .   T h e  v alu e  o f   AP   co n tr o ls   t h e  in ten s i f icat io n   an d   d iv er s if icatio n   o f   th e  o p tim izatio n   p r o ce s s .   T h e  o p p o r tu n it y   o f   f i n d in g   th e  s to r in g   f o o d   b y   t h e  cr o w s   is   in cr ea s ed   w h e n   t h e  v al u e  o f   AP   is   d ec r ea s ed   [ 1 7 ] .   Ho w e v er ,   th is   o p p o r tu n it y   is   d ec r ea s ed   w h e n   th e  v al u e  o f   AP   is   i n cr ea s ed   as  t h e  cr o w s   s ea r ch   th e  s p ac e  r an d o m l y   [ 1 ] .   T h e  v alu e  o f   fl   af f ec ts   t h e  ca p ab ilit y   o f   th e  s e ar ch   [ 1 7 ] .   T h e  s m al l v a lu e s   o f   fl   lead   to   lo ca l sear ch ,   w h ile  th e  lar g e  v a lu e s   lead   to   a  g lo b al  s ea r ch .   A   b alan ce   s h o u ld   b e   m ad e  b et w ee n   lo ca l  an d   g lo b al  s ea r ch e s .   Sett in g   t h e  p r o p er   v alu e  o f   fl  h elp s   in   t h e  co n v er g en ce   o f   t h e  s ea r ch   al g o r ith m   [ 1 ]   as  th e   C S A   m a y   co n v er g e  in to   lo ca l  s ea r ch ,   esp ec iall y   f o r   m u lti - m o d el  p r o b lem s .   T o   o p tim ize  t h e  p ar a m eter s   o f   t h e  p r o p o s ed   C SA ,   s e v er al  ex p e r i m en ts   ar e  r u n   b y   v ar y i n g   t h e  v alu e s   o f   C S A   p ar a m eter s   a s   f o llo w s :  AP   is   ch an g ed   f r o m   0   to   1   w it h   a  s tep   0 . 0 5 ,   an d   fl  i s   ch an g ed   f r o m   0   to   5   w it h   a  s te p   0 . 1 .     T h e  v alu e  o f   o n e  p ar a m eter   i s   ch a n g ed   i n   its   r a n g e  w h i le  th e  o th er   p ar a m eter   i s   f i x ed .   Fo r   ea ch   co m b i n atio n   o f   t h e  p ar a m eter s ,   th e  E P D  p r o b lem   i s   s o l v ed ,   an d   th e  b est  v al u e  o f   t h e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   i s   ca lcu lated .   T h e  b est v al u es o f   th e  p ar a m eter s   w h ic h   g a v e  t h e   m i n i m u m   co s t a r e  ch o s e n   as t h e  o p ti m al  s e tti n g s   o f   co n tr o l  p ar a m e ter s .   I t  i s   f o u n d   th at   t h e  b est   v al u e  f o r   AP   is   0 . 1   f o r   all  te s t  ca s es.  Ho w ev er ,   th e   b est  v al u e   f o r   fl   is   3 . 0   f o r   test   ca s e  2   an d   2 . 0   f o r   o th er   ca s es.       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   :    4 4 6 9   -   4477   4474   5 . 2 .   Te s t   c a s e  1 :   6 - un it   t est  s y s t em   T h is   s y s te m   h as  6   g en er atio n   u n i ts   w it h   a  to tal  lo ad   d em an d   o f   1 2 6 3   MW .   T h e  d ata  o f   th e  6 - u n it  tes t   s y s te m   an d   th e   B - co e f f ic ien t s   v a lu e s   ar e  ad o p ted   f r o m   [ 2 1 ] .   I n   th is   ca s e,   t h e  s y s te m   p o w er   lo s s e s   ar e   co n s id er ed ,   an d   P OZ s   co n s tr ain t  i s   in c lu d ed .   E v er y   g en er atio n   u n it  h as  t w o   P O Z s .   T ab le  1   lis ts   th e  s i m u lat io n   r es u lt s   f o r   th i s   ca s e.   T h e  o p ti m al  v alu e   o f   f u el  co s t   o b tain ed   b y   th e   p r o p o s ed   C SA  an d   th e  co r r esp o n d in g   v alu e  o f   p o w er   lo s s e s   ar e  1 5 4 4 2   $ /h r   an d   1 2 . 2 0   M W ,   r esp ec tiv ely .   T h e  s tati s tical  r es u lt s   o b tain ed   b y   th e  p r o p o s ed   C S A   m et h o d   ar e  co m p ar ed   to   s o m e  o f   t h e   r ep o r ted   E P D   s o lu tio n   m e th o d s ,   as  s h o w n   in   T ab le  2 .   I t  is   n o t iced   th at  t h e  p r o p o s ed   C S A   h as  s u cc ee d ed   to   f i n d   b etter   v a lu es  f o r   m in i m u m   an d   m ea n   f u el   co s t   o v er   t h e  o t h er   al g o r ith m s .   T h e  co n v er g e n ce   c h ar ac ter is tic s   o f   t h e  p r o p o s ed   C S A  is   s h o wn   in   Fi g u r e  2 .   I t  is   o b v io u s   th a t  th e  p r o p o s ed   C SA   h as  g o o d   co n v er g e n ce   ch ar ac ter is t ics   as  it  co n v er g es  i n   r elativ el y   f e w er   iter atio n s .         T ab le  1 .   Dis p atch   r esu lt s   f o r   6 - u n it te s t s y s te m   w i th   P O Z s   a n d   tr an s m i s s io n   lo s s es   O u t p u t   p o w e r   C S A   P 1   4 4 6 . 9 9 5 6   P 2   1 7 2 . 9 3 0 7   P 3   2 6 1 . 9 8 2 7   P 4   1 4 3 . 1 1 6 5   P 5   1 6 3 . 4 5 6 6   P 6   8 6 . 7 6 1 9   M i n .   f u e l   c o st   1 5 4 4 2 . 0   L o ss e s   1 2 . 2 0 0       T ab le  2 .   C o m p ar is o n   o f   th e  s t atis tical   r es u lt s   o f   d if f er en t  m e th o d s   f o r   6 - u n i t te s t s y s te m   M e t h o d   M i n .   C o st   ( $ / h r )   M e a n   C o st   ( $ / h r )   M a x .   C o st   ( $ / h r )   P r o p o se d   C S A   1 5 4 4 2 . 0 0   1 5 4 4 2 . 0 0   1 5 4 6 6 . 0 0   P S O   [ 2 4 ]   1 5 4 5 0 . 0 0   1 5 4 5 4 . 0 0   1 5 4 9 2 . 0 0   G A   [ 2 4 ]   1 5 4 5 9 . 0 0   1 5 4 6 9 . 0 0   1 5 5 2 4 . 0 0   C S A   [ 2 5 ]   1 5 4 4 9 . 5 7   1 5 4 4 9 . 7 6   1 5 4 4 9 . 8 5   M C S A - 1   [ 2 5 ]   1 5 4 4 9 . 2 5   1 5 4 4 9 . 3 4   1 5 4 4 9 . 6 2   M C S A - 2   [ 2 5 ]   1 5 4 4 9 . 2 2   1 5 4 4 9 . 3 2   1 5 4 4 9 . 5 1   M C S A *   [ 2 5 ]   1 5 4 4 9 . 1 7   1 5 4 4 9 . 2 4   1 5 4 4 9 . 3 9   M C S A *   [ 2 6 ]   1 5 4 4 9 . 8 9   1 5 4 4 9 . 8 9   1 5 4 4 9 . 8 9   * M C S A   [ 25] :   M od if ied  c r ow  s e a r c h   a lg or it h m ;   M C S A   [ 26] :   M od if ied  c u c koo  s e a r c h   a lgor i t h m           Fig u r e  2 .   C o n v er g en ce   c h ar ac t er is tics   o f   t h e  p r o p o s ed   C SA   f o r   test   ca s e  1       5 . 3 .   T est  c a s e  2 :   1 5 - un it   t est  s y s t e m   Fo r   f u r t h er   d e m o n s tr atio n   o f   th e  p r o p o s ed   C SA   e f f ec tiv e n ess ,   a  lar g er   p r ac tical  s y s te m   o f   1 5 - u n it   w it h   P O Z s   i s   u s ed .   T h e  s y s te m   p o w er   lo s s es  ar e  n eg lecte d .   T h e  lo ad   d em an d   is   2 6 5 0   MW .   T h e  d ata  o f   th i s   test   s y s te m   i s   ta k e n   f r o m   [ 2 7 ] .   T h e  u n i ts   2 ,   5   an d   6   h a v e  th r ee   P OZ s ,   a n d   u n it   1 2   h a s   t w o   P O Z s ,   w h ic h   0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 1 . 5 4 4 1 . 5 4 4 5 1 . 5 4 5 1 . 5 4 5 5 1 . 5 4 6 1 . 5 4 6 5 1 . 5 4 7 x   1 0 4 I t e r a t i o n s Fu e l   C o s t ( $ / h r ) 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       N o n - co n ve x  c o n s tr a in ed   ec o n o mic  p o w er d is p a tch   w ith   p r o h ib ited …  ( S h a ima a   R .   S p e a )   4475   f o r m i n g   1 9 2   d ec is io n   s u b - s p a ce s .   T h e  s i m u lat io n   r es u lt s   ar e  lis ted   i n   T ab le  3 .   T h e  o p ti m al  co s t  o b tai n ed   i s   3 2 5 0 6 . 0   $ /h r .   T h e  co m p ar is o n   w it h   o th er   r ep o r ted   m et h o d s   is   lis ted   in   T ab le  4 .   A g ain ,   th e  p r o p o s ed   C S A  p r o v es its   ef f ec ti v e n es s   in   ac h i ev in g   t h e  m in i m u m   v al u e  o f   f u el  co s t c o m p ar ed   to   th e  o th er   r ep o r te d   m et h o d s .         T ab le  3 .   Sim u latio n   r esu lts   f o r   15 - u n i t  t est  s y s te m   w ith   P O Z s   U n i t   P i ( M W )   U n i t     P i ( M W )   P 1   4 5 4 . 9 9 6 5   P 9   2 5 . 0 0 0 0   P 2   4 5 5 . 0 0 0 0   P 10   2 0 . 0 0 0 0   P 3   1 3 0 . 0 0 0 0   P 11   6 0 . 0 0 3 5   P 4   1 3 0 . 0 0 0 0   P 12   7 5 . 0 0 0 0   P 5   2 6 0 . 0 0 0 0   P 13   2 5 . 0 0 0 0   P 6   4 6 0 . 0 0 0 0   P 14   1 5 . 0 0 0 0   P 7   4 6 5 . 0 0 0 0   P 15   1 5 . 0 0 0 0   P 8   6 0 . 0 0 0 0   -   -   T o t a l   P o w e r   G e n e r a t e d   ( M W )   2 6 5 0 . 0 0   M i n .   c o st   3 2 5 0 6 . 0       T ab le  4 .   C o m p ar is o n   o f   th e  b e s t f u el  co s t  f o r   15 - u n it test  s y s te m   M e t h o d   F u e l   C o st   P r o p o se d   C S A   3 2 5 0 6 . 0 0 0   IIA - M U   [ 4 ]   3 2 5 4 4 . 9 8 2   IA - M U   [ 4 ]   3 2 5 4 4 . 9 9 1   P M   [ 2 7 ]   3 2 5 0 6 . 1 8 3   D C G A   [ 2 8 ]   3 2 5 1 6 . 1 6 9   S G A   [ 2 8 ]   3 2 5 1 3 . 2 1 9   DP   [2 8 ]   3 2 5 0 6 . 1 3 9   G A C O P   [ 2 9 ]   3 2 5 4 4 . 9 7 0   H P C S A   [ 3 0 ]   3 2 , 5 4 4 . 9 7 0       5 . 4 .   T est  c a s e  3 :   1 0 - un it   t est  s y s t e m     I n   th i s   ca s e,   th e  e f f icie n c y   o f   th e  p r o p o s ed   C SA   m et h o d   in   s o lv in g   n o n - s m o o t h ,   n o n - c o n v e x   E P D  w it h   P O Z s   a n d   MF O  is   p r o v ed .   T h is   test   s y s te m   h a s   1 0   g e n er ato r s .   E ac h   g e n er ato r   ca n   b e   s u p p lied   b y   t w o   o r   th r ee   d if f er en t   f u el s .   T h e  s y s t e m   d e m a n d   is   v ar ied   g r ad u a ll y   f r o m   2 4 0 0   MW   to   2 7 0 0   M W .   T h e  tr an s m i s s io n   p o w er   lo s s es  ar e  n e g lecte d   f o r   all  lo ad   d em a n d s .   T h e  d ata  o f   th e  s y s te m   i s   tak e n   f r o m   [ 3 ] ,   an d   th e  d ata  o f   P OZ s   ar e  g i v e n   in   T ab le  5 .   T h e  d is p atch   r esu l ts   f o r   th e  d if f er en t lo ad s   an d   t h e  f u el  c h o s en   f o r   ea ch   g en er atio n   u n i t  ar e  s h o w n   in   T ab le  6 .   I t  is   clea r   t h at   th e   s y s te m   co n s tr a in ts   ar e  h an d led   s u cc e s s f u ll y   i n   all   lo ad   d e m a n d s ,   w h ic h   en s u r es  t h e  ef f icie n c y   o f   th e  p r o p o s ed   c o n s tr ain t s   h an d li n g   tec h n iq u e.   T h e  r esu lt s   o b tain ed   b y     th e  p r o p o s ed   C SA   ar e  co m p ar ed   t o   DE   [ 3 ] ,   P SO  [ 3 ]   an d   QP - AL HN  [ 3 ] .   T h e  co m p ar is o n   r esu lt s   ar e  lis ted   i n   T ab le   7 .   Fr o m   t h is   tab le,   it  is   n o ticed   th at  t h e  p r o p o s ed   C SA   ca n   p r o v id e  b etter   r esu lts   th an   DE   an d   P SO  i n   s o lv i n g   t h i s   p r o b lem .       T ab le  5 .   P r o h ib ited   o p er atin g   zo n es f o r   1 0 - u n it te s t   s y s te m   U n i t   Z o n e 1   Z o n e 2   Z o n e 3   3   [ 2 1 5       2 2 5 ]     [ 3 0 5     3 3 5 ]   [ 4 2 0     4 5 0 ]   5   [ 2 0 0       2 2 0 ]   [ 2 6 0     3 3 5 ]   [ 3 9 0     4 2 0 ]   7   [ 2 3 0       2 5 5 ]   [ 3 6 5     3 9 5 ]   [ 4 3 0     4 5 5 ]   10   [ 2 7 0       2 9 5 ]   [ 3 8 0     4 0 0 ]   -       T ab le  6 .   Dis p atch   r esu lt s   f o r   1 0 - u n it tes t s y s te m   w it h   MFO  a n d   P OZ s   at  d if f er e n t lo ad   d em an d s     U n i t   2 4 0 0   M W   2 5 0 0   M W   2 6 0 0   M W   2 7 0 0   M W   F u e l   P i ( M W )   F u e l   P i ( M W )   F u e l   P i ( M W )   F u e l   P i ( M W )   1   1   1 8 9 . 5 5 9 5   2     . 7 0 2 . 7 0 2   2   . . 0 2 . 7 2 2     2     . 2 2 2 0 2 1 .   2   1   2 0 2 . 2 4 8 9      1   . 7 0 2 2 6 0 2   1   . 2 7 2 1 7 0 0   1   . 2 7 2 7 6 7 0   3   1   2 5 3 . 6 2 4 8      1   . 0 2 2 0 7 0 0   1   . 0 2 2 . . . 0   1   . 0 . 2 . 7 1 6   4   3   2 3 2 . 9 7 9 2   3   . 7 2 2 6 . 0 .   3   . 1 0 2 . . 2 7   3   . 2 1 2 2 2 2 0   5   1   2 4 1 . 4 6 0 0   1   . 2 . 2 7 . 2 0   1   . 0 7 2 7 7 7 7   1   . 0 7 2 7 7 7 7   6   3   2 3 2 . 9 7 9 2   3   . 7 2 2 0 6 6 7   3   . 7 6 2 7 7 1 0   3   . 1 0 2 . 2 . 6   7   1   2 5 5 . 0 0 0 0   1   . 0 . 2 6 0 . 2   1   . 0 0 2 6 7 0 2   1   . . 7 2 6 2 . 0   8   3   2 3 2 . 9 7 9 2   3   . 7 2 2 0 1 2 7   3   . 1 0 2 0 2 7 2   3   . 7 . 2 2 7 7 .   9   1   3 2 0 . 1 2 9 8   1   7 7 2 2 7 . . .   1   7 1 1 2 7 . 0 .   3   1 7 6 2 . 7 0 7   10   1   2 3 9 . 0 3 9 4   1   . 2 2 2 2 7 7 7   1   . 0 7 2 7 7 7 7   1   . 0 7 2 7 7 7 7   T P G   ( M W )   2 4 0 0   2 5 0 0   2 6 0 0   2 7 0 0   M i n .   c o st   4 8 1 . 7 2 6 6   5 2 6 . 2 3 8 8   5 7 4 . 7 2 9 1   6 2 4 . 3 2 1 2   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   :    4 4 6 9   -   4477   4476   T ab le  7 .   C o m p ar is o n   o f   th e  b e s t f u el  co s t  f o r   1 0 - u n it   test   s y s te m   w it h   MFO  a n d   P OZ s     at  d if f er e n t lo ad   d e m an d s   M e t h o d   2 4 0 0   MW   2 5 0 0   MW   2 6 0 0   MW   2 7 0 0   MW   P r o p o se d   C S A   4 8 1 . 7 2 6 6   5 2 6 . 2 3 8 8   5 7 4 . 7 2 9 1   6 2 4 . 3 2 1 2   D E  [ 3 ]   4 8 2 . 0 6 8 3   5 2 6 . 4 6 1 6   5 7 5 . 1 9 0 3   6 2 4 . 6 6 7 5   P S O   [ 3 ]   4 8 2 . 0 5 1 0   5 2 6 . 4 5 4 6   5 7 4 . 9 3 2 7   6 2 4 . 4 4 5 2   QP - A L H N   [ 3 ]   4 8 1 . 7 2 6 6   5 2 6 . 2 3 8 8   5 7 4 . 7 2 9 1   6 2 4 . 3 2 1 2       6.   CO NCLU SI O N   I n   th is   p ap er ,   th e  C S A   h a s   b ee n   ef f icien tl y   ap p lied   to   s o lv e  th e  n o n - co n v e x   co n s tr a in ed   E P D  p r o b lem   w it h   m u lt ip le  f u el  o p tio n s ,   p r o h ib ited   o p er atin g   zo n es,  an d   tr an s m is s io n   p o w er   lo s s es.  A   co n s tr ain t   h an d li n g   tec h n iq u e  is   s u cc es s f u ll y   ap p lied   to   h a n d le  d if f er en t  s y s te m   co n s tr ain ts .   T h r ee   v a s tl y - u s ed   test   s y s te m s ;  6 - u n it,  1 0 - u n it,  an d   1 5 - u n it  tes t  s y s te m s   h a v e  b ee n   co n s id er ed .   T h r ee   test   c ases   ar e  ef f ic ien t l y   s tu d ied .   T h e  s i m u lat io n   r es u lts   co n f ir m   th e   r o b u s t n es s   a n d   e f f ec t iv e n es s   o f   t h e  p r o p o s ed   C S A .   Als o ,     th e  s i m u latio n   r esu l ts   ar e  co m p ar ed   to   m an y   r ep o r ted   alg o r ith m s .   T h e  co m p ar is o n   o f   r es u lt s   an d   th e  s tati s tical   an al y s is   co n f ir m   t h e  e f f ic ien c y ,   h i g h - q u alit y   s o l u tio n s ,   an d   s u p er io r it y   o f   th e  p r o p o s ed   C S A   to   s o lv e     th e  p r ac tical  co n s tr ai n ed   E P D  p r o b lem .         RE F E R E NC E S   [1 ]   R.   Ha b a c h i ,   e t  a l . ,   " S o lv in g   e c o n o m ic  d isp a tch   a n d   u n it   c o m m it m e n t  p ro b lem   in   s m a rt  g rid   s y st e m   u sin g   e a g l e   stra teg y   b a se d   c ro w   se a rc h   a lg o rit h m , "   In d o n e sia n   J o u rn a l  o f   El e c trica l  En g in e e rin g   a n d   Co mp u ter   S c ien c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l.   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 8 7 - 1 0 9 6 ,   2 0 1 9 .   [2 ]   Y.  V .   K.  Re d d y   a n d   M .   D.  Re d d y ,   " G r e y   W o lf  Op ti m i z a ti o n   f o r  S o lv in g   Eco n o m ic  Disp a tch   w it h   M u lt i p le  F u e ls   a n d   V a lv e   P o in t   L o a d in g ,   "   In te rn a ti o n a l  J o u rn a l  o f   In f o rm a ti o n   En g in e e rin g   a n d   El e c tro n ic  B u sin e ss ,   v o l.   1 ,     p p .   5 0 - 5 7 ,   2 0 1 9 .     [3 ]   V o   N.  Die u   a n d   P .   S c h e g n e r,   " Au g m e n ted   L a g ra n g e   Ho p f ield   Ne tw o rk   In it ialize d   b y   Qu a d ra ti c   P ro g ra m m in g   f o r  Eco n o m ic  Disp a tch   w it h   P iec e wise   Qu a d ra ti c   Co st  F u n c ti o n s  a n d   P ro h ib it e d   Z o n e s,"   Ap p li e d   S o ft   Co mp u ti n g ,    v o l.   1 3 ,   p p .   2 9 2 – 3 0 1 ,   2 0 1 3 .   [4 ]   C - L .   Ch ian g ,   " I m p ro v e d   I m m u n e   A lg o rit h m   f o r  P o w e r  Eco n o m ic  Disp a tch   Co n sid e rin g   Un it s  w it h   P ro h ib i ted   Op e ra t in g   Zo n e s  a n d   S p i n n i n g   Re se rv e , "  IACS IT   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  En g in e e r in g   a n d   T e c h n o lo g y ,   v o l.   6 ,     n o .   4 ,   A u g .   2 0 1 4 .   [5 ]   J.  J.  Q.   Yu   a n d   V.  O.   K.  L i,   " A  S o c ial  S p i d e r  A lg o rit h m   f o r  S o l v in g   th e   No n - c o n v e x   Eco n o m ic  L o a d   Disp a tch   P r o b lem , "  Ne u ro c o mp u t in g ,   Ju l.   2 0 1 5 .   [6 ]   G .   F .   Re id   a n d   L .   Ha sd o rf f ,   " Eco n o m ic  d isp a tch   u sin g   q u a d ra ti c   p ro g ra m m in g , "   IEE E  T ra n sa c t io n s  o n   Po we r  Ap p a ra t u s a n d   S y ste ms ,   v o l.   P A S - 9 2 ,   n o .   6 ,   p p .   2 0 1 5 – 2 0 2 3 ,   N o v .   1 9 7 3 .   [7 ]   J.  K.  De lso n   a n d   S .   M .   S h a h i d e h p o u r,   " L in e a r  p ro g ra m m in g   a p p li c a ti o n s  to   p o w e r  s y ste m   e c o n o m i c s,  p lan n i n g   a n d   o p e ra ti o n s,"   IEE E  T ra n s a c ti o n s o n   Po we r   S y ste ms ,   v o l.   7 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 5 5 – 1 1 6 3 ,   A u g .   1 9 9 2 .   [8 ]   C.   Ya şa r  a n d   S .   F a d il ,   " S o l u ti o n   to   e n v iro n m e n tal/ec o n o m ic  d isp a tch   p r o b lem   b y   u sin g   f irst   o rd e r  g ra d ien t  m e th o d , "   i n   EL ECO '2 0 0 7   c o n fer e n c e ,   Bu rsa ,   T u rk e y ,   De c .   2 0 0 7 .   [9 ]   R.   Ha b a c h i ,   e t  a l. ,   " Eco n o m ic  a n d   e m issio n   d isp a tch   u sin g   c u c k o o   se a rc h   a lg o rit h m , "   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 ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   9 ,   n o .   5 ,   p p .   3 3 8 4 - 3 3 9 0 ,   Oc t .  2 0 1 9 .   [1 0 ]   Z.   Cu i ,   e t  a l. ,   " A   n o v e l  o rien ted   c u c k o o   se a rc h   a l g o rit h m   to   i m p ro v e   DV - Ho p   p e rf o r m a n c e   f o r  c y b e r – p h y sic a l   s y ste m s,"   J o u rn a l  P a ra l lel  Distri b u ted   Co mp u ti n g ,   v o l.   1 0 3 ,   p p .   4 2 - 5 2 ,   2 0 1 7 .   [1 1 ]   G - G .   W a n g ,   e t  a l. ,   " A   n e w   m e tah e u risti c   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   m o ti v a ted   b y   e lep h a n t  h e r d in g   b e h a v io r, "   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  Bi o - I n sp ire d   Co m p u t a ti o n ,   v o l.   8 ,   n o .   6 ,   p p .   3 9 4 - 4 0 9 ,   2 0 1 6 .   [1 2 ]   G - G .   W a n g ,   " M o th   se a rc h   a lg o r it h m :  a   b io - in sp ired   m e tah e u risti c   a lg o rit h m   f o r  g lo b a l  o p ti m iza ti o n   p r o b lem s, "   M e me ti c   Co mp u ti n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   1 5 1 - 1 6 4 ,   Ju n .   2 0 1 8 .   [1 3 ]   R.   M .   Rizk - A ll a h ,   e t  a l. ,   " A   n o v e l  p a ra ll e l  h u rrica n e   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   f o r  s e c u re   e m issio n /ec o n o m ic  lo a d   d isp a tch   s o lu t io n ' ,   Ap p li e d   S o ft   C o mp u t in g ,   v o l .   6 3 ,   p p .   2 0 6 - 2 2 2 ,   F e b .   2 0 1 8 .   [1 4 ]   G - G .   W a n g ,   e t  a l. ,   " A   n o v e l  i m p ro v e d   a c c e lera ted   p a rti c le  s wa r m   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   f o r   g l o b a l  n u m e rica l   o p ti m iza ti o n , "  En g i n e e rin g   C o mp u ta ti o n s ,   v o l.   3 1 ,   n o .   7 ,   p p .   1 1 9 8 - 1 2 2 0 ,   2 0 1 4 .   [1 5 ]   L .   G u o ,   e t  a l. ,   " A   n e w   i m p ro v e d   k ril l  h e rd   a lg o rit h m   f o r  g lo b a l  n u m e rica l  o p ti m iza ti o n , "   Ne u ro c o mp u ti n g ,   v o l.   1 3 8 ,   p p .   3 9 2 – 4 0 2 ,   2 0 1 4 .   [1 6 ]   G - G .   Wan g ,   e t  a l. ,   " Earth w o rm   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m :  a   b io - in s p ired   m e tah e u risti c   a lg o rit h m   f o r  g lo b a l  o p ti m iza ti o n   p ro b le m s,"   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   Bi o - In sp ire d   Co m p u t a ti o n ,   v o l.   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 2 2 ,   2 0 1 8 .   [1 7 ]   A .   As k a r z a d e h ,   " A  n o v e l  m e tah e u risti c   m e th o d   f o r  so lv in g   c o n stra in e d   e n g in e e rin g   o p ti m iza ti o n   p ro b lem s:  Cro w  se a rc h   a lg o rit h m , "   Co mp u ter s a n d   S tr u c tu re s ,   v o l.   1 6 9 ,   p p .   1 – 1 2 ,   2 0 1 6 .   [1 8 ]   R.   Ha b a c h i ,   e t  a l.   " Re so lu ti o n   o f   e c o n o m ic  d isp a tch   p ro b lem   o f   th e   m o ro c c a n   n e tw o rk   u sin g   c ro w   se a rc h   a lg o rit h m , "   In d o n e sia n   J o u r n a l   o f  El e c trica l  E n g i n e e rin g   a n d   Co mp u ter   S c ie n c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l.   1 3 ,   n o .   1 ,     p p .   3 4 7 - 3 5 3 ,   Ja n .   2 0 1 9 ,     [1 9 ]   B.   Z.   Dr - A sli ,   e t  a l. ,   " Ch a p ter  1 4 :  Cro w   S e a rc h   A l g o rit h m   (CS A ) , "   Ad v a n c e d   Op ti miz a ti o n   b y   Na tu re - In sp ire d   Al g o rit h ms ,   Ju l.   2 0 1 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       N o n - co n ve x  c o n s tr a in ed   ec o n o mic  p o w er d is p a tch   w ith   p r o h ib ited …  ( S h a ima a   R .   S p e a )   4477   [2 0 ]   W .   Kh a m s e n ,   e t  a l. ,   " H y b rid   m e th o d   f o r  so lv in g   th e   n o n   sm o o th   c o st  f u n c ti o n   e c o n o m ic  d isp a tch   p ro b lem , "   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   ( IJ ECE ) ,   v o l.   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   6 0 9 - 6 1 6 ,   F e b .   2 0 2 0 .   [2 1 ]   I.   N.  T riv e d i  a n d   A .   H.  Ra n p a ri y a ,   " Eco n o m ic  L o a d   Disp a tch   P ro b lem   w it h   Ra m p   Ra te  L i m it s  a n d   P r o h ib it e d   Op e ra ti n g   Zo n e s  S o lv e   u sin g   L e v y   F li g h t  M o th - F lam e   Op ti m iz e r, "   in   IEE E  2 0 1 6   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   En e rg y   Ef fi c ien t  T e c h n o l o g ies   f o r   S u st a in a b il it y   ( ICEE T S ) ,   2 0 1 6 .   [2 2 ]   A .   Bh a tt a c h a r y a ,   " H y b rid   Diffe re n ti a l  Ev o l u ti o n   w it h   Bio g e o g ra p h y - Ba se d   Op ti m iz a ti o n   f o r  S o lu ti o n   o f   Eco n o m ic  L o a d   Disp a tch , "   IEE E  T r a n s a c ti o n s o n   Po we r  S y ste ms ,   v o l.   2 5 ,   n o .   4 ,   N o v .   2 0 1 0 .   [2 3 ]   P .   K.  Ho ta  a n d   N.  C.   S a h u ,   " No n - Co n v e x   Eco n o m ic  Disp a t c h   w it h   P ro h ib it e d   Op e ra ti n g   Zo n e s  th ro u g h   G ra v it a ti o n a l  S e a rc h   A lg o rit h m , "   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  El e c tri c a l  a n d   Co m p u ter   En g in e e rin g   (IJ ECE ) ,   v o l.   5 ,   n o .   6 ,   p p .   1 2 34 - 1 2 4 4 ,   De c .   2 0 1 5 .   [2 4 ]   A .   A .   El - F e rg a n y ,   " S o lu ti o n   o f   Eco n o m ic  L o a d   Disp a tch   P r o b lem   w it h   S m o o th   a n d   No n - S m o o t h   F u e l  Co st   F u n c ti o n s  In c l u d i n g   L in e   L o ss e s   Us in g   Ge n e ti c   A lg o rit h m , "   In te rn a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Co mp u ter   a n d   El e c trica l   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   3 ,   n o .   5 ,   Oc t.   2 0 1 1 .   [2 5 ]   F .   M o h a m m a d i,   H.  A b d i,   " A   m o d if ied   c ro w   se a rc h   a lg o rit h m   (M CS A )  f o r  so lv in g   lo a d   d isp a tch   p ro b lem , "   Ap p li e d   S o ft   Co mp u ti n g ,   v o l.   7 1 ,   p p .   5 1 - 6 5 ,   2 0 1 8 .     [2 6 ]   J.  Zh a o ,   e t  a l. ,  " M o d if ied   c u c k o o   se a rc h   a lg o rit h m   to   so lv e   e c o n o m ic  p o w e r  d isp a tch   o p ti m iza t io n   p r o b lem s , "  IEE E/ CAA   J o u rn a l  o f  A u to m a ti c a   S in ica ,   v o l .   5 ,   n o .   4 ,   p p .   7 9 4 - 8 0 6 ,   Ju l.   2 0 1 8 .   [2 7 ]   N.  Çe ti n k a y a ,   e t  a l. ,  " A   Ne w   A l g o rit h m   a n d   Co m p u tati o n   A p p ro a c h   f o r  Eco n o m ic  Disp a tch   w it h   P r o h i b it e d   Op e ra ti n g   Zo n e s in   P o w e r  S y ste m s , "  En e rg y   Exp lo ra ti o n   &   Exp lo it a ti o n ,   v o l.   2 3 ,   n o .   4 ,   p p .   2 6 7 – 2 7 6 ,   2 0 0 5 .     [2 8 ]   S .   O.  Ore ro   a n d   M .   R .   Irv in g ,   " Eco n o m ic  Disp a tch   o f   G e n e ra to rs  w it h   P ro h ib i ted   Op e ra ti o n   Zo n e s:  A   G e n e ti c   A l g o rit h m   A p p ro a c h , "  IEE   Pro c .   Ge n e ra ti o n   T ra n sm issio n   Distrib u ti o n ,   v o l .   1 4 3 ,   n o .   6 ,   p p .   5 2 9 – 5 3 4 ,   1 9 9 6 .   [2 9 ]   K.  M in ,   e t  a l. ,  " A n   Eco n o m ic  Dis p a tch   A lg o rit h m   a s  Co m b in a to rial  Op ti m iza ti o n   P ro b lem s,"   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f  Co n tro l,   A u to m a ti o n ,   a n d   S y ste ms ,   v o l.   6 ,   n o .   4 ,   p p .   4 6 8 – 4 7 6 ,   2 0 0 8 .   [3 0 ]   T .   T .   Ng u y e n ,   e t  a l. ,   " M o d if ied   Cu c k o o   S e a rc h   A lg o rit h m :  A  No v e l  M e th o d   t o   M i n im ize   th e   F u e l  C o st,"   En e rg ies ,   v o l.   1 1 ,   n o .   6 ,   2 0 1 8 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.