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 .   3 ,  J u n e   2020 ,   p p .   2842 ~ 2 8 4 9   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 10 i 3 . p p 2 8 4 2 - 2 8 4 9     2842       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   A review  of opti m a l opera tion o f  m i crog rids       N.   K a rt hik 1 ,   A.   K.   P a rv a t hy 2 ,   R.   Arul 3   1 , 2 De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  a n d   E lec tro n ics   En g i n e e rin g ,   Hin d u sta n   In stit u te o f   T e c h n o lo g y   a n d   S c ien c e ,   In d ia   3 S c h o o l  o f   El e c tri c a l  En g in e e ri n g ,   V e ll o re   In sti tu te  o f   T e c h n o lo g y ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   1 7 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Dec   1 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   Dec   1 0 ,   2 0 1 9       T h e   ter m   m i c ro g rid   re f e r s  to   s m a ll - sc a le  p o w e r  g rid   th a t  c a n   o p e ra te   a u to n o m o u sly   o r  in   c o n c u rre n c e   w it h   t h e   a re a ’s  m a in   e lec t rica l  g rid .   T h e   in term it ten t  c h a ra c teristic  o f  DG s  w h ich   d e f ies   th e   p o w e r  q u a li ty   a n d   v o lt a g e   m a n i f e sts  th e   re q u irem e n t  f o r  n e w   p lan n in g   a n d   o p e ra ti on  a p p ro a c h e s  f o r  m icro g rid s.  Co n se q u e n tl y ,   c o n v e n ti o n a l  o p ti m iza ti o n   m e th o d s  i n   n e w   p o w e r  s y ste m s  h a v e   b e e n   c rit ica ll y   b ias e d   a ll   th r o u g h   th e   p re v io u s  d e c a d e .   On e   o f   th e   m a in   tec h n o l o g ica l  a n d   i n e x p e n si v e   to o ls  in   th is  re g a rd   is  th e   o p ti m a l  g e n e ra t io n   sc h e d u li n g   o f   m icro g rid .   A s  a   p rim a r y   o p ti m iza ti o n   to o l  in   th e   p lan n i n g   a n d   o p e ra ti o n   f ield s,  o p ti m a l  o p e ra ti o n   h a s  a n   u n d e n iab le  p a rt  in   t h e   p o w e r  s y ste m .   T h is  p a p e r  re v ie w s  a n d   e v a lu a tes   th e   o p ti m a l  o p e ra ti o n   a p p ro a c h e s   m o stl y   re late d   to   m icro g rid s.  In   th is   w o rk ,   th e   f o re m o st  o p ti m a l  g e n e ra ti o n   sc h e d u l in g   a p p r o a c h e s  a re   c o m p a re d   in   term s  o f   th e ir  o b jec ti v e   f u n c ti o n s,  tec h n iq u e s  a n d   c o n stra i n ts.  T o   c o n c lu d e ,   a   f e w   f u n d a m e n tal  c h a ll e n g e s  o c c u rrin g   f ro m   th e   late st  o p t im a l  g e n e ra ti o n   sc h e d u li n g   tec h n i q u e s in   m ic ro g ri d s a re   a d d re ss e d .   K ey w o r d s :   Dis tr ib u ted   g e n er atio n   Mic r o g r id   Op ti m al  g en er atio n   s c h ed u li n g   Op ti m izatio n   tech n iq u es   Co p y rig h t  ©   2 0 2 0 I n stit u te o f   Ad 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 :   N.   Kar th ik ,   Dep ar te m en t o f   E lectr ical  an d   E lectr o n ics E n g i n ee r in g ,   Hin d u s ta n   I n s t itu te  o f   T ec h n o l o g y   a n d   Scien ce ,   No . 1 ,   R aj iv   Gan d h i Sala i,  P ad u r ,   C h e n n ai,   T am i ln ad u ,   I n d ia.   E m ail:  n k ar t h i k @ h i n d u s ta n u n iv . ac . in       1.   I NT RO D UCT I O N   O w in g   to   th e  s p ee d y   g r o w t h   o f   u tili za tio n   o f   Di s tr ib u ted   Gen er atio n s   ( DGs)  in   m icr o g r id s ,   th eir   v ar io u s   a s p ec ts   h a v e  b ee n   t h e  co n ce r n   o f   latest  r e s ea r ch .   Mi cr o g r id   is   an   d y n a m ic  d i s tr ib u tio n   n e t w o r k   w h ic h   co m p r is e s   to g eth er   lo ad s   a n d   Dis tr ib u ted   Ge n er atio n s   ( DG s )   an d   ca n   o p er ate  in   s tan d - al o n e  m o d e  o r   g r id - co n n ec ted   m o d e  [ 1 ] .   T h e  r eso u r ce s   o f   d is tr ib u ted   g en er atio n   ar e  n o n - co n v en t io n al  en er g y   s o u r ce s   i n   o r d er   to   cu r tail  th e  u s e  o f   f o s s il  f u el s .   T h e  d is tr ib u ted   g en er at io n   i s   in co r p o r ated   in to   th e  m ai n   g r id   b y   m ea n s   o f   in telli g e n t  m icr o - g r id .   W it h   ad d ed   d is tr ib u ted   g e n er atio n   in te g r ated   in to   g r id ,   it   is   s i g n i f ican t  to   f i n d   o u t   th e  b est  p o s s ib le  elec tr ical  p o w er   g e n er atio n   f r o m   ea ch   d is tr ib u ted   g en er atio n   i n   o r d er   th at  t h e  elec tr ical   p o w er   n ee d s   ca n   b e  co n v en e d   w it h   m i n i m u m   e m i s s io n   an d   o p er atio n al  co s t  [ 2 ] .   T h e  o p ti m al  o p er atio n   o f   m icr o g r id   is   v er y   i m p o r tan t  s in ce   it   u t ilizes   li m ited   s o u r ce s   o f   e n er g ies.  Se v er al  s t u d ies  ar e  ca r r ied   o u t  an d   r ep o r ted   in   th e  ar ea   o f   o p t i m al   g en er atio n   s ch ed u li n g   [ 3 - 6 ] .     Op ti m al  p lace m e n t  o f   DGs  f o r   lo s s   m i n i m izatio n   [ 7 ] ,   r eliab ilit y   i m p r o v e m e n t  [ 8 ]   a n d   en er g y   co o p er atio n   o p tim izat io n   [ 9 ]   ar e  a  f e w   asp ec ts   o f   o p ti m al  s ch ed u li n g   i n   m icr o g r id s .   Mo r eo v er ,   [ 1 0 ,   1 1 ]   r ec o m m e n d   d if f er en t  tec h n iq u es  f o r   o p ti m al  o p er atio n   o f   m i cr o g r id s   in   b o th   g r id - co n n ec te d   an d   s tan d - alo n e   m o d e s .   S m all - s ca le  w i n d   t u r b in es  a n d   s o lar   p h o to v o ltaic   p an els  g e n er ate  D C   p o w er .   Fu el  ce ll s ,   s u p er   ca p ac ito r s   an d   b atter ies   s to r e   en er g y   as  DC .   I n   ad d itio n ,   lar g e  q u an t it y   o f   en er g y   d i s tr ib u ted   as   AC   i s   cu r r en tl y   co n s u m ed   as  DC   [ 1 2 ] .   Op p o r tu n itie s   s u b s is t  t o   ex p lo it  o n   th e  b en ef it s   o f   DC   m icr o g r id s .   DC   m icr o g r id s   ar e  co m p atib le   to   co n n ec t  DC   o u tp u t  t y p es  o f   d is tr ib u ted   e n er g y   r eso u r ce s ,   an d   ar e  s u itab le  to   p r o tect  s en s it iv e   lo ad s   f r o m   d is tu r b an ce s   an d   p o w er   o u ta g es  f o r   i n s ta n ce s   v o lta g e  s a g s   an d   s w ell s   [ 1 3 ] .   Fu r t h er m o r e,   DC   m icr o g r id s   co m p r is e  s i m p ler   p o w er   elec t r o n ic  in ter f ac e s   a n d   less   p o in ts   o f   f ail u r e  [ 1 4 ] .   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:  2088 - 8708       A   r ev iew   o f o p tima l o p era tio n   o f m icro g r id s   ( N .   K a r th ik )   2843   I n   a  D C   m icr o g r id ,   en er g y   s t o r ag e  an d   a  h u g e  p ar t  o f   t h e  s o u r ce s   an d   lo ad s   ar e  in ter co n n ec ted   b y   m ea n s   o f   o n e  o r   m o r e  D C   b u s es.   On   t h e   o th er   h an d ,   a n   AC   g r id   i s   s t ill   r eq u ir ed   in   v ie w   o f   t h e  f ac t  t h at  s o m e   lo ad s   a n d   s o u r ce s   ca n n o t b e  d ir ec tl y   co n n ec ted   to   D C   b u s es   [ 1 5 ] .   A s   a  r esu lt,  in   th e   n ea r   f u t u r e,   DC   m icr o g r id s   ar e   w ell   th o u g h t - o u t  as  p ar t  o f   th e  m ain   A C   g r id   [ 1 6 ] ,   w h er e  th e s e  t w o   n e t w o r k s   ar e  lin k ed   to   ea ch   o th er   u s in g   th e  AC - DC   co n v er ter s   to   tr an s m i t  p o w er   b et w ee n   th e m   [ 1 7 ,   1 8 ] .   W h en   a n   AC   g r id   is   li n k ed   to   o n e   o r   m o r e  DC   m icr o g r id s ,   th e   OP F  p r o b le m   o f   t h e  AC - D C   n et w o r k   ac q u ir es  t h e  s tr u ct u r e  o f   a  n o n - c o n v e x   o p ti m izatio n   p r o b lem   co m p r is in g   D C   m i cr o g r id   an d   tr ad itio n al  AC   p o w er   g r id   p o w er   f lo w   eq u atio n s ,   as   w ell  a s   th e  co n s tr ai n ts   e n tai led   b y   th e  AC - D C   p o w er   co n v er ter s   eq u atio n s   [ 19 – 2 1 ] .   T h e  n o n - co n v e x it y   o f   th e  o p ti m izatio n   p r o b lem   o c cu r s   f r o m   t h e  n o n li n ea r   p o w er   f lo w   eq u at i o n s   a n d   q u ad r atic  d ep en d en ce   on   th e  s et  o f   b u s   v o lta g e s .   T h e  p r o b lem   m a y   h a v e  m u l ti p le  lo ca l  o p tim al  s o l u tio n s   [ 2 2 ] .   A cc o r d in g l y ,   a  m icr o g r id   h a s   h i g h   co n tr o l  ca p ab ilit y   a n d   f le x ib ili t y   in   ter m s   o f   p o w er   q u alit y   an d   p o w er   s y s te m   r eliab ilit y   [ 23 - 2 5 ] .   I n   g en er al,   th e  o p er atio n al  m o d es  o f   m i cr o g r id s   ca n   b e  ca teg o r ized   as  g r id - co n n ec ted   o r   is lan d ed   m o d e.   I n   t h e  is la n d ed   m o d e,   a  m icr o g r id   s h o u ld   b e  s tab le  w h er ea s   it   is   d is co n n ec t ed   f r o m   th e   p o w er   g r id .   I n   ad d itio n ,   t h e  f u n ctio n   o f   DE R s   is   s i g n i f ican t   [ 2 6 ] . I n   th e  g r id - co n n ec ted   m o d e,   t h e  m ai n   g r id   o p er ates   as  a  s u p p o r ter   w h ic h   m icr o g r id   ca n   s en d /r ec eiv e  elec tr ical   p o w er   to /f r o m   it.  C e n tr al  C o n tr o ller   ( C C )   an d   Mic r o s o u r ce   C o n tr o ller   ( MC)  [ 27 - 3 0 ]   h an d le  an d   m a n ag e   th e  g r id s   at   v ar io u s   m o d es.  C o n s eq u en tl y ,   s h if tin g   f r o m   t h e  g r id   co n n ec ted   m o d e  t o   is lan d ed   m o d e  ca n   b e  ca r r ied   o u t  in   t w o   m et h o d s :  f u l l  s ep ar atio n   o f   th e  p u b lic  g r id   an d   s eg r e g atio n   o f   e v er y   in d i v id u al   f ee d er .   I n   t h is   s tr u ctu r e,   th e   m o s t  i m p o r tan t  f u n ctio n   o f   MC  is   d ir ec t  co n tr o l  o f   v o lta g e  lev el  a n d   p o w er   f lo w   o f   c o n n ec ted   lo ad s   to   t h e  g r id   at  an y   cir c u m s ta n ce s .   Dir ec t  co n tr o l  s p ec if ie s   th at  M C   ca n   b e  o p er ated   in d iv id u all y   f r o m   C C   i f   n ec es s ar y .   I n   ad d itio n ,   MC  ca n   ta k e   p ar t  in   E co n o m ic  lo ad   Di s p atch   ( E L D)   an d   De m a n d - Sid e  Ma n a g e m en t  ( DSM)   t h r o u g h   co n tr o llin g   th e  r en e w ab le  en er g y   s o u r ce s .   I n   th i s   s it u atio n ,   C C   tr an s m it s   co n tr o l  co m m a n d s   t h r o u g h   MC  [ 31,   3 2 ] .   I n   t h is   r e g ar d s ,   o n e   o f   t h e  p r i m ar y   co m m a n d s   i s   t h e  o p ti m a l  s c h ed u li n g   o f   m icr o g r id .   I n   v ie w   o f   t h e  f ac t  th at ,   o n e  o f   t h e  m o s t  i m p o r tan t  o b j ec tiv es  alo n g   w it h   t h e  s y s t e m   o p er ato r s   is   to   r ed u ce   t h e  m icr o g r id   co s t,   s u b s eq u en t l y   th e y   s h o u ld   b e  ab le  to   th i n k   ab o u t  a n d   co m p ar e  th e   en er g y   co s t  o f   t h e  m aj o r   u tili t y   a n d   th e  g en er at io n   co s t   o f   th e   m ic r o g r id   u n its   d e s p ite  t h e  f ac t  t h at  s ati s f y i n g   all   co n s tr ai n t s   i n   th e  g r id - co n n ec ted   m o d e.   I n   [ 3 3 ] ,   a  g r id   co n n ec ted   m icr o g r id   co m p r is in g   b at ter y   s to r ag e  s y s te m   a n d   p h o to v o ltaic  s y s te m   is   d ev elo p ed   to   co m p l y   w it h   t h e  ca p m u s   lo ad   d em a n d .       2.   M O T I VAT I O N   On e  o f   t h e  m o s t  s i g n i f ica n t  tech n o lo g ical  a n d   co s t - e f f ec t i v e  to o ls   i n   p o w er   s y s te m s   i s   o p ti m a l   g en er atio n   s ch ed u li n g .   B y   m e an s   o f   th i s   p ar t  o f   s o f t w ar e,   c o n tr o l  v ar iab les   as s o ciate d   w it h   t h e  p o w er   s y s te m   p lan n i n g   a n d   o p er atio n ,   at   a  p ar ticu lar   ti m e,   ar e  f o u n d   o u t   in   t u r n   to   ac co m p li s h   a  p ar ti cu lar   o b j ec tiv e  a n d   en s u r e  tech n ical  v iab ilit y   o f   t h e  s tead y - s tate  co n tr o l  ac tio n s .   T h e  o p ti m al  o p er atio n   o f   m icr o g r id s   i s   co n s id er ed   as  a   n e w   ad v a n ce m en t  i n   p o w er   s y s te m   s tu d ie s   [ 3 4 ,   3 5 ] .   T h er ef o r e,   an   ar ticu l ate  ca teg o r izatio n   o f   th ese  ap p r o ac h es  r eq u ir ed   at  t h is   p o in t  o f   tec h n o lo g y   d ev el o p m e n t.  Fu r t h er m o r e,   n o   w id esp r ea d   r esear ch   h as   b ee n   s o   f ar   co n d u cted   o n   m icr o g r id s .     2 . 1.   Sco pe   T h is   p ap er   r ev ie w s   an d   co m p ar e s   th e  d if f er en t  o p ti m iz atio n   tech n iq u e s   ap p lied   f o r   ac h iev i n g   o p tim a l  o p er atio n   o f   m icr o g r i d s   f r o m   d i v er s e  p er ce p tio n s .   A t  th e  s a m e  ti m e  as   it  i s   r ep o r ted ,   th e  f o r e m o s t   ap p r o ac h es  ar e  co m p ar ed   in   ter m s   o f   Ob j ec tiv e  F u n c tio n s   ( OFs ) ,   o p ti m izatio n   tec h n iq u es,  co n s tr ain ts   i n   ad d itio n   to   co m p u tatio n al  p er f o r m a n ce s .       3.   O P T I M AL   O P E RAT I O N  O F   M I CRO G RI D   Deb a p r iy a  Das [ 3 6 ]   f o r m u lat ed   an   ec o n o m ic  lo ad   d is p atch   p r o b lem   o f   a  m icr o g r id   u s i n g   f o u r   d if f er e n t  o p ti m izatio n   al g o r ith m s .   T h e  g en r ati n g   co s t  o f   t h e  d is p atc h ab le  DG s   p r esen t   in   t h e  m icr o g r id   i s   tak en   as o b j ec tiv e  f u n ctio n .   I n   [ 3 7 ] ,   au th o r s   h av e  in s p ec ted   th e  ef f ec t o f   t h ese  co n s tr ai n ts   o n   t w o   d if f er en t te s t   s y s te m s .   Si m u latio n   r es u lt s   s h o w   t h at  la m b d a  lo g ic  tec h n iq u e  h as t h e  f a s test   co m p u tatio n al   ti m e.   S.  Su r en d er   R ed d y   [ 3 8 ]   p r o p o s ed   th e  o p tim al  g e n er atio n   s ch ed u li n g   p r o b le m   f o r   a  m icr o g r id   co n s is tin g   o f   co n v e n tio n al  g en er ato r s ,   s o lar   p h o to v o ltaic  ( P V)   s y s te m s ,   w in d   tu r b i n e  g en er ato r s ,   elec tr ic   v eh ic les  ( E V)   an d   b atter y   s to r ag e.   A p p licatio n   r esu lt s   o f   t h e  o p tim al  g en er atio n   s ch ed u li n g   o f   th e  m icr o g r id   w it h   a n d   w ith o u t  E Vs  a n d   b atter y   s to r ag e  ar e  attai n ed   f o r   co m p ar is o n .   Si m u latio n   r esu lt s   r ev ea ls   t h at   th e  o p ti m u m   co s t in c u r r ed   in   m icr o g r id   w it h   E Vs an d   b atter y   s to r ag e  i s   less .   R ez a  R o o f eg ar i  Nej ad   [ 3 9 ]   p r o p o s ed   a   n e w   m o d el  f o r   o p tim al  o p er atio n   o f   a  m icr o g r id   co m p r is in g   w i n d   tu r b in e,   m icr o tu r b in e,   e n er g y   s to r ag e  s y s te m   a n d   lo ad s .   P ar ticle  Sw ar m   Op ti m izati o n   ( P SO)   alg o r ith m   w a s   u s ed   to   o p ti m ize  t h e  o p er atio n   o f   th is   m icr o g r id .   A lter n ativ el y ,   Mo n te   C a r lo   s i m u lat i o n   m e th o d   h a s   b ee n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   3 ,  J u n e   2020   :   2 8 4 2   -   2849   2844   ap p lied ,   s o   as  to   m o d el  th e  u n ce r tain ties   o f   w i n d   g en er ati o n ,   p o w er   co n s u m p tio n   o f   u n co n tr o llab le  lo ad s ,   en er g y   p r ice  o f   t h e  u p s tr ea m   d is tr ib u tio n   n et w o r k   i n   a d d itio n   to   th e   d i s co n n ec tio n   p r o b ab ilit y   f r o m   th e  n et w o r k   a n d   f ail u r e  p r o b ab ilit y   o f   u n it s .   T h is   m e th o d   en co m p a s s ed   all  p r o b ab ilis tic  co n d itio n s   an d   at  la s t   p r esen ted   a  p r o b ab ilit y   d is tr i b u tio n   f u n c tio n   f o r   all   th e   d ec is io n   v ar iab les.  Si m u latio n   r esu lt s   s h o w ed   t h a t   u s i n g   d eter m i n is t ic  m et h o d   in   th e  o p ti m al  o p er atio n   o f   m ic r o g r id s   w it h   n o n - d is p atch ab le   r eso u r ce s   w a s   n o t   ap p r o p r iate  an d   s to ch asti c  m et h o d s   m u s t b e  ap p lied .   P ier lu ig i  Sia n o   [ 4 0 ]   p r o p o s e d   m u lti  o b j ec tiv e  an d   s to ch asti c  p r o b lem   f o r   o p ti m al  s ch ed u lin g   o f   m icr o g r id   co m p r i s in g   e lectr ic al  an d   t h er m al  lo ad s ,   co n v e n t i o n al  e n er g y   s o u r ce s   ( m icr o   t u r b in e  a n d   b o iler ) ,   n o n -   co n v e n tio n al   en er g y   s o u r ce s   ( P V  an d   w in d ) ,   co m b i n e d   h ea t  an d   p o w er   ( C HP ) ,   en er g y   s to r ag e  s y s te m s   ( elec tr ical  an d   th er m al  s to r ag e s )   an d   s er ies   f lex ib le   alter n a ti n g   cu r r e n t tr a n s m i s s io n   s y s te m   ( F AC T S)  d ev i ce s .   I n   o r d er   to   attain   a   h ig h er   p o w er   tr an s f er   to   th e   u p s tr ea m   g r id   D y n a m ic  Vo ltag e   R esto r er   ( DVR)  is   in co r p o r ated   in   th e  li n e  b et w e en   t h e  m a in   n et w o r k   a n d   t h e  m icr o g r id .   I n   t h e  p r o p o s ed   o p t i m izatio n   tec h n iq u e,   s o lar   r ad iatio n ,   w i n d   s p ee d   an d   lo ad s   ar e  c o n s id er ed   as  u n c er tain   p ar a m eter s   b ased   o n   a  s to ch asti c  ap p r o ac h .   T h e  p r o p o s ed   s to ch asti c  a n d   m u lti  o b j ec tiv e  o p ti m iza tio n   p r o b lem   i s   s o l v ed   b y   u s in g   t h e  au g m e n ted   E p s ilo n - co n s tr ain t  tech n iq u e.   T o   r ev e al  th e  e f f icac y   a n d   v iab ilit y   o f   t h e  p r o p o s ed   o p tim izati o n   t ec h n iq u e  s i m u latio n   r esu lt s   ar e  co m p ar ed   w it h   r esu lts   attai n ed   u s i n g   g e n etic  al g o r ith m .   Se y ed   Ma s o u d   Mo g h ad d as  T a f r es h i   [ 4 1 ]   p r o p o s ed   a  p r o b a b i lis tic  U n it  C o m m i t m en t( U C )   m o d el  f o r   o p tim a l  o p er atio n   o f   p lu g - i n   e lectr i c  v e h icle s ( P E Vs)  in   m icr o g r id .   T h e  m icr o g r id   co n s id er ed   h er e  co m p r is e s   o f   w i n d   tu r b in e,   m icr o t u r b in es ,   P E Vs,  b o iler ,   b atter y   s to r ag e   an d   th er m al  s to r ag e.   T h e  ex p ec ted   to tal  p r o f it   o f   th e  UC   s c h ed u le  w a s   tak e n   as   o b j ec tiv e  f u n ctio n .   P ar ticle  Sw ar m   Op ti m izatio n   ( P SO)   alg o r ith m   i s   ap p lied   to   mi n i m ize  t h e  f it n es s   f u n ctio n .   E v e n   t h o u g h   p r o b ab ilis tic   UC - Ve h icle  to   Gr id   ( V2 G)   ca n n o t  ab s o lu te l y   r ep r esen t  th e  i n d eter m i n ate  n atu r e  o f   lo ad ,   w i n d   an d   v eh i cles,  th e  atta in ed   v a lu e s   ar e  n ea r er   to   r ea lit y   i n   ass o ciatio n   w i th   t h e  d eter m i n is tic  o n es.  C o m p ar in g   t h e  s i m u latio n   r es u lt s   o f   d eter m i n is tic  an d   p r o b ab ilis tic  UC -   V2 G  r ev ea ls   t h at  t h e  p r o b ab ilis tic  m et h o d   d o es n o t o v er r ate  th e  to tal  ex p ec ted   p r o f it.   I n   [ 4 2 ] ,   o p tim a l  m an a g e m e n t  s tr ateg y   o f   w i n d /P V/d iesel  in d ep en d en t  h y b r id   s y s te m s   f o r   s u p p l y i n g   r eq u ir ed   e n er g y   i n   au to n o m o u s   m icr o g r id s   i s   p r o p o s ed .   Gu ar an teed   co n v er g e n c e  P ar ticle  Sw ar m   Op ti m izatio n   w it h   Ga u s s ia n   Mu tatio n   ( GP SO - GM ) ,   is   d ev elo p ed   to   s o lv e  th e  o p ti m izatio n   p r o b lem .   T o   d em o n s tr ate  th e  e f f ec ti v e n es s   an d   v al id it y   o f   GP SO - GM   r esu lt s   o b tain ed   ar e  c o m p ar ed   w it h   r es u lts   o b tain ed   b y   u s i n g   P ar ticle  S war m   Op ti m iza tio n   a n d   Gen etic   A l g o r ith m .   Si m u latio n   r es u lt s   d em o n s tr ates  t h at   th e  d esi g n   o f   h y b r id   en er g y   s y s te m s   b ased   o n   u s i n g   b o th   b atter y   b a n k s   a n d   d iesel  g e n er ato r s   to   s u p p o r t   n o n - co n v en tio n al  e n er g y   s o u r ce s   is   m o r e  e f f ic ien t  t h a n   th e  d esig n   w h ic h   o n l y   u s e s   ex cl u s iv el y   b atter y   b an k s   o r   d iesel g en er ato r s .   Op ti m al   o p er atio n   o f   m icr o g r id s   co n s id er in g   t h e  u n ce r tai n t y   o f   n o n - co n v en t io n al  e n er g y   g e n r atio n   w a s   p r esen ted   b y   B y u n g   Ha  L ee   [ 4 3 ] .   Si m u latio n   r esu lts   r ev ea l  t h at  s to c h ast ic  m e th o d o lo g y   ca n   b e  ap p lied   s u cc e s s f u ll y   f o r   o p ti m al  o p er atio n   o f   a  m icr o g r id   w it h   u n ce r tai n tie s   t h r o u g h   t h e  ca s e  s t u d y .   I n   [ 4 4 ] ,   n ea r   o p ti m al   o p er atio n /allo ca t io n   o f   Gr id - le v el   b atter y   en er g y   s to r ag e   s y s te m   ( B E SS )   h a s   b ee n   in v e s ti g at ed   w it h   t h e  d elib er atio n   o f   li f e ti m e  c h ar ac ter is tic s .   Si m u lati o n   r esu lts   r e v ea l  t h at  t h e  ADP   ca n   o p ti m ize   th e  s y s te m   o p er atio n   u n d er   v a r io u s   s ce n ar io s .   I n   [ 4 5 ] ,   Keta n   P .   Detr o j a  h av e  p r o p o s ed   a  o p tim izatio n - b ased   MG   f r a m e w o r k   f o r   o p tim al  o p er atio n   o f   m icr o g r id .   T h e  p r o p o s ed   o p tim izatio n   f r a m e w o r k   co m p r is e s   o f   th r e e   o p tim izatio n   co m p o n e n ts   to   ca r r y   o u t  u n i t  co m m it m e n t,  co n s u m er   lo ad   s c h ed u l in g   a n d   p o w er   b ala n ci n g .   T h e  o p tim izatio n   p r o b le m   is   d ev elo p ed   w i th   t h e  co n s id er a tio n   o f   tr an s m i s s io n   co n s tr ai n ts ,   r a m p - u p /r a m p - d o w n   co n s tr ai n ts   etc. ,   B o   Hu   [ 4 6 ]   p r o p o s ed   an   ec o n o m ic  o p er atio n   m o d el  o f   is o lated   co m m u n it y   m icr o g r id   co m p r is in g   m icr o - g as  t u r b in e,   w i n d   t u r b in e,   h ea t  p u m p   a n d   en er g y   s to r ag e  b atter y .   T h e  o p ti m izatio n   p r o b lem   is   s o l v ed   u s i n g   h y b r id   P SO  tech n iq u e.   Si m u latio n   r es u lt s   r e v ea l t h at   t e m p er atu r e  ad j u s t m e n t o f   te m p er atu r e  co n tr o llin g   d ev ices  ca n   les s en   ch ar g e – d is ch ar g e  c y cle s   o f   t h e  e n er g y   s to r ag e  s y s te m   an d   e n h a n ce   m icr o g r id   s ch ed u lab ilit y   b es id es i m p r o v i n g   t h e  ec o n o m ic  ef f icie n c y   o f   th e  m icr o g r id .   P en g   L i  [ 4 7 ]   p r o p o s ed   im p r o v ed   b at  alg o r ith m   alo n g   w i th   p o in t  esti m ate   m et h o d   to   o p tim ize   th e  o p er atio n   o f   m icr o g r id   co m p r i s in g   w i n d   tu r b in e  g e n e r ato r ,   s o lar   p h o t o v o ltaic  s y s t e m ,   m icr o   tu r b in e,   f u e l  ce ll  an d   b atter y .   G.   L iu   [ 4 8 ]   p r o p o s ed   an   o p tim a l  s ch ed u li n g   s t r ateg y   f o r   m icr o g r id   o p er atio n   co n s id er in g   co n s tr ain t s   o f   i s la n d in g   ca p ab ilit y .   A   n e w   co n ce p t c alled   p r o b ab ilit y   o f   s u cc e s s f u l is lan d i n g   ( P SI)   is   d ev elo p ed .   T h e  p r o p o s ed   ch an ce - co n s tr ai n ed   m o d el  h as  t w o   ad v a n ta g es  wh en   co m p ar ed   to   th e  d eter m in i s tic  m o d el.   T ian g u a n g   L v   [ 4 9 ]   p r o p o s ed   a  m u lti - o b j ec tiv e  b i - lev el   o p ti m al  o p er atio n   m o d el  f o r   d is tr ib u tio n   n e t w o r k   w i th   g r id - co n n ec ted   m icr o g r id s   to   o b tain   o p er atio n   b e n ef its   o f   b o t h   d is tr ib u tio n   n et w o r k     an d   m icr o g r id s .   Si m u latio n   s t u d ied   w as  ca r r ied   o u t  i n   I E E E   3 3 - b u s   d is tr ib u tio n   n et w o r k   w it h   E u r o p e  t y p ical  m icr o g r id   an d   a  r ea l s y s te m   wh ich   h as 1 2 8   n o d es a n d   7   m icr o g r id s   in   S h a n d o n g ,   C h i n a.     I n   [ 5 0 ] ,   a  co s t - ef f ec ti v e  h y b r id   p o w er   s y s te m   in   a  co astal   ar ea   o f   B an g lad esh   is   p r o p o s ed   w h ic h   m i n i m izes  g as  e m i s s io n   b y   a   s u b s ta n tial  a m o u n t  o w i n g   to   r ed u ce d   f u el  co n s u m p tio n .   HOM E R   s o f t w ar e  i s   u s ed   to   d eter m i n e  th e  r ed u cti o n   in   g as  e m is s io n .   Dan ie l  Mo g a   [ 5 1 ]   f o r m u lated   an   o p ti m i za tio n   m o d el  b ased   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:  2088 - 8708       A   r ev iew   o f o p tima l o p era tio n   o f m icro g r id s   ( N .   K a r th ik )   2845   o n   th e   d a y - a h ea d   f o r ec asted   p o w er   o f   n o n co n tr o llab le  lo ad s   at  ea ch   ti m e  i n ter v al  o f   t h e  d a y   ( t h e  lo ad   p r o f ile   f o r   th e  eq u ip m e n t  o f   a  g r ee n h o u s e)   in   ad d itio n   to   th e  w ea t h er   f o r ec ast  b ased   esti m a tio n   o f   th e  s o lar   en er g y   av ailab ilit y .   T h e  o p ti m izat io n   ti m e  p er io d   is   o n e  d a y   ( 2 4   h o u r s )   th a t   is   d i v id ed   in to   h o u r l y   s lo ts .   T h e  o p ti m izatio n   m o d el  ai m s   to   o p tim ize  th e  o p er atio n   o f   th r ee   n o n - co n v e n tio n al  en er g y   s o u r ce s   ( b io g as,   p h o to v o ltaic,   g eo t h er m a l)   r ed u cin g   t h e  d ail y   co s t s   w h ic h   ar e  n ec e s s ar y   f o r   th e  d i s p atch ab le  g e n er ato r s .   I n   o r d er   to   v alid ate   th e   r es u lts   o b tain ed ,   an   ex p er i m en tal  s y s te m   e q u ip p ed   w ith   s m ar t  m ete r in g   in s tr u m e n t s   i s   in tr o d u ce d . L o ad   co n tr o l  a lg o r ith m   i s   i m p le m e n ted   to   ac co m m o d ate   P V  g e n er atio n   o p er atin g   i n   in te n tio n al - is lan d i n g   m o d e  [ 5 2 ] .   L A B VI E W   s o f t w ar e  is   u s ed   to   d esig n   t h e  lo ad   co n tr o l a lg o r ith m .   Go d f r e y   Glad s o n   Mo s h i   [ 53] ,   p r esen ted   a  t w o   M ix ed - I n te g er   L i n ea r   P r o g r a m m in g   ( MI L P )   m o d els   f o r   a  co m p lete  m icr o g r id   p la n n in g   u n d er   u n ce r tain ties   in   s o l ar   ir r ad ian ce ,   elec tr icit y   d e m a n d   an d   w i n d   s p ee d .   T o   illu s tr ate  a n d   co m p ar e  t h e  ef f ec tiv e n e s s   o f   t h e  R O  a n d   2 SS I P   m o d el,   th e  a u t h o r   p r esen ted   a  ca s e  s tu d y   i n   w h ic h   t h e  t w o   m o d el s   ar e  ap p lied   to   p lan   a   s ta n d alo n e   m i cr o g r id   in   Si n g id a,   T an za n ia.   I n   [ 5 4 ] ,   Nn a m d i  I .   N w u l u   p r o p o s ed   o p ti m al  ec o n o m ic  d is p atc h   o f   a  g r id   co n n ec ted   m icr o g r id .   T h e  m icr o g r id   co m p r is es  w i n d ,   s o lar   p h o to v o ltaic  a n d   d iesel   p o w er   s o u r ce s .   Si m u latio n   r esu lt s   r ev er al  t h at   lo w er   co s ts   ar e  at tain ed   i n   th e  m icr o g r id   w h en   t h e  g r id   o p er ato r s   DR   b en ef it  is   m a x i m ized   at  th e  o u tla y   o f   m i n i m izi n g   tr a n s ac tio n /   f u e l c o s ts .     I n   [ 5 5 ] ,   Siru s   Mo h a m m ad i  p r esen ted   o p ti m a l  o p er atio n   m a n a g e m e n t  o f   m icr o g r id s   u s i n g   th e  p o in t   esti m ate  m et h o d   an d   f ir ef l y   al g o r ith m   co n s id er i n g   u n ce r tai n ties   in   p r o b ab ilis tic  en er g y   m a n ag e m e n t  s y s te m s .   Si m u latio n   r es u lt s   r ev ea led   t h at  i f   t h e  u n ce r tain   p ar a m et er s   co n s id er ed   ca n   b e  ca lcu l ated   o r   p r o j ec ted ,   th e  d is tr ib u tio n s   o f   all  o f   th e  o p tim a l  co s ts   an d   s tate  v ar iab les  ca n   b e  p r ec is ely   a n d   p r o f icien tl y   e v al u ated   b y   m ea n s   o f   Ho n g 's  p o in t  e s ti m at e  m et h o d .   J o r d an   R ad o s av lj ev ic   [ 5 6 ]   p r esen ted   an   e f f ic ien t  alg o r ith m   b ased   o n   p ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   ( P SO)   f o r   en er g y   an d   o p er atio n   m a n a g e m en t  ( E OM )   o f   a  m icr o g r id   co m p r is i n g   v ar io u s   d is tr ib u ted   g en er atio n   u n it s   an d   en er g y   s to r ag e  d ev ices.  P SO  is   ap p lied   to   s o r t  o u t  th e  o p ti m izatio n   p r o b lem .   T h e  o b tain ed   s im u l atio n   r esu lt s   s u b s ta n tiated   th e   ef f icie n c y   o f   th e  p r o p o s ed   a p p r o ac h   to   s o r t  o u t  b o th   p r o b a b ilis tic  an d   d eter m i n is t ic  E OM   p r o b lem s   u n d er   v ar io u s   eq u ip p ed   s ce n ar io s   o f   t h e  m icr o g r id .     J in g r u i  Z h a n g   [ 5 7 ]   p r o p o s ed   o p ti m al  d a y - a h ea d   s ch ed u li n g   m o d el  f o r   a  m icr o g r id   s y s te m   w it h   w i n d   tu r b in e  u n its ,   p h o to v o lta ic  c ells ,   b atter y   s to r ag e  s y s te m s   an d   d iesel  g e n er ato r s .   Si m u latio n   h a s   b ee n   p er f o r m ed   o n   t h r ee   d if f er en t   I E E E   s tan d ar d   b u s   s y s te m s .   Si m u la tio n   r es u lt s   r ev ea l  t h at  f o r   t h e  o p ti m al   d ay - a h ea d   s ch ed u li n g   o f   m icr o g r id s ,   th e  p r o p o s ed   o p ti m izat io n   tech n iq u e  i s   co n s is te n t  u n d er   b o th   n o r m al  a n d   f au lt  o p er atio n   co n d itio n s . Ni n et  Mo h a m ed   Ah m ed   [ 58]   et. a l.,   p r esen ted   a  co m p ar ativ e  s t u d y   b et w ee n   t h r ee   d is s i m ilar   co n f ig u r atio n s   f o r   s u p p l y i n g   a n   ir r ig ati n g   p u m p in g   s y s te m   an d   a  f ar m er ’ s   h o u s e  w it h   t h e  r eq u ir ed   elec tr ical  d em a n d   in   t w o   d if f er e n t  r eg io n s .   HOG A   ( H y b r id   Op ti m izatio n   b y   G en etic  A l g o r ith m s )   s i m u lat io n   s o f t w ar e   to o l  is   u tili ze d   f o r   o p ti m a l  s izin g   a n d   co s t - e f f ec t iv e   an al y s is   o f   h y b r id   s ta n d alo n e   p h o to v o ltaic - w in d   s y s te m .   I n   [ 5 9 ] ,   Yan   Z h an g   p r esen ted   a  m o d el  p r ed ictiv e   co n tr o l  ( MP C )   b ased   o p tim al  o p er atio n   ap p r o ac h   f o r   r esid en tial  m icr o g r id   w it h   co n s id er in g   f o r ec ast  u n ce r tain tie s .   T h e  co n tr o l  ac co m p lis h m e n t  at  ea c h   s a m p li n g   ti m e  is   attai n ed   b y   s o lv i n g   a  n o v el  m i x ed   in teg er   lin ea r   p r o g r a m m in g   ( MI L P )   o p tim izatio n   p r o b lem .   Si m u latio n   r es u lts   s p ec if y   t h at  t h e  o p er atio n   co s t  o f   MP C   ap p r o ac h   is   ap p r ec iab l y   lo w er   t h an   co n v e n tio n al  d a y - a h ea d   p r o g r a m m in g   ap p r o ac h   u n d er   p er f ec t  f o r ec asti n g   s i tu atio n .   I n   [ 6 0 ] ,   C u ck o o   Sear ch   A l g o r ith m   ( C S A )   h as   b ee n   i m p le m en ted   f o r   s o l v i n g   th e   en v ir o n m en ta l  ec o n o m ic  d i s p atch   p r o b le m   o f   m icr o g r id .   Si m u la tio n   r es u lt  o b tain ed   f r o m   th e  C S A   i s   co m p ar ed   w it h   P SO  an d   it  s i g n if ies  t h at  t h e  C S A  m et h o d   o f f er s   b etter   s o lu tio n   w h e n   co m p ar ed   to   P SO m et h o d .   I n   [ 6 1 ] ,   Milan a  T r if k o v ic  p r esen ted   a  p ar a m etr ic  p r o g r a m m i n g   b ased   ap p r o ac h   f o r   en er g y   m an a g e m e n t  i n   m icr o g r id s .   T h e  o p tim izat io n   p r o b le m   i s   s o lv ed   o f f li n e  o n   a  f lex ib l e  ti m e - s ca le  b asis ,   p er m i tti n g   o n l in e  r ea lizatio n   t o   b e  attain ab le  o n   r ea l - ti m e  s y s te m   s tate  u p d ates.  B y   m ak i n g   u s e  o f   o p er atio n al  an d   d esig n   b o u n d ar ies  o n   t h e   r en e w ab le  en er g y   s y s te m s ,   r en e w ab le  r eso u r ce   i n co n s is te n c y   i s   ca p tu r ed   as   d if f er e n t  p ar a m etr ic  ap p r eh e n s io n s   o f   s o lar   a n d   w i n d   p o w e r ,   w h ich   r esu lts   i n   t h e  co n v er s io n   o f   th e   p r o b lem   f r o m   n o n li n ea r   to   a  lin ea r   f o r m .   T h e  alg o r ith m   w a s   test ed   u s i n g   v ar io u s   elec tr icit y   p r ic in g   in f o r m at io n   to   co n s tr u ct  t w o   ca s e  s t u d ies  f o r   in ce n t iv ized   a n d   o p en   m ar k e t  o p er atio n s   o f   th e  s y s te m .   B o th   ca s e  s t u d ies  ar e  ap p lied   to   th e  s am e  r e n e w ab l e  en er g y   ap p r eh e n s io n s   to   o p ti m ize  t h e  d ec is io n s   o f   a  m ic r o g r id   o v er   a  o n e  w ee k   o p er atio n al  p er io d .   Sim u latio n   r e s u lt s   r ev ea l  t h at  u n d er   th e  in ce n ti v ized   p r o g r a m ,   t h e  s to r ag e  s y s te m   is   al m o s t  n o t u ti lized   an d   m o s t p o w er   p r o d u ctio n   ex tr as to   lo ca l d em a n d   is   s o ld   to   th e  m ai n   g r id .   A  DC   m icr o g r id   w it h   i m p r o v ed   Ma x i m u m   P o w er   P o in t   T r ac k in g   ( MP PT )   alg o r ith m s   f o r   s o lar   an d   w i n d   en er g y   s y s te m s   i s   d ev el o p ed   in   [ 6 2 ] .   A   t w o - m o d el  M P PT  tech n iq u e  is   i m p le m en te d   to   im p r o v e  th e  P V  s y s te m   p o w er   g en er atio n .   I n   ad d itio n ,   an   Op ti m al  P o w er   C o n tr o l  MPPT   alg o r ith m   is   in c lu d ed   f o r   th e  W in d   E n er g y   C o n v er s io n   S y s te m   ( W E C S)  w it h   p itch   an g le  co n t r o llin g   m et h o d .   T o   im p r o v e  t h e  s u p p l y   to   t h e  g r id   Sp ac e  Vec to r   P u ls e   W id th   M o d u latio n   tec h n iq u e   is   i m p le m en ted .   I n   [ 6 3 ] ,   An g o   So b u   p r esen ted   an   o p ti m a l  o p er atio n   p lan n i n g   f o r   an   is o l ated   m icr o g r id   w h ic h   co m p r is es  p h o to v o ltaic  p o w er   g e n er at o r s ,   w i n d   tu r b in e,   d iesel  g e n er ato r s   an d   b atter ies.  T h is   o p ti m izatio n   p r o b lem   is   s o l v ed   u s in g   P ar ticle  S w ar m   Op ti m izatio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   3 ,  J u n e   2020   :   2 8 4 2   -   2849   2846   ( P SO) .   Si m u la tio n   r es u lt s   r ev ea l  th at  e v e n   t h o u g h   th e  o p er atio n   co s t  o f   th e   o p er atio n   p lan n i n g   attai n ed   w it h   in d eter m i n ate  co s t  m o d el  is   g r ea ter   th an   t h at  w it h   i n d is cr i m i n ate  co s t  m o d el.     I n   [ 6 4 ] ,   m icr o g r id   s to ch ast ic  ec o n o m ic  lo ad   d is p atch   ( SEL D )   p r o b lem   i s   d ev is ed   b ased   o n   th e  w a it - an d - s ee   ap p r o ac h .   Si m u lat io n   r es u lts   r ev ea l  th at   th e   n e w   m ec h a n is m   i n   I P SO  ad d s   to   th e  o p ti m izatio n   ca p ab ilit y .   Saj id   Hu s s ain   Qaz i1   et.   al. ,   [ 6 5 ]   d ev elo p ed   a   PI  co n tr o ller   b ased   v o ltag e  co n tr o ller   to   im p r o v e   v o ltag e   p r o f ile  o f   is lan d ed   m icr o g r id .   I n   [ 6 6 ] ,   a  p o w er   all o ca tio n   ap p r o ac h   f o r   s to r ag e   b atter ies  an d   d iese l  g en er ato r s   i s   p r o p o s ed   b y   m ea n s   o f   th e  o v er all  d elib er atio n   o f   th e  f i n an cia l  an d   ec o lo g ical   b en ef it s   o f   s y s te m   o p er atio n .   T h e  o p tim iza tio n   p r o b lem   is   s o lv ed   b y   t h e  n o n - d o m i n ated   s o r tin g   g en et ic  al g o r ith m   ( NSG A - I I ) .   T h e  m o d el  is   a n al y ze d   b y   s o l v in g   a   p r o b le m   o n   a  r ea lis t ic  i s lan d ,   a n d   t h e  s a g ac it y   o f   t h e  p r o p o s ed   m o d el  an d   th e  p o w er   allo ca tio n   ap p r o a ch   is   co n f ir m ed .   I n   [ 6 7 ] ,   A b d o r r ez a  R ab iee  p r esen ted   th e  i n s ta n ta n eo u s   s ch ed u lin g   o f   elec tr ica l  v e h icl es  an d   r ec ep tiv e  lo ad s   to   m i n i m ize  o p er atio n   co s t  an d   e m is s io n   i n   o cc u r r en ce   o f   P V  an d   w i n d   p o w er s   in   m icr o g r id .   Sim u lat io n   r esu l ts   r ev ea led   th at  th e  i n teg r atio n   o f   elec tr ical  v eh icle s   an d   r ea ctiv e   lo ad s   s h o w s   th e   w a y   to   d i m i n i s h   t h e  s y s te m   e m i s s io n   a n d   o p er atio n   co s t s .   I n   [ 6 8 ] ,   I n ter io r   Sear ch   A l g o r ith m   w as a p p lied   to   elu cid ate  th e  ec o n o m ic  lo ad   d is p atch   p r o b lem   in   a  m icr o g r id .       4.   CO NCLU SI O N   Fro m   t h e  ti m e  w h en   th e   p u b licatio n   o f   th e   f ir s t  o p ti m a l  g en er atio n   s c h ed u l in g   m et h o d   f o r   b u lk   p o w er   s y s te m s ,   s e v er al  co n tr ib u tio n s   to   t h e  i m p r o v e m e n t   o f   b asic  id ea   o f   o p ti m al  o p er atio n   h a v e  b ee n   p r o p o s ed   to   s u it  th e  r eq u ir e m e n ts   o f   s ev er al  ap p licatio n s .   T h e  ar r iv al  o f   m icr o g r id s   a n d   th e n   s m ar t  g r id s   w it h   th eir   d is tin c tiv e  f ea tu r e s   an d   in f r a s tr u ct u r es  to   o v er co m e  m o s t  o f   th e  eq u ip p ed   an aly s i s   f o r   in s tan ce   o p ti m al   g en er atio n   s ch ed u li n g   h as  ad d ed   a  n e w   ch ap ter   to   th e  f iel d   o f   p o w er   s y s te m s .   T h e  s u p er io r   p e r f o r m a n ce   o f   o p tim a l  g e n er atio n   s c h ed u l in g   ap p r o ac h es  in   m icr o g r id s   h a s   p aid   atten tio n   to   r esear ch er s   an d   p o w er   s y s te m   co m p a n ies   all   o v er   t h e  wo r ld .   I n   th i s   f ield ,   v ar io u s   o p ti m izatio n   t ec h n iq u e s ,   o b j ec tiv e  f u n ct io n s ,   an d   co n s tr ai n ts   ar e  r ec o m m en d ed .   I n   r ea lity ,   t h is   r esear ch   r ev ie w ed   an d   co m p ar ed   o p tim a l  g e n er atio n   s ch ed u lin g   ap p r o ac h es  o f   m i cr o g r id s   f r o m   v ar io u s   p er s p ec tiv es  w i th   t h e  i n ten tio n   o f   p r o v id in g   a n   o v er all   v is io n   o f   t h is   o p ti m izatio n   p r o b lem .   T h is   cla s s i f icatio n   an d   an al y s is   as s is t  r esear ch er s   t o   f ig u r e  o u t  all  o f   th e m .   Ge n er all y ,   r eg ar d less   o f   th e  o p ti m izatio n   alg o r it h m   u s ed   to   elu cid ate  th e  o p ti m al   g e n er atio n   s c h ed u l in g   p r o b lem ,   th e  m o d el s   u n til  n o w   d ev elo p ed   h a v e  as  a  m i n i m u m   o n e  o f   th e  s u b s eq u en t  s p ec if icatio n s .   Mo s t  o f   th e  r ep o r ted   ap p r o ac h es,  h av e  co n s id er ed   th e  m icr o g r id   in   a  g r id - co n n ec ted   m o d e.   Fu r th er m o r e,   all  o p ti m izatio n   tec h n iq u e s   h a v e  co n s id er ed   th e  p o w er   g en e r atio n   li m i ts   i n   th e  s et  o f   co n s tr ain ts .   I n   ad d itio n ,   th ese  s tu d ies   e x a m in ed   t h e  ap p r o p r iate  s y n c h r o n izatio n   a m o n g   co n v en t io n al  co n tr o l  v ar iab les  w it h   DG   co n tr o ls .   T h e  r ev ie w   ill u s tr at es  th at  m o s t  o f   th e  ap p r o ac h es  h av e  co n s id er ed   th e  m icr o g r id s   as  u n b ala n ce d   d is tr ib u tio n   s y s te m s .   So ,   a   m o r e  ef f ec ti v e  o p ti m izatio n   m eth o d   s h o u ld   b e   e m p lo y ed .   As  a   r esu lt,  ea c h   p o w er   s y s te m   t y p e  h a s   a  s et   o f   o p t i m izatio n   ap p r o ac h es  w h ic h   is   m o r e  s u i tab le  f o r   it s   p u r p o s e.   C h a llen g es   in   th e  o p ti m a l  o p er atio n   o f   m i cr o g r id :   Ne w   ap p r o p r iate  an d   co m p r eh e n s iv e  a n al y s i s   s o f t w ar e;  No v el  a n d   w id esp r ea d   m e ta - h e u r is tic  o p ti m izatio n   tech n iq u es  to   s o lv e  o p ti m al  g e n er atio n   s c h ed u lin g   p r o b le m s ;   Mo d elin g   o f   u n ce r tain t ies  i n   t h e  g e n er at io n   o f   r en e w ab le  en er g y   s o u r ce s ;  Uti lizatio n   o f   n e w   co m p o n en t s   f o r   in s ta n ce   s to r a g e  s y s te m s ;  Op ti m al  o p er atio n   o f   m icr o g r id   in   an   u n b alan ce d   s y s te m .       RE F E R E NC E S   [1 ]   A c k e r m a n n   T . ,   A n d e rss o n   G . ,   S o d e r  L . ,  “ Distrib u ted   g e n e ra ti o n :   a   d e f in it io n , ”   El e c tric  Po we r  S y st e ms   Res e a rc h ,  v o l.   5 7 ,   n o .   3 ,   p p .   1 9 5 – 2 0 4 ,   A p ril   2 0 0 1 .    [2 ]   Bo u z id   A .  M . ,   G u e rre ro   J .  M . ,   Ch e rit i  A . ,   Bo u h a m id a   M ,   S ica rd   P ,   Be n g h a n e m   M . ,“ A   su rv e y   o n   c o n tro l  o f   e lec tri c   p o w e r  d istri b u te d   g e n e ra ti o n   sy ste m s  f o r  m icro g rid   a p p li c a ti o n s , ”   Ren e w a b lea n d   S u st a in a b le   E n e rg y   Rev iews ,   v o l.   4 4 ,   p p .   7 5 1 – 66 ,   A p ril   2 0 1 5 .   [3 ]   N.  W .   A .   L id u la  a n d   A .   D.  R a jap a k se ,   “ M icro g rid s  re se a rc h :  A   re v ie w   o f   e x p e ri m e n tal  m i c ro g rid s  a n d   tes t   s y ste m s,”   Ren e wa b le a n d   S u sta i n a b le E n e rg y   Rev iews ,  v o l.   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   1 8 6 - 2 0 2 ,   Ja n u a ry   2011.   [4 ]   A .   K.  Ba su ,   S .   P .   Ch o w d h u ry ,   S .   Ch o w d h u ry ,   a n d   S . P a u l,   M icro g ri d s: E n e rg y   m a n a g e m e n t  b y   str a te g ic d e p lo y m e n t   o f   DERs — A   c o m p re h e n siv e   su rv e y , ” Ren e wa b le  a n d   S u st a in a b le   En e rg y   Rev iews , ”   v o l.   1 5 ,   n o .   9 ,   p p .   4 3 4 8 - 4 3 5 6 ,  De c e m b e r  2 0 1 1 .   [5 ]   W .   G u ,   Z.   W u ,   R.   Bo ,   W .   L iu ,   G.  Zh o u ,   W .   Ch e n ,   e t  a l. ,   “ M o d e li n g ,   p lan n i n g   a n d   o p ti m a l  e n e rg y   m a n a g e m e n t  o f  c o m b in e d   c o o li n g ,   h e a ti n g  a n d   p o w e r  m icro g rid :  A   re v ie w , ”   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.   5 4 ,   p p .   26 - 37 ,   Ja n u a ry   2 0 1 4 .   [6 ]   S .   M o h a m m a d i,   S .   S o ley m a n i,   a n d   B.   M o z a f a ri,   “ S c e n a rio - b a se d   sto c h a stic  o p e ra ti o n   m a n a g e m e n t  o f   M icro G rid   in c lu d in g   W in d ,   P h o to v o l t a ic,  M icro - T u rb in e ,   F u e l  Ce ll   a n d   En e rg y   S to ra g e   D e v ice s,”   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   El e c trica l  Po we r &   En e rg y   S y ste ms ,  v o l.   5 4 ,   p p .   5 2 5 - 5 3 5 ,   Ja n u a ry   2 0 1 4 .   [7 ]   P .   V ij a y   Ba b u   a n d   S . P .   S in g h ,   “ Op ti m a l  P lac e m e n t  o f   D G  in   Distrib u ti o n   n e tw o rk   f o r  P o w e r  lo ss   m in im iz a ti o n  u sin g   NL P   &   P L S   T e c h n iq u e , ”   E n e rg y   Pro c e d i a ,  v o l.   9 0 ,   p p .   4 4 1 - 4 5 4 ,   De c e m b e r  2 0 1 6 .   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:  2088 - 8708       A   r ev iew   o f o p tima l o p era tio n   o f m icro g r id s   ( N .   K a r th ik )   2847   [8 ]   S e y e d   A li   A re f i f a r,   Y a ss e r  A b d e l - Ra d y   I.   M o h a m e d ,   “ D G   M ix ,   Re a c ti v e   S o u rc e s  a n d   En e rg y   S t o ra g e   Un it s  f o r   Op ti m izin g   M icro g rid   Re li a b il i t y   a n d   S u p p ly   S e c u rit y , ”   in   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   S ma rt  Gr i d ,   v o l.   5 ,   n o .   4,   p p .   1 8 3 5 - 1 8 4 4 ,   Ju ly   2 0 1 4 .   [9 ]   Ka ta y o u n   Ra h b a r,   M e m b e r,   IEE E,   Ch i n   Ch o y   Ch a i,   M e m b e r,   IEE E,   a n d   Ru i  Z h a n g ,   “ En e r g y   Co o p e ra ti o n   Op ti m iza ti o n   in   M icro g ri d s  w i th   Re n e wa b le  En e rg y   In teg ra ti o n , ”   in   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   S m a rt  Gr id ,   v o l.   9 ,     n o .   2 ,   p p .   1 4 8 2 - 1 4 9 3 ,   M a rc h   2 0 1 8 .   [1 0 ]   Qu a n y u a n   Jia n g ,   M e id o n g Xu e ,   Gu a n g c h a o G e n g ,   " En e rg y   M a n a g e m e n t  o f   M icro g rid   in   G rid - Co n n e c ted   a n d   S tan d - A lo n e   M o d e s,"   in   IEE E  T ra n s a c ti o n s  o n   P o we r S y ste ms ,   v o l.   2 8 ,   n o .   3 ,   p p .   3 3 8 0 - 3 3 8 9 ,   A u g .   2 0 1 3 .   [1 1 ]   M.  M o h a m m a d ,   “ Op ti m a l  Op e ra ti o n   M a n a g e m e n t  o f  a   Ty p i c a l  M icro g rid   a s  G rid   Co n n e c ted   in   P o w e r  S y ste m s   Us in g   F u z z y   S li d i ng - M o d e   Co n tro l  (F S M C)  A p p ro a c h , ”   W o rld   Ap p li e d   S c ien c e s  J o u rn a l ,   v o l.   2 8 ,   n o .   4 ,   p p .   4 4 0 - 4 4 8 ,   2 0 1 3 .   [1 2 ]   G .   T .   He y d t,   " T h e   Ne x t  G e n e ra ti o n   o f   P o w e r  Distrib u ti o n   S y ste m s,"   in   IEE E  T ra n s a c ti o n s  o n   S m a rt  Gr id ,   v o l.   1 ,   n o .   3 ,   p p .   2 2 5 - 2 3 5 ,   De c .   2 0 1 0 .   [1 3 ]   A h m e d   T .   El sa y e d ,   A h m e d   A .   M o h a m e d ,   Os a m a   A .   M o h a m m e d ,   “ DC  m icro g rid s  a n d   d istri b u t i o n   sy ste m s:  A n   o v e rv ie w , ”   El e c tric P o we r S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l.   1 1 9 ,   p p .   4 0 7 - 4 1 7 ,   F e b u a ry 2 0 1 5 .   [1 4 ]   C. N.  P a p a d im it rio u ,   E. I.   Zo u n t o u rid o u ,   N . D.  Ha tzia rg y rio u ,   “ Re v ie w   o f   h iera rc h ica l  c o n tro l  in   DC  m i c ro g rid s , ”   El e c tric P o we r S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l.   1 2 2 ,   p p .   1 5 9 - 1 6 7 ,   M a y   2 0 1 5 .   [1 5 ]   Ja c k so n   Jo h n   Ju st o ,   F ra n c is M w a silu ,   Ju L e e ,   Ji n - W o o   Ju n g ,   “ AC - m icro g rid s v e rsu s DC - m icro g rid s w it h   d istri b u te d   e n e rg y   re so u rc e s:  A   re v ie w , ”   Ren e wa b le a n d   S u sta i n a b le E n e rg y   R e v iews ,   v o l.   2 4 ,   n o.   C,   p p .   3 8 7 - 4 0 5 ,   2 0 1 3 .   [1 6 ]   Estef a n íaP lan a s,  Jo n   A n d re u ,   Jo s e   Ig n a c io Ga ra te,  Iñ ig o M a rt ín e z   d e   A le g ría,  Ed o rta Ib a rra ,   “ A C  a n d   DC t e c h n o l o g y   in   m icro g rid s: A   re v ie w ,”   Ren e w a b le  a n d   S u sta i n a b le E n e rg y   Rev . ,   v o l.   4 3 ,   p p .   7 2 6 - 7 4 9 ,   M a rc h   2 0 1 5 .   [1 7 ]   M .   S h a h b a z i,   A .   Kh o rsa n d i ,   “ P o w e r  e lec tro n ic  c o n v e rters   in   m icro g rid   a p p li c a ti o n s , ”   M icr o g rid ,   v o l.   1 0 ,     p p .   2 8 1 - 309 ,   2 0 1 7 .   [1 8 ]   S . Kh o sr o g o rji ,   M .   A h m a d ian ,   H.  T o rk a m a n ,   S .   S o o ri ,   “ M u lt i - in p u t  DC/DC  c o n v e rters   in   c o n n e c ti o n   w it h   d istri b u ted   g e n e ra ti o n   u n it s  –   A  re v ie w , ”  Ren e wa b le  a n d   S u sta in a b le  En e rg y   Rev iews ,   v o l.   6 6 ,   p p .   3 6 0 - 3 7 9 ,   De c e m b e r  2 0 1 6 .   [1 9 ]   T .   Dra g i c e v ic,  F .   Blaa b jerg ,   “ P o w e r  El e c tro n ics   f o r  M icro g ri d s:  Co n c e p ts  a n d   F u t u re   T re n d s , ”   M icr o g rid ,    p p .   2 6 3 - 2 7 9 ,   2 0 1 7 .   [2 0 ]   C.   Ch a k ra b o rty ,   H.  H.  Iu   a n d   D.  Da h - Ch u a n   L u ,   " P o w e r  c o n v e rters ,   c o n tro l,   a n d   e n e rg y   m a n a g e m e n t  f o r   d istri b u ted   g e n e ra ti o n , "   in   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   In d u stri a l  El e c tr o n ics ,   v o l .   6 2 ,   n o .   7 ,   p p .   4 4 6 6 - 4 4 7 0 ,   J u ly   2 0 1 5 .   [2 1 ]   Y.  L iao ,   " A   No v e l  Re d u c e d   S witch in g   L o ss   Bid irec ti o n a l  A C/D C  Co n v e rter  P W M   S trate g y   W it h   F e e d f o rwa rd   Co n tr o l  f o r  G rid - T ied   M icro g rid   S y ste m s,"   in   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Po we r  El e c tro n ics ,   v o l.   2 9 ,   n o .   3 ,   p p .   1 5 0 0 - 1 5 1 3 ,   M a rc h   2 0 1 4 .   [2 2 ]   V a h i d Ho ss e in n e z h a d ,   M a n s o u r  Ra f ie e ,   M o h a m m a d   A h m a d ian ,   P ierl u ig iS ian o ,   “ Op ti m a l  d a y - a h e a d   o p e ra ti o n a l  p lan n in g   o f   m icro g rid s,”   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 .   1 2 6 ,   p p .   1 4 2 - 1 57 ,   Oc t o b e r  2 0 1 6 .   [2 3 ]   A b d o ll a h Ka v o u si - F a rd ,   Am in   Kh o d a e i,   S h a y   Ba h ra m irad ,   “ I m p ro v e d   e ff icie n c y ,   e n h a n c e d   re li a b il i ty   a n d   re d u c e d   c o st:  T h e   tran siti o n   f ro m   sta ti c   m icro g ri d s  to   re c o n f ig u ra b le  m ic ro g rid s,”   T h e   El e c tricity  J o u rn a l ,   v o l.   2 9   n o .   1 0 ,     p p .   2 2 - 2 7 ,   De c e m b e r  2 0 1 6 .   [2 4 ]   M o h a m a d   S a d e g h ian ,   Ba h a d o r F a n i,   “ A d v a n c e d   lo c a li z e d   re a c ti v e   p o w e r  sh a rin g   in   m icro g rid s ,”   El e c tric  Po we r  S y ste m R e se a rc h ,   v o l.   1 5 1 ,   p p .   136 - 1 4 8 ,   Oc to b e r  2 0 1 7 .   [2 5 ]   A h m e d   A lab d u lw a h a b ,   M o h a m m a d   S h a h i d e h p o u r ,   “ M icro g rid   n e tw o rk in g   f o r  th e   m o n it o ri n g ,   c o n tro l   a n d   p ro tec ti o n   o f   m o d e rn   p o w e r  s y ste m s,”   T h e   El e c tricity  J o u rn a l ,   v o l.   2 9 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 - 7 ,   De c e m b e r  2 0 1 6   [2 6 ]   Nu rNa ji h a h   A b u   Ba k a r ,   M o h a m m a d   Yu sri  Ha ss a n ,   M o h a m a d   F a n i S u laim a ,   M o h a m a d   Na ’im   M o h d   Na sir,   A z i a h Kh a m is,   “ M icro g rid   a n d   l o a d   sh e d d i n g   sc h e m e   d u rin g   islan d e d   m o d e :  A   re v ie w , ”   Ren e wa b le a n d   S u st a i n a b le   En e rg y   Rev i e ws ,   v o l.   7 1 (C),   p p .   1 6 1 - 1 6 9 ,   2 0 1 7 .   [2 7 ]   Ka ri m   Ha ss a n   Yo u ss e f ,   “ Op ti m a l  m a n a g e m e n t  o f   u n b a lan c e d   s m a rt  m icro g rid s  f o r  sc h e d u led   a n d   u n sc h e d u le d   m u lt ip le  tran siti o n s  b e tw e e n   g r id - c o n n e c ted   a n d   islan d e d   m o d e s , ”   El e c tric  Po we r   S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l.   1 4 1 ,     p p .   1 0 4 - 113 ,   De c e m b e r  2 0 1 6 .   [2 8 ]   M a ji d   M e h ra sa ,   Ed ris P o u re sm a e il ,   Bo   No rre g a a rd   Jo rg e n se n ,   J o a o ,   P . S . Ca tala o ,   “ A   c o n tr o l  p lan   f o r  th e   sta b le   o p e ra ti o n   o f   m icro g rid s  d u ri n g   g r id - c o n n e c ted   a n d   islan d e d   m o d e s,”   El e c tric  Po we r  S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l.   1 2 9 ,     p p .   1 0 - 2 2 ,   2 0 1 5.   [2 9 ]   Ho ss a m   A . G a b b a r,   A b d e laz e e m   A . A b d e lsa la m ,   “ M icro g rid   e n e rg y   m a n a g e m e n t  in   g rid - c o n n e c ted   a n d   islan d in g   m o d e s b a se d   o n   S V C, ”   En e rg y   C o n v e rs io n   a n d   M a n a g e me n t ,   v o l.   8 6 ,   p p .   9 6 4 - 9 7 2 ,   Oc t o b e r  2 0 1 4 .   [3 0 ]   O m id   P a li z b a n ,   Kim m o   Ka u h a n iem i,   “ Hie ra r c h ica l  c o n tro l  stru c tu re   in   m icro g rid s  w it h   d istri b u t e d   g e n e ra ti o n :   Isla n d   a n d   g rid - c o n n e c ted   m o d e , ”   Ren e wa b le  a n d   S u st a in a b le  En e r g y   Rev iews ,   v o l.   4 4 ,   p p .   7 9 7 - 8 1 3 ,   A p ril   2 0 1 5 .   [3 1 ]   Am a n d e e p   Ka u r,   Jit e n d e r  Ka u sh a l,   P ra se n ji t   Ba sa k ,   “ A   re v ie w   o n   m icro g rid   c e n tral  c o n tro ll e r, ”   Ren e wa b le   and  S u sta in a b le E n e rg y   Rev iews ,  v o l.   5 5 ,   p p .   3 3 8 - 3 4 5 ,   M a rc h   2 0 1 6 .   [3 2 ]   M . S .   M a h m o u d ,   “ M icro g rid   C o n t ro l  P r o b lem s a n d   Re late d   Iss u e s,”   M icr o g rid ,   v o l.   1 ,   p p .   1 - 4 2 ,   2 0 1 7 .   [3 3 ]   M o h a m m e d   Re y a su d in Ba sir  Kh a n ,   Ja g a d e e sh P a su p u leti ,   Ja b b a r  A l - F a tt a h ,   M e h rd a d T a h m a s e b i,   “ Op ti m a l  G rid - Co n n e c ted   P V   S y ste m   f o r  a   Ca m p u s  M icro g rid , ”   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   C o mp u ter   S c ien c e ,  v o l.   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   8 9 9 - 9 0 6 ,   De c e m b e r  2 0 1 8 .   [3 4 ]   B.   Kh o rra m d e l,   H.  Kh o rra m d e l,   H.  M a rz o o g h i,   “ M u lt i - Ob jec ti v e   Op ti m a l  Op e ra ti o n   o f   M icro g rid   w it h   a n   E ff icie n t  S to c h a stic  A lg o rit h m   Co n sid e ri n g   Un c e rtain ty   o f   W in d   P o w e r ,”   in   In ter n a ti o n a l  Rev iew  o n   M o d e ll in g   a n d   S imu l a ti o n s ,   v o l .   4 ,   n o .   6 ,   p p .   3 0 7 9 - 3 0 8 9 ,   De c e m b e r  2 0 1 1 .   [3 5 ]   Av iru p M a u li k ,   De b a p riy a   Da s,  “ Op ti m a l  o p e ra ti o n   o f   m icro g rid   u sin g   f o u r  d if f e re n t  o p ti m iza ti o n   tec h n iq u e s,”   S u sta in a b le E n e rg y   T e c h n o l o g ies   a n d   Asse ss me n ts ,   v o l.   2 1 ,   p p .   1 0 0 - 1 2 0 ,   Ju n e   2 0 1 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   3 ,  J u n e   2020   :   2 8 4 2   -   2849   2848   [3 6 ]   S a m ir  M .   Da w o u d ,   L in   X ian g n i n g ,   F iras   M .   F .   F laih ,   M e rf a t  I.   O k b a ,   “ P S O  A lg o rit h m   f o r  Op ti m a l  P lac e m e n t  o f  M u lt i p le  S P V   Ba se d   Distri bu te d   Ge n e ra to rs  in   M icro g rid s,”   2 0 1 6   IEE E  P ES   Asia - Pa c if ic  P o we r  a n d   En e rg y   En g i n e e rin g   C o n fer e n c e   ( AP PE EC) ,   X i' a n ,   p p .   1 2 5 - 1 2 9 ,   2 0 1 6 .   [3 7 ]   Nim a Nik m e h r,   S a jad Na jaf iRav a d a n e g h ,   “ He u risti c   p ro b a b il ist ic  p o w e r  f lo w   a lg o rit h m   f o r  m i c ro g rid s  o p e ra ti o n   a n d   p lan n i n g , ”   in   IET   Ge n e ra ti o n ,   T ra n sm issio n   &   Distrib u ti o n ,   v o l.   9 ,   n o .   1 1 ,   p p .   9 8 5 - 9 9 5 ,   2 0 1 5 .   [3 8 ]   S .   S u re n d e r  Re d d y ,   J a e   Yo u n g ,   Ch a n   M o o k   Ju n g ,   “ Op ti m a l  o p e ra ti o n   o f   m i c ro g rid   u sin g   h y b rid   d if f e re n ti a l  e v o lu ti o n   a n d   h a rm o n y   se a r c h   a lg o rit h m , ”   S p ri n g e r F ro n ti e rs   in   En e rg y ,   v o l.   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   3 5 5 - 3 6 2 ,  2 0 1 6 .   [3 9 ]   R.   Ro o f e g a riNe j a d ,   S .   M .   Ha k im i,   S .   M .   M o g h a d d a sT a f re sh i,   “ A  No v e l  D e m a n d   Re sp o n se   M e th o d   f o r  S m a rt   M icro g rid s  Re late d   t o   t h e   Un c e rtain ti e s  o f   Re n e w a b le  En e rg y   R e s o u rc e s  a n d   En e r g y   P rice , ”   J o u rn a l  o f  El e c trica l   S y ste ms ,   v o l.   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   4 1 9 - 4 4 1 ,   J u n e   2 0 1 6 .   [4 0 ]   M e h d i  A h m a d i  Jird e h i,   V a h i d S o h ra b iT a b a r,   Re z a   He m m a ti ,   P ierlu ig iS ian o ,   “ M u lt i  o b jec ti v e   sto c h a stic  m icro g rid   sc h e d u li n g   in c o r p o ra ti n g   d y n a m i c   v o lt a g e   re sto re r, ”   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l  o f  El e c trica l   Po we r  &   En e rg y   S y ste ms ,  v o l.   9 3 ,   p p .   3 1 6 - 3 2 7 ,   De c e m b e r  2 0 1 7 .   [4 1 ]   S e y e d   M a so u d   M o g h a d d a s   T a f re sh i,   Ha ss a n   Ra n j b a rz a d e h ,   M e h d i  Ja f a ri,   Ha m id   Kh a y y a m ,   “ A   p ro b a b i li stic  u n i t   c o m m it m e n t  m o d e l  f o r  o p ti m a l  o p e ra ti o n   o f   p l u g - in   e lec tri c   v e h icle s  in   m icro g rid , ”   Ren e wa b le   a n d   S u sta i n a b l e   En e rg y   Rev iews ,   v o l.   6 6 ,   p p .   9 3 4 - 9 4 7 ,   De c e m b e r  2 0 1 6 .   [4 2 ]   M o h a m m a d   A b e d in i,   M o h a m m a d   H.   M o ra d i,   S .   M a h d i   Ho ss e in ia n   P e rn i n g e ,   “ Op ti m a l  m a n a g e m e n t  o f   m icro g rid s   in c lu d in g   re n e w a b le  e n e rg y   s c o u rc e s  u sin g   G P S O - G M   a lg o rit h m , ”   Ren e wa b le  En e rg y ,   v o l .   9 0 ,   p p .   4 3 0 - 4 3 9 ,     M a y   2 0 1 6 .     [4 3 ]   B y u n g   Ha   L e e ,   Jin   A h   Ya n g , “ A   S tu d y   o n   Op ti m a l  Op e ra ti o n   o f   M icro g rid s  Co n sid e ri n g   th e   Un c e rtain ty   o f  Re n e wa b le  Ge n e ra ti o n   a n d   L o a d   b y   Us e   o f   Du ra ti o n   Cu rv e s,”   2 0 1 5   IEE E  Po we r  &   En e rg y   S o c iety   Ge n e ra l   M e e ti n g ,   De n v e r,   CO,  p p .   1 - 5 ,   2 0 1 5   [4 4 ]   Av ij it   Da s,  Zh e n   Ni,   a n d   X ian g n a n Zh o n g ,   “ Ne a r  Op ti m a l   Co n tr o l  f o r  M icro g rid   En e rg y   S y ste m s  Co n sid e rin g   Ba tt e r y   L i f e ti m e   Ch a ra c teristics ,” 2 0 1 6   IEE E  S y mp o si u m  S e rie s  o n   Co m p u t a ti o n a l  In tell ig e n c e   ( S S CI) ,   A th e n s,     p p .   1 - 8 ,   2 0 1 6 .   [4 5 ]   Ke tan   P .   De tro ja,  “ Op ti m a l  a u to n o m o u s  m icro g rid   o p e ra ti o n :   A   h o li stic  v ie w , ” Ap p li e d   En e rg y ,   v o l.   1 7 3 ,     p p .   3 2 0 - 3 3 0 ,   Ju ly   2 0 1 6 .   [4 6 ]   Bo   Hu ,   He   W a n g ,   S e n   Ya o ,   “ Op ti m a l  e c o n o m ic  o p e ra ti o n   o f   iso late d   c o m m u n it y   m icro g rid   in c o r p o ra ti n g   tem p e r a tu re   c o n tro ll in g   d e v ice s,” Pro tec ti o n   a n d   C o n tro l  o f  M o d e rn   Po we r  S y ste ms ,   p p .   1 - 11,   De c e m b e r  2 0 1 7 .   [4 7 ]   P e n g   L i,   Zey u a n   Zh o u ,   Ru y u   S h i ,   “ P r o b a b il isti c   o p t im a l  o p e ra ti o n   m a n a g e m e n t  o f   m icro g rid   u sin g   p o i n t  e stim a te  met h o d   a n d   im p ro v e d   b a t   a lg o ri th m , ”   2 0 1 4   IEE E   PE S   Ge n e ra l   M e e ti n g   |   C o n fer e n c e   &   Exp o si ti o n ,   Na ti o n a l   Ha rb o r,   M D,     p p .   1 - 5 ,   2 0 1 4 .   [4 8 ]   G .   L iu ,   M .   S tark e ,   B.   X iao ,   X .   Zh a n g ,   K.  T o m so v ic,  “ M icro g rid   Op ti m a l  S c h e d u li n g   W it h   Ch a n c e - C o n stra in e d   Isla n d in g   Ca p a b il it y , ”   El e c tric P o we r S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l.   1 4 5 ,   p p .   1 9 7 - 2 0 6 ,   A p ril   2 0 1 7 .   [4 9 ]   T ian g u a n g L v ,   Qia n   A i,   Yu a n y u a n   Zh a o ,   “ A   b i - lev e l  m u lt i - o b jec ti v e   o p ti m a l  o p e ra ti o n   o f   g rid - c o n n e c ted   m icro g rid s,”   El e c tric P o we r S y ste ms   Res e a rc h ,   v o l.   1 3 1 ,   p p .   6 0 - 7 0 ,   F e b r u a ry   2 0 1 6 .   [5 0 ]   A h m e d   Zu b a ir,   Am a n   A b d u ll a   T a n v ir,   M d .   M e h e d i  Ha sa n ,   “ Op t i m a l  P lan n in g   o f   S tan d a lo n e   S o la r - W in d - Die se l  H y b rid   En e rg y   S y ste m   f o r  a   Co a sta l  A re a   o f  Ba n g lad e sh , ”   in   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   Co m p u te r   En g i n e e rin g ,  v o l.   2 ,   n o .   6 ,   p p .   7 3 1 - 7 3 8 ,   De c e m b e r  2 0 1 2 .   [5 1 ]   Da n iel  M o g a ,   Do rin P e tre u ș,  V lad   M u re șa n ,   Nic o leta S tro ia,  G lo ri a   Co so v ici,   “ O p ti m a l  g e n e ra ti o n   sc h e d u li n g   in   islan d e d   m icro g rid s,”   IFA C - P a p e rs On L in e ,   v o l .   4 9 ,   n o .   2 7 ,   p p .   1 3 5 - 1 3 9 ,   2 0 1 6 .   [5 2 ]   M o h a m a d   Ha iree n   Bin   F a th e li ,   Nu rIz z a ti Zo lk if ri,   Ch in   Kim   G a n ,   M u sa   Bin   Yu su p   L a d a ,   “ De v e l o p m e n t  o f   L o a d   Co n t r o l  A lg o rit h m   f o r  P V   M icr o g rid , ”   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   Co mp u ter   En g i n e e rin g ,  v o l.   7 ,   n o .   2 ,   p p .   6 1 9 - 6 3 0 ,   A p ril   2 0 1 7 .   [5 3 ]   G o d f re y   G l a d so n   M o s h i,   Cristi a n   Bo v o ,   A lb e rto   Be rizz i,   a n d   Leo n a rd o   T a c c a ri,   “ Op ti m i z a ti o n   o f   in teg ra ted   d e sig n     a n d   o p e ra ti o n   o f   m icro g rid s  u n d e r  u n c e rtain ty , ”   2 0 1 6   P o we r  S y ste ms   Co mp u t a ti o n   C o n fer e n c e   ( PS CC) ,   G e n o a ,    p p .   1 - 7.   2 0 1 6 .   [5 4 ]   Nn a m d i  I.   N w u lu ,   X iao h u a   Xi a ,   “ Op ti m a l  d isp a tch   f o r  a   m i c ro g rid   in c o r p o ra ti n g   re n e wa b les   a n d   d e m a n d  re sp o n se , ”   J .   Ren e w a b le E n e rg y ,   v o l.   1 0 1 ,   p p .   1 6 - 2 8 ,   F e b u a ry   2 0 1 7 .   [5 5 ]   S iru s   M o h a m m a d i,   Ba b a k   M o z a f a ri,   S o o d a b e h   S o ley m a n i,   “ Op ti m a l  o p e ra ti o n   m a n a g e m e n t  o f  m icro g rid s  u sin g   th e   p o i n t  e stim a t e   m e th o d   a n d   f iref l y   a lg o rit h m   w h il e c o n sid e rin g   u n c e rtain ty , ”   in   T u rk ish   J o u rn a l  o f  El e c trica l   En g i n e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e s ,   v o l.   2 2 ,   n o .   3 ,   p p .   7 3 5 - 7 5 3 ,   J a n u a ry   2 0 1 4 .   [5 6 ]   Jo rd a n   Ra d o sa v lj e v ic,  M i ro lj u b   J e v ti c ,   Da rd a n   Klim e n ta,  “ En e rg y   a n d   o p e ra ti o n   m a n a g e m e n t  o f   a   m icro g rid   u sin g   p a rti c le sw a r m   o p ti m iz a ti o n .   E n g in e e rin g   Op ti m iza ti o n , ”   in   En g in e e rin g   Op t imiza ti o n ,  p p .   1 - 2 0 ,   J u n e   20 1 5 .   [5 7 ]   Jin g ru i  Zh a n g ,   Yih o n g   W u a ,   Yira n   G u o ,   B o   W a n g ,   He n g y u e   W a n g ,   Ho u d e   L iu ,   “ A   h y b rid   h a r m o n y   se a rc h   a lg o rit h m   w it h   d if fe re n ti a l  e v o lu ti o n   f o r  d a y - a h e a d   sc h e d u li n g   p r o b lem   o f   a   m icro g rid   w it h   c o n sid e ra ti o n   o f   p o w e r  f lo w   c o n stra in ts,”   A p p l ied   E n e rg y ,   v o l.   1 8 3 ,   p p .   7 9 1 - 8 0 4 ,   De c e m b e r  2 0 1 6 .     [5 8 ]   Nin e t  M o h a m e d   A h m e d ,   Ha n a a   M o h a m e d   F a rg h a ll y ,   F a ten   Ho sn e y   F a h m y ,   “ Op ti m a l  S izin g   a n d   Eco n o m ica l  A n a l y si s  o f  P V - W in d   Hy b rid   P o w e r   S y ste m   f o r  W a ter  Irri g a ti o n   u sin g   G e n e ti c   A l g 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.   7 ,   n o .   4 ,   p p .   1 7 9 7 - 1 8 1 4 ,   A u g u st  2 0 1 7 .   [5 9 ]   Ya n   Zh a n g ,   T a o   Zh a n g ,   Ru i  W a n g ,   Ya ji e   L iu ,   Bo   G u o ,   “ Op ti m a l   o p e ra ti o n   o f   a   s m a rt  re sid e n ti a l  m icro g rid   b a se d   o n   m o d e l  p re d ictiv e   c o n tr o l  b y   c o n sid e rin g   u n c e rtain ti e s  a n d   sto ra g e   im p a c ts,”   S o la r  En e rg y ,   v o l.   1 2 2 ,   p p .   1 0 5 2 - 1 0 6 5 ,   De c e m b e r  2 0 1 5 .   [6 0 ]   S .   V a sa n t h a k u m a r,   N.  Ku m a ra p p a n ,   R .   A ru lraj  a n d   T .   V ig n e y sh ,   R . ,   “ Cu c k o o   S e a rc h   A lg o rit h m   b a se d   En v iro n m e n tal  Eco n o m ic  Disp a tch   o f   M icro g rid   S y s te m   w it h   Distrib u te d   G e n e ra ti o n , ”   2 0 1 5   In ter n a t io n a l   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:  2088 - 8708       A   r ev iew   o f o p tima l o p era tio n   o f m icro g r id s   ( N .   K a r th ik )   2849   Co n fer e n c e   o n   S ma rt  T e c h n o l o g ies   a n d   M a n a g e me n t  fo r  Co m p u ti n g ,   Co mm u n ica ti o n ,   Co n tro l s,  En e rg y   a n d   M a ter ia ls ( ICS T M ) ,   Ch e n n a i,   p p .   5 7 5 - 5 8 0 ,   2 0 1 5 .   [6 1 ]   Ev a r   Ch i n e d u   Um e o z o r,   M il a n a   T ri f k o v ic,  “ Op e ra ti o n a l  sc h e d u li n g   o f   m icro g r id s  v ia  p a ra m e tri c   p ro g ra m m in g , ”   Ap p li e d   E n e rg y ,   v o l.   1 8 0 ,   p p .   6 7 2 - 6 8 1 ,   Oc to b e r  2 0 1 6 .   [6 2 ]   D.  Ch in n a Ku ll a y   Re d d y ,   S .   S a ty a n a ra y a n a ,   V .   G a n e sh ,   “ De si g n   o f   H y b rid   S o lar  W in d   E n e rg y   S y ste m   in   a   M icro g rid   w it h   M P P T   T e c h n iq u e s, ”   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  El e c trica l  a n d   Co m p u ter   E n g i n e e rin g ,  v o l.   8 ,   n o .   2 ,  p p .   7 3 0 - 7 4 0 ,   A p ril   2 0 1 8 .   [6 3 ]   A n g o   S o b u ,   G u o h o n g   W u ,   “ Op ti m a l   o p e ra ti o n   p lan n i n g   m e th o d   f o r  iso late d   m icro g rid   c o n sid e rin g   u n c e rtain ti e s   of re n e w a b le  p o w e r   g e n e ra ti o n s  a n d   lo a d   d e m a n d , ”   IEE E  PE S   In n o v a ti v e   S ma rt  Gr id   T e c h n o l o g ies ,   T ian ji n ,     p p .   1 - 6 ,   2 0 1 2 .   [6 4 ]   Yi  T a n ,   Yiji a   C a o ,   Ca n b in g   L i,   Yo n g   L i,   L i  Yu ,   Zh ik u n   Zh a n g   a n d   S h e n g w e i  T a n g ,   “ M icro g rid   sto c h a stic  e c o n o m ic  lo a d   d is p a tch   b a se d   o n   tw o - p o i n t  e stim a te  m e th o d   a n d   im p ro v e d   p a rti c le  sw a r m   o p ti m iz a ti o n , ”   In ter n a t io n a l  T ra n sa c ti o n s o n   El e c trica l  En e rg y   S y ste ms ,  v o l.   2 5 ,   n o .   1 0 ,   J u n e   2 0 1 4 .   [6 5 ]   S a ji d   Hu ss a in   Qa z i,   M .   W .   M u sta fa ,   “ I m p ro v in g   V o lt a g e   P r o f il e   o f   Isla n d e d   M icro g ri d   u si n g   P I   Co n tro ll e r, ”   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.   8 ,   n o .   3 ,   p p .   1 3 8 3 - 1 3 8 8 ,   Ju n e   2 0 1 8 .   [6 6 ]   Qin g f e n g   Ta n g ,   Nia n   L iu ,   a n d   Jia n h u a   Z h a n g ,   “ Op ti m a l  Op e ra ti o n   M e t h o d   f o r  M icro g rid   w it h   W in d / P V /Dies e l   G e n e r a to r/Battery   a n d   De sa li n a ti o n , ”   J o u rn a l  o f  A p p l ied   M a t h e ma ti c s ,   p p .   1 - 1 2 ,   Ju n e   2 0 1 4 .   [6 7 ]   A b d o rre z a   Ra b iee ,   M o h a m m a d   S a d e g h i,   Ja m sh id   Ag h a e ic,  A li r e z a   H e id a ri,   “ Op ti m a l  o p e ra ti o n   o f   m i c ro g rid s  th ro u g h   sim u lt a n e o u s  sc h e d u li n g   o f   e lec tri c a l  v e h icle s  a n d   re sp o n siv e   lo a d s  c o n sid e rin g   w in d   a n d   P V   u n it s   u n c e rtain ti e s,”   Ren e w a b lea n d   S u sta in a b le   En e rg y   Rev iews ,   v o l.   5 7 ,   p p .   7 2 1 - 7 3 9 ,   M a y   2 0 1 6 .   [6 8 ]   N.   Ka rth ik ,   A .   K.   P a rv a th y ,   R .   Aru l,   R,   Ja y a p ra g a sh ,   S a th iy a   Na r a y a n a n ,   “ Eco n o m ic  L o a d   Disp a tch   in   a   M icro g ri d   u sin g   In terio r  S e a rc h   A lg o rit h m , ”   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   I n n o v a ti o n s  in   P o we r  a n d   Ad v a n c e d   Co mp u ti n g   T e c h n o l o g ies , i - PA CT - 2 0 1 9 ,   2 0 1 9 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.