I nte rna t io na l J o urna l o f   Adv a nces in  Appl ie d Science s   ( I J AAS)   Vo l.   9 ,   No .   4 ,   Dec em b e r   2 0 2 0 ,   p p .   26 1 ~ 26 4   I SS N:  2 2 5 2 - 8 8 1 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijaas.v 9 . i4 . p p 26 1 - 26 4       261       J o ur na l ho m ep a g e :   h ttp : //ij a a s . ia esco r e. co m   Rea l power lo ss  r eduction by  ar ctic  char a lg o rithm       L enin  K a na g a s a ba i   De p a rtme n o EE E ,   P ra sa d   V.   P o tl u ri  S id d h a rt h a   In stit u te o f   Tec h n o lo g y ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J a n   3 ,   2 0 20   R ev is ed   Ma r   4 ,   2 0 20   Acc ep ted   J u n   8 ,   2 0 2 0       Th is  wo rk   p re se n ts  Arc ti c   Ch a Alg o rit h m   (ACA fo so lv in g   o p t ima re a c ti v e   p o we p r o b lem .   In   N o rth   Am e rica   m o v e m e n o A rc ti c   c h a p h e n o m e n o n   is  o n e   a m o n g   t h e   twe lv e - m o n th ly   i n n a te  a c ti o n s.   De e d o Arc ti c   c h a h a v e   b e e n   imitate d   t o   d e sig n   t h e   a lg o rit h m .   In   st o c h a stic  m o d e   so lu ti o n s   a re   in it ialize d   wi th   o n e   se g m e n o n   e v e ry   sid e   o to   th e   ro u t a sc e n d a n c y p a rti c u larly   in   b e twe e n   lo we b o u n d   a n d   u p p e b o u n d s .   P re v i o u s   to   th e   m o v e m e n t,   Arc ti c   c h a c o m e   to   a   d e c isio n   a b o u th e   p a ss a g e wa y   b a se d   o n   th e ir   p e rc e p ti o n .   T h is  imp l ies   sto c h a stic  m i x   u p   o f   c o n tro l   p a r a m e ters   to   p u sh   t h e   Arc ti c   c h a g ro u p s   (p re li m in a ry   so l u ti o n i n   m u tu a l   p a th wa y   (e v o lu ti o n a ry   o p e ra to rs).   P ro jec ted   Arc ti c   C h a Al g o ri th m   (ACA h a s   b e e n   tes ted   in   sta n d a r d   IE EE   1 4 , 3 0 0   b u tes s y ste m   a n d   sim u lati o n   re su lt sh o w   th e   p r o jec ted   a lg o rit h m   re d u c e d   t h e   re a p o we l o ss   e x ten si v e ly .   K ey w o r d s :   Ar ctic  c h ar   Op tim al  r ea ctiv p o wer   T r an s m is s io n   lo s s   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   L en in   Kan ag asab ai   Dep ar tm en t o f   E E E ,     Pra s ad   V.   Po tlu r i Sid d h ar th I n s titu te  o f   T ec h n o lo g y   Kan u r u ,   Vijay awa d a ,   An d h r Pra d esh ,   5 2 0 0 0 7 ,   I n d ia .   E m ail:  g k len in @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   R ea ctiv p o wer   p r o b lem   p la y s   k ey   r o le  in   s ec u r an d   ec o n o m ic  o p e r atio n s   o f   p o w er   s y s tem .   Op tim al  r ea ctiv p o wer   p r o b lem   h as  b ee n   s o lv ed   b y   v ar iety   o f   ty p es  o f   m eth o d s   [ 1 - 6 ] .   Nev er th eless ,   n u m er o u s   s cien tific   d if f icu lties   ar f o u n d   wh ile  s o lv in g   p r o b lem   d u to   an   ass o r tm e n o f   co n s tr ain ts .   E v o lu tio n a r y   tech n i q u es  [ 7 - 1 6 ]   ar ap p lied   to   s o lv th r e ac tiv p o wer   p r o b lem ,   b u th m ain   p r o b lem   is   m an y   al g o r ith m s   g et  s tu ck   i n   lo ca o p tim al  s o lu ti o n   &   f ailed   to   b alan ce   t h E x p lo r at io n   &   E x p lo itatio n   d u r in g   th s ea r ch   o f   g lo b al  s o lu tio n .   T h is   wo r k   p r esen ts   Ar ctic  C h ar   Alg o r ith m   ( AC A)   f o r   s o lv in g   o p tim al   r ea ctiv p o we r   p r o b lem .   I n   N o r th   Am er ica   m o v em en o f   Ar ctic  ch ar   p h e n o m en o n   is   o n e   am o n g   th e   twelv e - m o n th ly   in n ate  ac tio n s .   T h r o u g h   m o u n tain   s tr ea m s   m illi o n s   o f   Ar ctic  ch ar s   will  m o v f o r   s p awn in g .   Du r in g   th m o v em en s tar v in g   b ea r s ,   h u m an   f is h er s   a n d   wate r f alls   ar g en er ally   s ig n if ican th r ea t s   th ey   h av to   f ac e.   I n   th is   wo r k   d ee d   o f   Ar ctic  c h ar   h as  b ee n   im itated   to   d esig n   th alg o r ith m .   I n   s to ch asti m o d s o lu tio n s   ar e   in itialized   with   o n e   s eg m en o n   ev e r y   s id o f   to   t h r o u te  ascen d an cy p ar ticu la r ly   in   b e twee n   lo wer   b o u n d   an d   u p p er   b o u n d s .   Pro jecte d   Ar ctic  C h ar   Alg o r ith m   ( AC A)   h as   b ee n   test ed   in   s tan d ar d   I E E E   1 4 , 3 0 0   b u s   test   s y s tem   an d   s im u latio n   r esu lts   s h o th p r o jecte d   alg o r ith m   r ed u ce d   th e   r ea l p o we r   lo s s   ex ten s iv ely .       2.   P RO B L E M   F O R M U L AT I O N   Ob jectiv o f   th p r o b lem   is   to   r ed u ce   th t r u p o wer   lo s s :     = =    ( +   )   ( 1 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N : 2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci Vo l.   9 ,   No .   4 Dec em b e r   2 0 2 0 :   26 1     26 4   262   Vo ltag d ev iatio n   g iv en   as f o l lo ws:     = + ×        ( 2 )     Vo ltag d ev iatio n   g iv en   b y :            = | | =   ( 3 )     C o n s tr ain t ( E q u ality )       = +   ( 4 )     C o n s tr ain ts   ( I n eq u ality )                ( 5 )              ,   ( 6 )           ,   ( 7 )           ,   ( 8 )       Q c m i n Q c Q C m ax   , i N C   ( 9 )       3.   ARCT I CH AR  A L G O RIT H M     I n   No r t h   Am er ica  m o v em e n o f   Ar ctic  ch a r   p h en o m en o n   is   o n a m o n g   th e   twelv e - m o n th ly   in n at e   ac tio n s .   T h r o u g h   m o u n tain   s tr ea m s   m illi o n s   o f   Ar ctic  ch ar s   will  m o v f o r   s p awn in g .   Du r in g   th m o v em e n t   s tar v in g   b ea r s ,   h u m a n   f is h er s   an d   wate r f alls   ar g en er ally   s ig n if ican th r ea ts   th ey   h a v to   f ac e.   I n   th is   wo r k   d ee d   o f   Ar ctic  ch ar   h as b ee n   i m itated   to   d esig n   th alg o r ith m .   I n   s to ch asti m o d s o l u tio n s   ar in itialized   with   o n e   s eg m en o n   ev er y   s id o f   to   th r o u t e   ascen d an cy p ar tic u lar ly   in   b e twee n   lo wer   b o u n d   a n d   u p p er   b o u n d s .   So lu tio n s   ar in itiali ze d   ar b itra r y   m o d with   r ev er en ce   t o   th s o lu tio n   s p ac e.           =      +  (         )   ( 1 0 )     Pre v io u s   to   th m o v em en t,  Ar ctic  ch ar   co m to   a   d ec is io n   ab o u th p ass ag ewa y   b as ed   o n   th eir   p er ce p tio n .   T h is   im p lies   s to ch asti m ix   u p   o f   co n tr o p ar am ete r s   to   p u s h   th Ar ctic  ch ar   g r o u p s   ( p r elim in a r y   s o lu tio n )   in   m u tu al  p ath wa y   ( e v o lu tio n ar y   o p er ato r s ) .              { 1 = [  ] 2 =  1   ( 1 1 )     W h er 1 is   th to tal  n u m b er   o f   Ar ctic  ch a r   g r o u p s   wh ich   p a s s   th r o u g h   o ce a n   a n d   p o n d s ,   2 is     th to tal  n u m b er   o f   Ar ctic  ch a r   g r o u p   tr an s it  th r o u g h   f o r est ar ea   an d   m o u n tain   v alley ,      is   t h to tal  n u m b er   o f   Ar ctic  ch ar   g r o u p s   wh ich   p ar tak in   th r elo ca tio n   an d     is   Di s tr ib u tio n   f ac to r   is   s y m b o lizes  th Ar cti c   c h ar   in tu itio n .     C r o s s in g   o f   o ce an ,   lak es   an d   p o n d s   h as b ee n   s cien tific ally   m o d eled   as,     { =  + ( , (   ) )   =  + ( , (       ) )   ( 1 2 )     W h er s y m b o lizes   th p r esen iter atio n   n u m b e r ,     s y m b o lize  n ew - f a n g led   p er ce iv e   r eg io n   ( f r es h   s o lu tio n )   an d      s h o ws th p r ev io u s   ar ea   o f   th e   ex p lo r co n v ey   ( p r ec ed in g   s o lu tio n ) .   ( , )   is   co m p u ted   b y ,       ( , ) =  ( 1 )   ( 1 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci   I SS N:  2 2 5 2 - 8 8 1 4       R ea l p o w er lo s s   r ed u ctio n   b a r ctic  ch a r   a lg o r ith m   ( Len in   K a n a g a s a b a i )   263   W h er in d icate s   m ax im u m   n u m b er   o f   iter atio n s is   an   ar b itra r y   n u m b er   n o r m ally   lar g er   th an   v alu 1     C h ief   h u n te r s   d is co v er   th e   r e g io n s   with   a   s atis f ac to r y   A r ctic  ch ar   co n ce n tr atio n   ( s o lu tio n   f itn ess ) .   Su b s eq u en to   th at,   th ey   n o t if y   th en g ag e d   ag en to   m a k u s o f   clo s b y   ar ea   to   d is co v er   ad d itio n al   co n ce n tr a ted   r eg io n s   ( s o lu tio n   with   elev ated   f itn ess ) .   T h is   o p er atio n   h as  b ee n   p r ec is ely   d e f in ed   b y ,     = ( 1 2 ) + 1   ( 1 4 )     W h er β  is   ar b itra r y   n u m b e r   wh ich   s p an   f r o m   0   a n d   1   w ith   co n s is ten d is tr ib u tio n ,   Y s tan d   f o r     th f r esh ly   s p o tted   s o lu tio n   b y   t h en g ag e d   ag e n t,  Y M1  is   th s o lu tio n   ac q u ir e d   b y   th p r im ar y   k ey   h u n te r   an d   Y M2  is   th s o lu tio n   ac q u ir e d   b y   th s u b s eq u e n t o n e.   Seco n d   o p er ato r   s im u lates  th e   b ea r s   h u n t   lin o f   ass au lt.   Natu r ally   th e y   n o tify   ea ch   o th er   wh en   th e y   f in d   an   ap p r o p r iate  r eg io n .   W h en   th ey   d is co v er   r eg i o n   wi th   s u p er io r   Ar ctic  ch ar   c o n ce n tr atio n ,   th e y   n o tify   to   o th er   b ea r s .   I t e x p r ess ed   as,     =  ( ) (   ) +    ( 1 5 )     W h er Y s y m b o lizes  th n e w - f an g led   s p o tted   a r ea ,   B T i s   th m o s ex ce llen t   ac co u n te d   ar ea   b y     th h u n tin g   s q u ad ,   C L is   t h p r esen a r ea   f o r   wh ic h   t h b ea r s   h av d eter m in ed   to   ex ec u te  t h lo ca l   ex p lo itatio n   a n d   φ  is   a   ca p r ici o u s   an g le  with   s eg m en t   o n   ev er y   s id o f   0   to   3 6 0   d eg r ee s .   co s   ( φ)   ar ticu late  th b ea r s   to   th eir   o b jectiv e.   E n d   o f   th r e p o s itio n in g ,   s ta y   aliv Ar ctic  ch ar   will  g et  to g eth er   in   th eir   m ar k   f o r   s p awn in g .     I n   Ar ctic  ch ar   th is   n o r m al  ev e n is   r ep licated   th r o u g h   co m p ilatio n   s tem .   Af ter   Ar ctic  ch ar   s u r p ass   th r o u g h   th eir   p ass ag ewa y   ( o p er ato r s   p er f o r m an ce ) ,   th Ar ctic  ch ar   s u b g r o u p s   ( s o lu tio n s )   ar co m p o s ed   in     ex clu s iv s tem .   So lu tio n s   a r ex to r ted   f r o m   m u tu al  o p er ato r s   an d   m ak an   ex clu s iv p o p u latio n .   At  th is   co n d itio n ,   th p r o p o s ed   alg o r it h m   h as r ea ch e d   th e n d in g   s tag o f   th e   p r im ar y   i ter atio n .     Step 1 .   Dete r m in th p o p u latio n   s ize,   s o lu tio n   s p ac e,   t o tal  n u m b er   o f   v a r iab les,  iter atio n s   Step 2 .   R eg u late  th Ar ctic  ch a r   s u b g r o u p s   ch a o tically   Step 3 .   Dep en d in g   o n   m ig r atio n     p ass ag ewa y   is   ch o s en   Step 4 . C o m p u te  th f itn ess   o f   h u n ted   Ar ctic  c h ar     Step 5 .   Ar ctic  ch ar   u s ed   f o r   s p awn   h as b ee n   r u m p le  t o g eth er     Step 6 .   I f   y es  o b tain   th g lo b al  s o lu tio n   o r   else g o   to   s tep   n u m b er   3 .       4.   SI M UL A T I O R E S UL T S     At  f ir s in   s tan d ar d   I E E E   1 4   b u s   s y s tem   th v alid ity   o f   th p r o p o s ed   Ar ctic  C h ar   Alg o r ith m   ( AC A)   h as b ee n   test ed   &   co m p ar is o n   r esu lts   ar p r esen ted   in   T a b le  1 .         T ab le  1 .   T h v alid ity   o f   th p r o p o s ed   Ar ctic  C h ar   Alg o r ith m   ( AC A)   C o n t r o l   v a r i a b l e s     A B C O   [ 17 ]   I A B C O   [ 17 ]   A C A   V1   1 . 0 6   1 . 0 5   1 . 0 0   V2   1 . 0 3   1 . 0 5   1 . 0 5   V3   0 . 9 8   1 . 0 3   1 . 0 3   V6   1 . 0 5   1 . 0 5   1 . 0 1   V8   1 . 0 0   1 . 0 4   0 . 9 0   Q9   0 . 1 3 9   0 . 1 3 2   0 . 1 0 0   T5 6   0 . 9 7 9   0 . 9 6 0   0 . 9 0 0   T4 7   0 . 9 5 0   0 . 9 5 0   0 . 9 0 0   T4 9   1 . 0 1 4   1 . 0 0 7   1 . 0 0 0   P l o ss   ( M W )   5 . 9 2 8 9 2   5 . 5 0 0 3 1   4 . 1 6 5 2       T h en   I E E E   3 0 0   b u s   s y s tem   [ 1 8 ]   is   u s ed   as tes t sy s tem   to   v alid ate  th p er f o r m a n ce   o f   th A r ctic  C h ar   Alg o r ith m   ( AC A) .   T ab le  2   s h o ws th co m p ar is o n   o f   r ea l p o wer   lo s s   o b tain ed   af ter   o p tim i za tio n .         T ab le  2 .   C o m p a r is o n   o f   r ea l p o wer   lo s s   P a r a me t e r     M e t h o d   EG A   [ 19 ]   M e t h o d   EEA   [ 19 ]   M e t h o d   C S A   [ 2 0 ]   A C A   P LO S S   ( M W )   6 4 6 . 2 9 9 8   6 5 0 . 6 0 2 7   6 3 5 . 8 9 4 2   6 1 6 . 2 5 9 6     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N : 2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci Vo l.   9 ,   No .   4 Dec em b e r   2 0 2 0 :   26 1     26 4   264   5.   CO NCLU SI O N   I n   th is   wo r k   Ar ctic  C h ar   Alg o r ith m   ( AC A)   s u cc ess f u lly   s o l v ed   th o p tim al  r ea ctiv p o we r   p r o b lem .   Dee d s   o f   Ar ctic  ch ar   h av b e en   im itated   to   d esig n   th alg o r ith m .   E n d   o f   th r ep o s itio n in g ,   s tay   aliv Ar ctic   ch ar   will  g et   to g eth e r   in   th ei r   m ar k   f o r   s p awn i n g .   I n   Ar c tic  ch ar   th is   n o r m al   ev e n is   r ep licated   t h r o u g h     co m p ilatio n   s tem .   Af ter   Ar c tic  ch ar   s u r p ass   th r o u g h   th eir   p ass ag ewa y   ( o p er at o r s   p e r f o r m an ce ) ,   th e   Ar ctic   ch ar   s u b g r o u p s   ( s o lu tio n s )   ar co m p o s ed   in   e x clu s iv s tem .   So lu tio n s   ar ex to r ted   f r o m   m u tu al  o p e r ato r s   an d   m a k a n   e x clu s iv p o p u la tio n .   Pro jecte d   Ar ctic  C h ar   Al g o r ith m   ( AC A)   h as   b ee n   test ed   in   s tan d ar d   I E E E   1 4 , 3 0 0   b u s   test   s y s tem   an d   s im u latio n   r esu lts   s h o th p r o jecte d   al g o r ith m   r ed u c ed   th r ea p o we r     lo s s   ex ten s iv ely .       RE F E R E NC E S   [1 ]   K.  Y.  Lee . ,   F u e l - c o st  m in imis a ti o n   f o b o t h   re a a n d   re a c ti v e - p o we d isp a tc h e s,”   Pro c e e d in g Ge n e ra ti o n ,   T ra n sm issio n   a n d   Distrib u ti o n   C o n fer e n c e ,   v o l.   1 3 1 ,   n o .   3 ,   p p .   8 5 - 93 1 9 8 4   [2 ]   N.  I.   De e b . ,   An   e fficie n t   tec h n i q u e   f o r   re a c ti v e   p o we d isp a tch   u sin g   a   re v ise d   li n e a p ro g ra m m in g   a p p ro a c h ,   El e c tric P o we r S y ste m R e se a rc h ,   v o l.   1 5 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 1 1 3 4 1 9 9 8   [3 ]   M .   R .   Bjel o g rl ic,  M .   S .   Ca lo v ic,   B.   S .   Ba b ic. , Ap p li c a ti o n   o f   N e wto n ’s  o p t ima p o we fl o w   in   v o lt a g e /rea c ti v e   p o we c o n tro l ,   IEE T ra n s   Po w e r S y ste m ,   v o l.   5 ,   n o .   4 ,   p p .   1 4 4 7 - 1 4 5 4 1 9 9 0 .   [4 ]   S .   G ra n v il le. ,   Op ti m a re a c ti v e   d isp a tch   th r o u g h   in terio p o in t   m e th o d s,”   I EE T ra n s a c ti o n o n   Po we S y ste m vo l.   9 ,   n o .   1 ,   p p .   1 3 6 1 4 6 ,   1 9 9 4 .   [5 ]   N.  G ru d in in . ,   Re a c ti v e   p o we o p ti m iza ti o n   u sin g   su c c e ss iv e   q u a d ra ti c   p ro g ra m m in g   m e th o d ,   IE EE   T ra n s a c ti o n o n   P o we r S y ste m ,   v o l.   1 3 ,   n o .   4 ,   p p .   1 2 1 9 1 2 2 5 1 9 9 8 .   [6 ]   Wei  Ya n ,   J.  Yu ,   D.  C.   Yu   ,   K.  Bh a tt a ra i. ,   n e o p ti m a re a c ti v e   p o we flo m o d e in   re c tan g u l a fo rm   a n d   it s   so lu ti o n   b y   p re d icto c o rre c to r   p rima d u a in teri o p o in m e th o d ,”   IEE T ra n s.  Pwr.  S y st . , v o l .   2 1 ,   n o . 1 ,     p p .   6 1 - 6 7 ,   2 0 0 6 .   [7 ]   Ap a ra ji ta  M u k h e rjee ,   Vi v e k a n a n d a   M u k h e rjee ,   S o l u ti o n   o o p ti m a re a c ti v e   p o we d isp a tch   b y   c h a o ti c   k ril l   h e rd   a lg o ri t h m ,   IET   Ge n e r.  T ra n sm .   Distrib , v o l.   9 ,   v o l.   1 5 ,   p p .   2 3 5 1 2 3 6 2 2 0 1 5 .   [8 ]   Hu ,   Z. ,   Wan g ,   X.  &   Tay l o r. ,   S to c h a stic  o p ti m a re a c ti v e   p o we d isp a tch F o rm u lati o n   a n d   s o lu ti o n   m e th o d ,”   El e c tr.  Po we r E n e rg y   S y st.,   v o l .   3 2 ,   p p .   6 1 5 - 6 2 1 2 0 1 0 .   [9 ]   M a h a letc h u m A/P   M o rg a n ,   No Ru Ha sm a   Ab d u ll a h ,   M o h d   He rwa n   S u laim a n , M a h f u z a h   M u sta fa   a n d   Ro sd i y a n a   S a m a d ,   M u lt i - o b jec ti v e   e v o lu ti o n a ry   p ro g ra m m in g   ( M OEP u sin g   m u tati o n   b a se d   o n   a d a p ti v e   m u tatio n   o p e ra to r   (AMO)  a p p li e d   f o o p ti m a re a c ti v e   p o we d isp a tc h ,”   AR PN  J o u rn a o En g in e e rin g   a n d   A p p li e d   S c ien c e s vol .   1 1 ,   no .   1 4 2 0 1 6 .   [1 0 ]   P a n d iara jan ,   K.  &   Ba b u lal,   C.   K. ,   F u z z y   h a rm o n y   se a rc h   a l g o rit h m   b a se d   o p t ima p o we f lo f o p o we s y ste m   se c u rit y   e n h a n c e m e n t ,”   In ter n a ti o n a J o u rn a El e c tric P o we r E n e rg y   S y st . ,   v o l.   7 8 ,   p p .   7 2 - 79 2 0 1 6 .   [1 1 ]   M a h a letc h u m M o rg a n ,   No r   Ru l   Ha sm a   Ab d u ll a h ,   M o h d   He rwa n   S u laim a n ,   M a h fu z a h   M u sta fa ,   R o sd iy a n a   S a m a d ,   Be n c h m a rk   stu d ies   o n   o p ti m a r e a c ti v e   p o we d isp a tch   (ORPD)  b a se d   m u lt i - o b jec ti v e   e v o l u ti o n a r y   p r o g ra m m in g   (M OEP u sin g   m u ta ti o n   b a se d   o n   a d a p ti v e   m u tatio n   a d a p ter  (AMO)  a n d   p o ly n o m ial  m u tatio n   o p e ra to (P M O),   J o u rn a o El e c trica S y ste ms v o l .   1 2 ,   n o .   1 p p .   1 2 1 - 1 3 2 2 0 1 6 .   [1 2 ]   Re b e c c a   Ng   S h in   M e i,   M o h d   He r wa n   S u laim a n ,   Zu ria n M u sta ffa ,   An li o n   o p ti m ize fo o p ti m a re a c ti v e   p o we r   d isp a tch   s o lu t io n ,”   J o u r n a l   o f   El e c trica S y ste ms S p e c ial  Iss u e   AM P E2 0 1 5 ,   p p .   6 8 - 74 2 0 1 6 .   [1 3 ]   G a g li a n o   A.,   No c e ra   F . ,   An a ly sis  o th e   p e rf o rm a n c e o e lec tri c   e n e rg y   sto ra g e   in   re sid e n ti a l   a p p li c a ti o n s,   In ter n a t io n a J o u rn a o He a t   a n d   T e c h n o lo g y   ,   v o l.   3 5 ,   S p e c ial  Iss u e   1 ,   p p .   S 4 1 - S 4 8 ,   2 0 1 7 .   [1 4 ]   Ca ld e ra   M . ,   Un g a ro   P . ,   Ca m m a ra ta G . ,   P u g li si G . ,   S u r v e y - b a se d   a n a ly sis o th e   e lec tri c a e n e rg y   d e m a n d   in   Italia n   h o u se h o l d s,   M a th e ma ti c a M o d e ll in g   o f   En g in e e rin g   Pr o b lem s ,   v o l.   5 ,   n o .   3 ,   p p .   2 1 7 - 2 2 4 2 0 1 8 .   [1 5 ]   P u ris. A,  Be ll o ,   R. ,   M o li n a ,   D.  &   He rre ra ,   F .   V a riab le  m e sh   o p ti m iza ti o n   fo c o n ti n u o u o p t imiz a ti o n   p ro b lem s,”   S o ft   Co mp u ti n g ,   v o l.   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   5 1 1 - 5 2 3 ,   2 0 1 2 .     [1 6 ]   P rice . K,  R.   M .   S to r n ,   a n d   J.  A.  Lam p in e n ,   Dif fer e n ti a e v o l u ti o n p ra c ti c a a p p ro a c h   t o   g lo b a o p t imiza ti o n S p rin g e r,   2 0 0 6 .     [1 7 ]   Ch a n d ra g u p ta  M a u r y a n   Ku p p a m u th u   S i v a li n g a m ,   S u b ra m a n ian   R a m a c h a n d ra n ,   P u rrn ima a   S h iv a   S a k th Ra jam a n i ,   Re a c ti v e   p o we o p ti m iza ti o n   i n   a   p o we sy ste m   n e tw o rk   th r o u g h   m e tah e u risti c   a l g o ri th m s,”   T u r k ish   J o u r n a l   o f   El e c trica En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e s ,   v o l.   2 5 ,   n o .   6 ,   p p .   4 6 1 5 - 4 6 2 3 ,   2 0 1 7 .   [1 8 ]   I E E E ,   “T h I E E E - test   s y s tem s ”  R etr eiv ed   f r o m h ttp ://www. ee . wash in g to n . ed u /trsear ch /p s tca/,   1 9 9 3 .   [1 9 ]   S . S .   Re d d y ,   e a l. ,   F a ste e v o lu ti o n a ry   a lg o rit h m   b a se d   o p ti m a p o we fl o u sin g   i n c re m e n tal  v a riab les ,   El e c trica Po we r a n d   En e rg y   S y st e ms ,   v o l.   5 4 ,   p p .   1 9 8 - 2 1 0 ,   2 0 1 4 .   [2 0 ]   S.  Su r en d e r   R ed d y ,   “O p tim al  r ea ctiv p o wer   s ch e d u lin g   u s i n g   c u ck o o   s ea r ch   alg o r ith m ,   I n tern a tio n a l   Jo u r n a l o f E lectrica l a n d   C o m p u ter E n g in ee r in g ,   v o l.  7 ,   n o .   5 ,   p p .   2 3 4 9 - 2 3 5 6 ,   2 0 1 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.