In t er na 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.   7 ,   No .   5 ,  Octo b e r   2 0 1 7 ,   p p .   23 6 5 ~ 23 7 3   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 5 . pp 23 6 5 - 23 7 3          2365       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Eco no m ic  Dispa t ch   using   Q ua nt u m  Ev o lutiona ry  A lg o rith m  in  Electrical  Pow er  Sy ste m  invo lv ing  Distribu ted  G en e ra tors       Ni  K et ut  Ary a ni 1 ,   Adi So eprij a nto 2   ,   I   M a de  Yulis t y a   Ne g a ra 3 ,  M a t   Sy a i’ in 4     De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   In stit u t  T e k n o lo g i  S e p u l u h   No p e m b e r  (IT S ),   S u ra b a y a ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct  2 5 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   J u n   5 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   J u n   1 9 ,   2 0 1 7       Un p re d icta b le  in c re a se   in   p o w e r  d e m a n d s  w il l  o v e rlo a d   t h e   su p p ly   su b sy ste m s  a n d   in su f f icie n tl y   p o w e r e d   s y st e m s  w il l  su ff e r  f ro m   i n sta b il it ies ,   in   w h ich   v o lt a g e s  d ro p   b e lo w   a c c e p tab le  lev e ls.   A d d it io n a l  p o w e r  so u rc e s  a re   n e e d e d   to   sa ti sfy   th e   d e m a n d .   S m a ll   c a p a c it y   d istri b u ted   g e n e ra to rs  (DG s)  se r v e   f o r  th is  p u r p o se   w e ll .   On e   a d v a n tag e   o f   D G s  is  th a t  th e y   c a n   b e   in sta ll e d   c lo se   to   l o a d s,  so   a s  t o   m in i m ise   lo se s.  Op ti m u m   p lac e m e n ts  a n d   siz in g   o f   DG s  a r e   c rit ica l  to   i n c re a se   s y ste m   v o lt a g e s  a n d   t o   re d u c e   lo se s.   T h is  w il l  f in a ll y   in c re a se   th e   o v e ra ll   s y ste m   e ff icie n c y .   T h is  w o rk   e x p lo it s  Qu a n tu m   Ev o lu ti o n a ry   A lg o rit h m   (QE A )  f o r  th e   p lac e m e n ts  a n d   siz in g .   T h is  o p ti m isa ti o n   targ e ts  th e   c h e a p e st  g e n e ra ti o n   c o st.  Qu a n t u m   Ev o lu ti o n a ry   A l g o rit h m   is   a n   Ev o lu ti o n a ry   Alg o rit h m   ru n n in g   o n   q u a n t u m   c o m p u ti n g ,   w h ich   w o rk s  b a se d   o n   q u b it s  a n d   sta tes   su p e rp o sit io n   o f   q u a n t u m   m e c h a n ics .   Ev o lu ti o n a ry   a lg o rit h m   w it h   q u b i t  re p re se n tatio n   h a s a b e tt e r  c h a ra c teristic o f  d iv e rsity   th a n   c las sic a l  a p p ro a c h e s,  sin c e   it   c a n   re p re se n t  su p e rp o siti o n   o f   sta tes .   K ey w o r d s :   Dis tr ib u ted   g e n er atio n   E co n o m ic  d is p atch     Qu a n tu m   g en et ic  alg o r it h m   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   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 :   Ni  Ketu t  A r y an i,    P o w er   S y s te m   S i m u latio n   L ab ,   Dep ar tm e n t o f   E lectr ical  E n g in ee r in g ,     I n s tit u t T ek n o lo g i Sep u l u h   No p em b er   ( I T S),   Su r ab ay a,   I n d o n esia.   E m ail: k et u t.a r y a n i @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N     Dis tr ib u ted   g e n er atio n   h a s   an   i m p o r tan t  r o le  in   a  m o d er n   an d   co m p le x   elec tr ic al   p o w e r   s y s te m .     DG s    ar e  o f     s m all  s izes,  h i g h   ef f icie n cie s ,   lo w   in v e s t m e n t  co s ts   an d   th e  m o s t  i m p o r tan t ly   i s   th eir   ab ilit y   to   r u n   o n   r en e w ab le  e n er g y   s o u r ce s .   DG s   ca n   also   p r o v id e  s ta n d - alo n e  r e m o te  ap p licatio n s   w it h   t h eir   r eq u ir ed   p o w er .   Ho w ev er ,   i m p r o p er   p lace m en t  o f   Di s tr ib u ted   Ge n er at io n   w ill  r es u lt  in   i n cr ea s ed   s y s te m   lo s s e s ,   r esu lti n g   in   h i g h er   co s t s .   P lace m en t s   a n d   s izin g s   of   DG  ar e  cr itical  to   th e  o v er all  s y s te m   e f f icien c y .   T h e  u s e  o f   d is tr ib u ted   g e n er at o r   in   th e  s y s te m   h a s   s o m e  ad v an tag e s   i n   ter m s   o f   ec o n o m i c,   tech n ical   an d   en v ir o n m en tal.   E n v ir o n m en tal  ad v a n ta g es  e n tail  r ed u ct io n s   o f   s o u n d   p o llu tio n   an d   e m is s io n   o f   g ases .   Th e  ec o n o m ical   ad v a n ta g es  ar e  r ed u ctio n s   in   tr an s m i s s io n   an d   d is tr ib u tio n   co s t s ,   elec tr icit y   p r ice s   an d   s av i n g s   on   f u e l.  T ec h n ical  ad v an ta g es  co v er   w id e  v ar iet i es  o f   b en ef it s,   f o r   ex a m p le s ,   lin e  lo s s   r ed u ctio n ,   in cr ea s ed   s y s te m   v o ltag e   p r o f i les a n d   i n cr ea s ed   p o w er   s tab il it y   a n d   r eliab ilit y .   I t   ca n   also   p r o v id e  s tan d - alo n e   r e m o te  ap p licatio n s   w it h   t h eir   p o w er   n ee d .   P lan n i n g   o f   an   e lectr ic al   p o wer   s y s te m s   in v o lv in g   D Gs  r e q u ir es  t h e  d e f in itio n   o f   s ev er al  f ac to r s ,   s u c h   as:  t h e  b est  tech n o lo g y   a n d   m et h o d   to   u s e ,   t h e  n u m b er   an d   th e  ca p ac it y   o f   t h e  u n its ,   th e  b est  lo ca tio n ,   th e  n et w o r k   co n n ec tio n   w a y ,   a n d   alik e .   R esear ch er s   h a v e  u s ed   ev o lu tio n ar y   co m p u tatio n al  m e th o d s   f o r   ec o n o m ic  d is p atc h .   J o k o   P ito n o   u s ed   t h e  s i g m o id   d ec r ea s i n g   in er tia   w ei g h t  P SO  f o r   ca l cu lati n g   H y b r id   Op ti m izatio n   o f   E m is s io n   an d   E co n o m ic  Dis p atc h   [ 1 ] ,   Hy b r id   Op tim izatio n   o f   E m i s s io n   an d   E co n o m ic  Di s p atch   b y   t h e  Sig m o id   Dec r ea s in g   I n er tia  W eig h t  P ar ticle  S w ar m   Op ti m izatio n ,   th is   p ap er   p r o p o s ed   tech n iq u e  o f   o p ti m izatio n   w h ic h   co m b in ed   f u el  co s t  ec o n o m ic  o p ti m izatio n   an d   em is s io n   d is p atc h   u s i n g   th e  Sig m o id   Dec r ea s in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 7   :   23 6 5   –   23 7 3   2366   I n er tia  W eig h t   P ar ticle  S w ar m   Op ti m izat io n   a lg o r it h m   ( P SO)   to   r ed u ce   th e   co s t  o f   f u e l  a n d   p o llu ta n ts   r esu lted .   L ea n d r o   d o s   San to s   C o elh o   a, * ,   C h u - S h e n g   L ee   b ,   u s i n g   c h ao tic  a n d   Gau s s i an   p ar ticle  s w ar m   o p tim izatio n   So l v i n g   ec o n o m ic  lo ad   d is p atch   p r o b lem   [ 2 ].   Ho s s ein   Sh a h in za d e h   u s e d   P ar ticle  S w ar m   Op ti m izatio n     a l g o r it h m   to   s o lv e  t h e  e co n o m ic  l o ad   d is p atch   o f   u n it s   i n   p o w er   s y s te m s   w it h   v alv e - p o in t   e f f ec ts   co n s id er atio n   [ 3 ] .   P S O  is   u s ed   f o r   th e  s o l u tio n   o f   D y n a m ic  E co n o m ic  L o ad   Dis p atch   ( DE L D)   p r o b lem   w it h   v al v e  p o in t  l o ad in g   e f f ec ts   a n d   r a m p   r ate  l i m i t s   in   t h e  p ap er   w r it en   b y   G. Sre en iv a s a n     [ 4 ] .   I m p o r tan t  is s u e s   in   e lectr ic   p o w er   in d u s tr ies  ar e  e f f ec t iv el y   ec o n o m ica ll y   o p ti m u m   o p er atio n s   o f   elec tr ic  p o w er   g e n er atio n   s y s te m s .   T h e  m a in   u t ilit y   tar g et  is   to     ac h ie v e   th e   m in i m u m   o p er atin g   co s t     a n d   s y s te m   s tab ili t y .   As  w e ll  as   to   f i n d   t h e  m in i m u m   o p er atin g   co s t    u s i n g   ec o n o m ic  d is p atc h   m et h o d .   T h er e  ar e   s ev er al   k i n d s   o f   m e th o d s   to   ca lcu late   th e  o p er atin g   co s ts .  L ag r an g e   is   th e  m o s t  co m m o n l y   u s ed   to   ca lcu late   th e   m i n i m u m   co s t  o f   elec tr ica l   en er g y   g e n er atio n   [ 5 ] .  I n   ad d itio n   to   th is   m eth o d   th er e  ar e   s ev er al   o th er s   t h at   h av e  b ee n   d e v elo p ed   by   r esear ch er s .    Qu a n tu m   t h eo r y   h as  b ee n   u s ed   w id el y   in   t h e   f ield   o f   elec tr ical   en er g y   s y s te m s .   I n   s ev er a l   p u b licatio n s ,   q u a n t u m   EA s   ar e  u tili ze d   to   ca lcu late  ec o n o m ic   d is p atch .   Fo r   ex a m p le   in   th e  r ef er en ce s   [ 6 ] ,   [ 7 ]  an d   [ 8 ] .   Qu a n tu m - I n s p ir ed   E v o lu tio n ar y   A l g o r ith m   f o r   R ea l  an d   R ea cti v e  P o w er   Dis p atch ,   i n   t h i s   p ap e r ,   QE A   d eter m in e s   th e  s etti n g s   o f   co n tr o l  v ar iab les,  s u c h   as  g en er ato r   o u tp u ts ,   g en er ato r   v o ltag es,  tr a n s f o r m er   tap s   an d   s h u n t V AR   co m p en s atio n   d ev ices  f o r   o p ti m al  P - Q  d is p atch     co n s id er i n g   t h e  b id - o f f er ed   co s t [ 6 ] .     C h ao tic   Qu a n t u m   E v o lu tio n a r y   A l g o r ith m   is   u s ed   to   s o l v e  E n v ir o n m en ta l  E co n o m ic  Dis p atch   o f   S m ar t  Mic r o g r id   C o n tain i n g   Dis tr ib u ted   Ge n er atio n   S y s te m   P r o b lem s .   Q u an tu m   e v o lu t io n ar y   alg o r it h m   is   u s ed   to   co n f ir m   th e   ac cu r ac y   an d   v alid it y   o f   th e  m at h e m ati ca l  m o d el    u s ed   f o r   d eter m i n i n g   e n v ir o n m en t  a n d   ec o n o m ic  d is p atc h   o f   S m ar t  M icr o   G r id ,   w h ic h   is   co n s id er ed   as g en er atio n   co s t a n d   e m is s io n   co s t [ 9 ].   I n   th i s   w o r k ,   q u a n t u m   ev o l u ti o n ar y   al g o r ith m   is   u s ed   f o r   th e  p lace m en t  o f   DG s   in   th e  n e t w o r k   a n d   f o r   d eter m i n i n g   t h e  ca p ac it y   r eq u ir ed   to   r aise  th e   v o lt a g e   on   t h e  b u s e s ,  s o   th at   t h e   v o lta g e   at   each   bus   i s   i n   s af e  co n d it io n   an d   i n cr ea s e s   t h e  s y s te m   lo ad   ab ilit y .  F in al l y ,   we   p er f o r m   t h e  ca lcu latio n   f o r   th e   ec o n o m ic   d is p atch   to   g et   t h e  ch ea p es t   co s t o f   g e n er atio n .   Q u a n tu m   e v o lu tio n ar y   al g o r ith m   is   al s o   u s e d   in   s i m ilar   w a y   i n   r ef er en ce   [ 1 0 ] , [ 1 1 ] .       2 .     RE SE ARCH   M E T H O D   2 . 1 .     E co no m ic  Dis pa t ch  T he o ry   T h e  m at h e m atica l  f o r m u latio n   o f   th e  to tal  co s t  f u n ctio n   is   f o r m u la ted   as f o llo w s :     min     = ∑ ( ) = 1 + ∑ ( ) ℎ = 1             ( 1 )     w h er e             is   th e  to tal  f u el  co s t f o r   th e  i  th   g en er ato r   ( in   $ /h ) .   Gen er all y ,   t h e  f u el  co s t o f   th er m al  g e n er ati n g   u n it is   r ep r ese n ted   in   p o l y n o m ia l f u n ctio n ,     ( ) = + + 2                   ( 2 )     w h er e  ,    an d      ar e  co s t c o ef f ici en ts   o f   g e n er ato r   .   T h e  DG  g en er atio n   co s t.      ( ) =                   ( 3 )     w h er e     is     co s t c o ef f icie n ts   o f   DG    C o n v en t io n all y ,   th er e  is   n o   o r   n eg li g ib le  DG  ca p ac it y   ex is tin g   in   th e  p o w er   s y s te m .   I n   ec o n o m i c   d is p atch ,   th e  s y s te m   d e m a n d   an d   d eliv er y   lo s s   ar e  s er v ed   b y   u til it y   g e n er ato r s   o n l y .   W i th   t h e  o u t s p r ea d   o f   DG's  i n   d is tr ib u t io n   n et w o r k s ,   th e   n o n   D G  s y s te m   e v o lv e s   in to   a  h y b r id   g e n er atio n   e n v ir o n m e n t.  T h e  D G  g en er atio n   ca p ac it y   h as  to   b e  tak en   in to   ac co u n t  i n   t h e  n e w  en v ir o n m e n t.  T o   ac h iev e  t h is ,   a  m o d i f icatio n   o f   th e  co n v e n tio n al  ec o n o m ic    d is p atch .   I n   ad d itio n ,   N  g e n e r ato r s   ar e  co n n ec ted   to   th e  s y s te m   .   T h e  p o w er   b alan ce   co n s tr ai n t b ec o m es:     ∑ + ∑ ℎ =   +                ( 4 )     w h er e    ∑   is   th e  to tal  p o w er   g e n er ated   b y   u tili t y   g en er ato r s   a n d   ∑     is   th e  to tal  p o w er   f r o m   DG   in s ta lled   in   b u s e s ,   w h ile      is   to tal  lo ad   an d      is   to tal  lo s s es o f   t h e  s y s te m .     C o n s eq u en tl y ,   t h e  g e n er atio n   co s t  co n s is t s   o f   t w o   p ar ts :  th e   p o w er   g e n er ated   f r o m   e x is t in g   an d   p o w er   f r o m   DG  in   lo ad   b u s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E co n o mic  Dis p a tch     u s in g   Qu a n tu m  E vo lu tio n a r y  A lg o r ith m   in   E lectrica l P o w e r …   ( N i Ke t u t A r ya n i )   2367      = ∑ + ∑ ℎ                 ( 5 )     is   o b tain ed   b y   ec o n o m icall y   d is p atch i n g   lo ad   a n d   d eliv er y   l o s s   a m o n g   t h ese  o n lin e  g e n er ato r s   an d   DGs.   So m e  co n s tr ai n ts   f o r   ea ch   g e n er ato r   m u s t  b e  al s o   s at is f ied .   Gen er atio n   p o w er   o f   ea ch   g en er ato r   s h o u ld   b e   laid   b et w ee n   m a x i m u m   a n d   m in i m u m   li m i ts .   T h e  co n s tr ai n t  f o r   ea ch   g e n er ato r   is     ≤ ≤                 ( 6 )     w h er e     an d      ar e   th e  o u tp u t  o f   th e  m in i m u m   a n d   m ax i m u m   o p er atio n   o f   th e  g en er ati n g   u n it   i  ( in   MW ) ,   r esp ec tiv el y .     Vo ltag e  at  lo ad   b u s es     < <                  ( 7 )     w h er e     an d      ar e  v o ltag e  m i n i m u m   a n d   m a x i m u m   ea c h   b u s es.     L ine  P o w er   F lo w     N e w th o n   R ap s o n     ( N R )   is   a  v er y   co m m o n   m e th o d   u s ed   to   ca lcu late  t h e  p o w er   f lo w   o n   th e  s y s te m .   T h e  NR   p o w er   f lo w   i s   u s ed   t o   ca lcu late   t h e  lo s s es   in   t h e  s y s te m   an d   th e   v o l ta g e  o n   ea c h   b u s .   T h e  t h eo r y   o f   p o w er   f lo w   u s ed   in   t h is   p ap er   r ef er s   to   th e  r ef er e n ce   [ 5 ] .       I nje ct ed  P o w er   T h e  co m p lex   p o w er   at  b u s   ' i   '   i s :     ∗ = ∗ ∑  = 1                 ( 8 )     T h e  v ar iab les u p d ated   af ter   k  th   iter atio n   ar e  g i v e n   as :     ∆ ( + 1 ) = ∆ ( ) + ∆                 (9 )     | | ( + 1 ) = | | ( ) + ∆ | |                 ( 10 )     P o w er   f lo w   f r o m   i th   b u s   to   j   t h   b u s   t h r o u g h   t h e  li n e  co n n ec t ed   b etw ee n   t h ese  b u s es i s   g i v e n   b y :      =  ∗ = ( −  +  0 )               ( 11 )     T h e  p o w er   f lo w   f r o m   t h e   j   th   b u s   to   i th   b u s   is :      =  ∗ = ( −   +  0 )               ( 12 )     L ine  L o s s es     = ∑ ∑ (  +  )    =    =               ( 13 )     = ∑ ∑ { (  +  ) + (  +  ) }    =    =           ( 14 )       2 . 2 .     Q ua ntu m   E v o lutio na ry   Alg o rit h m   ( Q E A)     T h e  b ase  th eo r ies  o f   Q u an t u m   E v o l u tio n ar y   A l g o r ith m   m eth o d   ar e  th e  co n ce p ts   o f   q u b its   an d   t h e  s u p er p o s itio n   o f   s tate s   o f   q u a n tu m   m ec h a n ics.  Q u b it  is   th e  s m al lest   u n it  o f   in f o r m atio n   s t o r ed   in   a  t w o - s ta te   q u an t u m   co m p u ter .   A   q u b it  m a y   b e  in   t h e  s tate  ‘ 1 ’   o r   in   t h e   s tate   ‘ 0 ’   o r   in   an y   s u p er p o s itio n   o f   t h e  t w o .   T h e  s tate  o f   a  q u b i t c an   b e  r ep r esen ted   as ,     | 〉 = | | 2 + | | 2                 ( 15 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 7   :   23 6 5   –   23 7 3   2368   As  also   ilu s tr ated   in   f i g u r e  1 ,   α   an d   β  ar e  co m p lex   n u m b er s   s p ec if y i n g   th e  p r o b ab ilit y   a m p l itu d es  o f   t h e  s tate   ‘ 0 ’   an d   ‘ 1 ’   r esp ec ti v el y .   | | 2   g iv e s   th e  p r o b ab ilit y   th a t  th e  q u b it  w il l  b e  f o u n d   in   ‘ 0 ’   s tate  an d   | | 2   g iv es  th e   p r o b a b ilit y   th a t th e  q u b it  w i ll  b e  f o u n d   i n   th e  ‘ 1 ’   s tate.   No r m aliza tio n   o f   t h e  s tate  to   u n it y   g u ar a n tees ,     | | 2 + | | 2 = 1                   ( 16 )     2   s tates   ca n   b e  r ep r esen ted   at  th e  s a m e  ti m e  b y   a  s y s te m   o f   m   q u b its .   QG A   is   b ased   o n   th e  co n ce p t  o f   q u b its .   On e  q u b it i s   d ef i n ed   with   a  p air   o f   co m p lex   n u m b er s   ( α , β )   as ,       [ ]                     ( 17 )     w h ic h   is   c h ar ac ter ized   b y   ( 8 )   an d   ( 9 ) .   A n d   an   m - q u b its   r ep r esen tat io n   is   d e f in ed   as     [ 1 1 | 2 2 | … … | ]                   ( 18 )     w h er e    | | 2 + | | 2 = 1 ,   i =   1 , 2 , 3 . . . m   T h e  ad v an tag e   o f   t h is   r ep r esen tatio n   is   t h at  i t  can   r ep r ese n t  an y   s u p er p o s itio n   o f   s tate s .   F o r   in s ta n ce ,   i n   a  th r ee   q u b its   s y s te m   w ith   t h r ee   p air s   o f   a m p lit u d es s u ch   a s ,     [ 1 √ 2 1 √ 2 | √ 3 2 1 2 | 1 . 0 0 ]                   ( 19 )     T h e  s tate  o f   th e  s y s te m   ca n   b e  r ep r esen ted   as ,     √ 3 2 √ 2 | 000 〉   +   0 | 001 〉 + 1 2 √ 2 | 010 〉 + 0 | 011 〉   + √ 3 2 √ 2 | 100 〉   + 0 | 101 〉 + 1 2 √ 2 | 110 〉 + 0 | 111 〉         T h e  ab o v e  r esu lt  m ea n s   th at  t h e  p r o b ab ilit ies  t o   r ep r esen t  th e  s tate  | 000 〉 , | 010 〉 , | 100 〉       an d   | 110 〉    ar e           3 8    ,  1 8    ,  3 8   an d     1 8      r esp ec ti v el y .   T h e  th r ee   q u b it s   s y s te m   o f   ( 1 1 )   h as  f o u r   s tate s   i n f o r m atio n   a t  th e   s a m e  ti m e.   E v o lu tio n ar y   al g o r it h m   w it h   q u b it  r ep r esen tatio n   h as   a  b etter   ch ar ac ter is tic  o f   d iv er s it y   th a n   cla s s ica l   ap p r o ac h es,  s in ce   it  ca n   r ep r es en t  s u p er p o s itio n   o f   s ta tes.  O n e  q u b it  s tr in g   s u ch   a s   ( 1 1 )   is   en o u g h   to   r ep r esen t   f o u r   s tate s .   C o n v er g e n ce   ca n   b e  also   o b tain ed   w it h   th e  q u b i t  r ep r esen tatio n .   A s   | | 2   o r   | | 2   ap p r o ac h es  to   1   o r   0 ,   th e  q u b it   s tr i n g   co n v er g es  to   a   s i n g le  s tate  a n d   t h e  p r o p er ty   o f   d i v er s it y   d i s ap p ea r s   g r ad u all y .   T h at   is ,   s i m u lta n eo u s l y ,   th e  q u b it  r ep r esen tatio n   h a s   b o th   th e  c h ar ac ter is tic   o f   e x p lo r atio n   an d   t h e  ch ar ac ter is tic  o f   ex p lo itati o n .     Ro t a t io n G a t e   [ 1 0 ]     Q - g ate    ( r o tatio n   g a te)   is   d ef i n ed   as  a  v ar iatio n   o p er ato r   o f   Q E A ,   b y   w h ich   o p er atio n   a n y   u p d ated   q u b it  s h o u ld   at  all  ti m e  s ati s f y   th e  n o r m al izatio n   co n d it io n ,  | ′ | 2 + | ′ | 2 = 1   ,   w h er e  ′   an d     ′    ar e  th e   v alu e s   o f   t h e  u p d ated   q u b it.   T h e  f o llo w i n g   r o tatio n   g ate  i s   u s ed   as a   q u b it:     [ ( + 1 ) ( + 1 ) ] = ( ) × [ ( ) ( ) ]         ( = 1 , 2 , … , )           ( 20 )     ( ) = [ c os ∆ − s in ∆ s in ∆ c os ∆ ] ( = 1 , 2 , … , )           ( 21 )     ∆ is   a  r o tatio n   an g le  ( F ig . 1 )   o f   ea ch   m e m b er   o f   t h e  p o p u lat io n .   T h e  r o tatio n   a n g le   ∆ is   r elate d   to   t h e   n o r m al ized   d i f f er e n ce   ∆   b et w ee n   ac h ie v e m e n t  o f   ea c h   o f   m e m b er   o f   p o p u latio n   an d   th e  g lo b al  b est   o p tim u m .     ∆ = ∆ ×    ( − ) ×  [ × s in ∆ − × ( 1 − c os 〖 ∆ ) 〗 ]     ( 22 )     w h er e  :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E co n o mic  Dis p a tch     u s in g   Qu a n tu m  E vo lu tio n a r y  A lg o r ith m   in   E lectrica l P o w e r …   ( N i Ke t u t A r ya n i )   2369     ∆ = × ( 1 − ( ) ( ( ) )     ( = 1 , 2 , … , )             ( 23 )      ( − ) =   { + 1        ≥ − 1          <             ( 24 )        [ × s in ∆ − × ( 1 −  ∆ ) ]   = { + 1      × s in ∆ ≥ × ( 1 −  ∆ ) − 1      × s in ∆ < × ( 1 −  ∆ )   ( 25 )             Fig u r e  1 . B asic Q u an tu m - b it ( q u b it)       2 . 3 .     P r o ble m   F o r m ula t io n   T h e  o b j ec tiv e  f u n ctio n   o f   th i s   p r o p o s ed   m et h o d   is   :     min     = ∑ ( ) = 1 + ∑ ( ) ℎ = 1               ( 26 )     w h er e             is   th e  to tal  f u el  co s t  f o r   th e  i  th   th er m al    g en er ato r   ( $ /h ) ,    is   th e  to tal  co s t  f o r   g en er ated   p o w er   o f   DG    ( $ /h ) .     B u s   v o lta g e  co n s tr ain :     |   | ≤ | | ≤ |    |                 ( 27 )     C ap ac it y   DG  co n s tr ai n   :       ≤ ≤      ( 28 )     2 . 4 .     T he  P ro po s ed  M et ho d   T h e  p r o p o s ed   m eth o d   ca n   b e  d escr ib ed   in   th e  f o ll o w i n g   s te p s   an d   th e  f lo w ch ar t  o f   t h e  al g o r ith m   is   in   f ig u r e  2 .   1.   Star t  w ith   t =   0   2.   I n itialize  a  p o p u latio n   o f   n  m e m b er s   ( q u b it st r i n g )   :     ( 0 )   = { 1 ( 0 ) , 2 ( 0 ) , … , ( 0 ) }   3.   E ac h   q u b it st r i n g     i s   r ep r esen t ed :   1 ( 0 ) = [ | 1 ( 0 ) 1 ( 0 ) | | 2 ( 0 ) 2 ( 0 ) |     .     .     . | ( 0 ) ( 0 ) | ]             4.   Fo r   all  q u b it  s tr in g s    i n itialize  th e  a m p li tu d e  a m p l if ica tio n   at  :   1 ( 0 ) = | 1 √ 2 1 √ 2 … 1 √ 2 1 √ 2 … |               5.   R an d o m l y ,   m ak e  a  s e t b in ar y   s o lu tio n   P ( 0 )   b y   o b s er v i n g   Q( 0 )   s tate  :   ( 0 ) = { 1 ( 0 ) , 2 ( 0 ) , … , ( 0 )   }     6.   E ac h   DG   is   r ep r esen ted   b y   8   b it  b in ar y   n u m b er .   T h e  MSB   ( Mo s t  S ig n ifica n t  B it )   s ig n i f ie s   w h et h er   th e  DG  is   p r esen t.  I f   th i s   b it  is   1 ,   DG   is   p r esen t  at  th e  b u s   an d   th is   DG’ s   o u tp u t  p o w er   is   d eter m i n ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 7   :   23 6 5   –   23 7 3   2370   b y   t h e  r est  7   b its   a n d   also   b as ed   o n   th e     an d      s p ec if ied   in   t h e  in p u t  p ar a m eter   m atr i x .   I f   th e  MSB   is   0 ,   DG  is   n o t p r esen t a n d   t h e  b u s   i s   co n s id er ed   as   lo ad   b u s .   7.   E v alu a te  ea ch   ( 0 )         ( = 1 , 2 , … , ) ,   p r ep a r e  b u s   d a ta  m atr i x   8.   Usi n g   t h e  b u s   d ata,   r u n   lo ad   f l o w   an d   o b tain   p o w er   g en er ate d   by   ea ch   g en er ato r .   9.   C alcu late  th e  o b j ec tiv e  f u n cti o n   an d   s to r e  th e  f itn e s s   v alu e.   Fo r   th is   ec o n o m ic  d is p atch ,   w e  u s e  ( 26 )  as th e  o b j ec tiv e  f u n ct io n .   10.   P er f o r m   s tep s   ( 5 )   –   ( 7 )   f o r   ea c h   p o p u latio n   m e m b er .   11.   Fin d   p o p u latio n   m e m b e r   w it h   th e  h i g h e s t  f itn e s s   v al u e  an d   s to r e  th is   a s   th e  b est  s tr i n g   o f   th e   iter atio n .   12.   Nex t iter atio n   (   t =   t + 1   )   13.   Gen er ate  t h e  n e x t p o p u latio n   f r o m   th e  c u r r en t p o p u latio n   b y   r o tatin g   ea c h   m e m b er   s u c h   t h at  th e  n e w  g en er atio n   i s   clo s er   to   t h e  b es t  s tr i n g .   See   f ig   1 .   R o tatio n   i s   d o n e  b y   r o tato r   m atr ix   t h at  is   ca lcu late d   as p er   eq u atio n s   ( 20 )  -   ( 21 ) .   14.   P er f o r m   s tep s   ( 4 )   -   ( 1 0 )   as m a n y   ti m e s     as n ee d ed .   15.   T h e  m o s t o p ti m u m   s o lu tio n   is   th e  b est s tr i n g   o f   th e  la s t iter at io n .       S T A R T F O R   E A C H   M E M B E R :   C O M P O S E   B U S D A T A ,   R U N   P O W E R F L O W ,   O B T A I N   P O W E R   O F   A L L   G E N E R A T O R S ,   U S I N G   T H E   S P E C I F I E D   C O S T   F U N C T I O N S   C A L C U L A T E   T H E   F I T N E S S   V A L U E G E N E R A T E   I N I T I A L   P O P U L A T I O N   O F   N   M E M B E R S   ( Q U B I T   S T R I N G S ) F I N D   M E M B E R   W I T H   T H E   H I G H E S T   F I T N E S S   V A L U E N U M B E R   O F   I T E R A T I O N   R E A C H E D ? P R I N T   O U T   T H E     B E S T   S Y S T E M   C O N F I G U R A T I O N   C O M P R I S E D   B Y   T H E   P O P U L A T I O N   M E M B E R   W I T H   T H E   H I G H E S T   F I T N E S S   V A L U E S T O P B A S E D   O N   T H E   B E S T   P O P U L A T I O N   M E M B E R ,   G E N E R A T E   T H E   N E X T   P O P U L A T I O N   B Y   R O T A T I N G   E A C H   M E M B E R   O F   C U R R E N T   P O P U L A T I O N   Q U B I T S R E A D   I N   S Y S T E M   P A R A M E T E R S   M A T R I C E S :   B U S D A T A ,   L I N E D A T A ,   P O S S I B L E   B U S E S   F O R   D G s ,   P O S S I B L E   D G s   P O W E R S   ( p m i n - p m a x ) ,   C O S T   F U N C T I O N   O F   E A C H   D G R E A D   I N   A L G O R I T H M   P A R A M E T E R S :   N U M B E R   O F   P O P U L A T I O N S ,   N U M B E R   O F   I T E R A T I O N S ,   N U M B E R   O F   B I T S   Fig u r e  2 . T h e  F lo w ch ar t         3.   RE SU L T S AN D  AN AL Y SI S     T h is   w o r k   ex p lo its   I E E E   3 0 - b u s   s y s te m s   ( s y s te m   w it h   1 0 0 MV A  b ase,   1 3 5   KV  b ase  an d   f r eq u e n c y   as  6 0 Hz)   to   ev alu ate   th e  p er f o r m an ce   o f   t h e  p r o p o s ed   alg o r i th m .   I n   th i s   s y s te m ,   th e  b u s es   1 ,   2 ,   5 ,   8,   1 1 ,   an d   13   ar e  g en er ato r   b u s e s   a n d   o th er s   ar e  lo ad   b u s es  as   s h o w n   i n   Fig u r e  3 .   T h e  g en er ato r s   p ar a m eter s   ar e  i n   tab le   1.   Po w er   Gen er atio n   L i m it s   An d   C o s t G e n er ated   C o ef f icie n t s       T ab le  1 .   Gen er ato r   d ata   B u s                     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E co n o mic  Dis p a tch     u s in g   Qu a n tu m  E vo lu tio n a r y  A lg o r ith m   in   E lectrica l P o w e r …   ( N i Ke t u t A r ya n i )   2371   1   5 0 . 0 0   2 0 0 . 0   -   -   0   2 . 0 0     49 . 5   1 0 - 4   2   2 0 . 0 0   8 0 . 0 0   - 4 0 . 0 0   5 0 . 0 0   0   1 . 7 5   1 7 5 . 0   1 0 - 4   5   1 5 . 0 0   5 0 . 0 0   - 4 0 . 0 0   4 0 . 0 0   0   1 . 0 0   6 2 5 . 0   1 0 - 4   8   1 0 . 0 0   3 5 . 0 0   - 1 0 . 0 0   6 0 . 0 0   0   3 . 2 5     8 3 . 0   1 0 - 4   11   1 0 . 0 0   3 0 . 0 0   - 6 . 0 0   2 4 . 0 0   0   3 . 0 0   2 5 0 . 0   1 0 - 4   13   1 2 . 0 0   4 0 . 0 0   - 6 . 0 0   2 4 . 0 0   0   3 . 0 0   2 5 0 . 0   1 0 - 4             In   th i s   s i m u latio n ,   s y s te m   is   o p er ate d   in   cr itical  co n d itio n ,     i n   w h ich   t h e  v o ltag e  o f   s o m e   o f   th e  b u s e s   ap p r o ac h es   th e   m in i m u m   all o w ab le   v al u e .   T h is   is   ac h ie v ed   b y   i n cr ea s i n g   t h e  i n itia l  l o ad   b y   a  s m al l  s tep   ev er y   ti m e  an d   th e n   p er f o r m in g   p o w er   f lo w   ca lcu latio n   to   g et  th e   v o lta g e.   As  s o o n   as  th e   v o ltag e   f a lls   o u t  o f   allo w ab le  r a n g e   o f   0 . 9 ≤ ≤ 1 . 1        ( as  p er   IEEE   s tan d ar d   f o r   v o lta g e s   on   t h e  b u s es),   t h e  lo ad   ca n   b e   co n s id er ed   as th e  m ax i m u m   lo ad   o f   th e  s y s te m .   A t   t h is   m ax i m u m   lo ad ,   DGs    s tar t p ar ticip atin g .     DGs    ar e  m ea n t  to   en h a n ce   th e   ca p ab ilit y   o f   t h e   p o w er   s y s t e m   ( s y s te m   lo ad   ab ilit y )   an d   t o   im p r o v e   v o ltag e   p r o f ile .   So   as  to   b r in g   v o lta g es   o n   th e   b u s es   b ac k   u p   in   t h e  n o r m a l  r an g e  o f     0 . 9 ≤ ≤ 1 . 1        ag ain .   A p ar t  f r o m   v o ltag e   p r o f ile  i m p r o v e m en t,   r en e w ab le   g e n er atio n     p lace m e n t   an d   s i zin g   ar e  i m p o r tan t   p ar t o f   th e  ec o n o m ic  d is p atc h   s tr ateg y   to   m i n i m ize  t h e  o v er a ll g en er at io n   co s t.     I n   th is   w o r k ,   Q E A   is   u s ed   to   d ev is e  t h e  p lace m en t   an d  t h e   s ize   o f   th e  g e n er ato r s     in   th e  s y s te m .   T h e  s o lu tio n   i s   n ea r   o p tim u m   a n d   s til l   m ee ts   s ta n d ar d   v o ltag e  p r o f ile   r eq u ir e m e n t.   DG  p o s ted   o n   t h is   s i m u latio n   h as  a  r at in g   of   5  -   1 0   MW    an d   th e   co s t e q u atio n   f o r   DG  w as       y =4 . 5 0 P .   S im u latio n s   w er e  p er f o r m ed   b ef o r e  an d     af ter   th e  r e n e w ab le  g e n er ato r s   in s ta lled .         Fig u r e  5 .     Vo ltag e  p r o f ile  o f   t h e   b u s e s       T ab le  2 .   S im u latio n   r esu lt   B u s      L o a d      ( M W )           B u s   V o l t a g e   ( pu )   G e n e r a t i o n   I n   i n i t i a l   c o n d i t i o n   ( M W )   B u s   V o l t a g e   ED _ Q EA   w i t h   D G   ( pu )   G e n e r a t i o n   ED _ Q EA   w i t h   D G   ( M W )   B u s   V o l t a g e       ED _ N R            w i t h   D G                       ( pu )   G e n e r a t i o n   ED _ N R   w i t h   D G   ( M W )   1   0 . 0 0 0   1 . 0 5 0   2 0 0   1 . 0 6 0   1 9 8 . 3   1 . 0 6 0   1 9 9 . 9 0   2   3 4 . 4 4 0   1 . 0 3 3   80   1 . 0 4 3   8 0 . 0   1 . 0 4 3   8 0 . 0 0   3   3 . 8 0 9   1 . 0 1 1   0   1 . 0 2 9   0 . 0   1 . 0 2 2   0 . 0 0   0.0 00 0.2 00 0.4 00 0.6 00 0.8 00 1.0 00 1.2 00 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 V_ in itia l V_ QE A V_ N R     Fig u r e  3 .     Sin g le   L i n e  Dia g r a m   o f   T h e  I E E E   3 0   B u s   P o w er   S y s te m   Fig u r e  4     .   T h e  C o n v er g e n ce   o f   E co n o m ic  D is p atc h   0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 2 6 1 . 5 1262 1 2 6 2 . 5 1263 1 2 6 3 . 5 1264 1 2 6 4 . 5 1265 >   >     B e h a v i o u r   o f   Q u a n t u m   G e n e t i c   A l g o r i t m     <   < I t e r a t i o n G e n e r a t i n g   C o s t   ( R p / H o u r ) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 7   :   23 6 5   –   23 7 3   2372   4   1 2 . 0 6 0   1 . 0 0 3   0   1 . 0 2 1   0 . 0   1 . 0 1 3   0 . 0 0   5   1 4 9 . 5 0 0   0 . 9 9 0   50   1 . 0 0 0   5 0 . 0   1 . 0 0 0   3 4 . 7 9   6   0 . 0 0 0   1 . 0 0 0   0   1 . 0 1 5   0 . 0   1 . 0 1 1   0 . 0 0   7   3 6 . 1 8 0   0 . 9 8 6   0   1 . 0 0 0   5 . 0   1 . 0 0 0   1 0 . 0 0   8   4 7 . 6 1 0   1 . 0 1 0   35   1 . 0 1 0   3 5 . 0   1 . 0 1 0   3 5 . 0 0   9   0 . 0 0 0   0 . 9 8 1   0   1 . 0 2 9   0 . 0   1 . 0 3 4   0 . 0 0   10   9 . 2 0 4   0 . 9 5 7   0   1 . 0 1 0   0 . 0   1 . 0 1 2   0 . 0 0   11   0 . 0 0 0   1 . 0 1 2   30   1 . 0 8 2   3 0 . 0   1 . 0 8 2   3 0 . 0 0   12   1 7 . 7 7 0   0 . 9 7 8   0   1 . 0 2 5   0 . 0   1 . 0 4 9   0 . 0 0   13   0 . 0 0 0   1 . 0 0 0   40   1 . 0 5 1   4 0 . 0   1 . 0 7 1   4 0 . 0 0   14   9 . 8 3 9   0 . 9 5 6   0   1 . 0 0 8   0 . 0   1 . 0 2 7   0 . 0 0   15   1 3 . 0 1 0   0 . 9 4 8   0   1 . 0 0 5   0 . 0   1 . 0 2 1   0 . 0 0   16   5 . 5 5 4   0 . 9 5 8   0   1 . 0 0 7   0 . 0   1 . 0 1 9   0 . 0 0   17   1 4 . 2 8 0   0 . 9 5 1   0   1 . 0 0 0   5 . 0   1 . 0 0 0   5 . 0 0   18   5 . 0 7 8   0 . 9 3 3   0   0 . 9 9 9   0 . 0   1 . 0 0 5   0 . 0 0   19   1 5 . 0 8 0   0 . 9 2 8   0   1 . 0 0 0   5 . 0   1 . 0 0 0   1 0 . 0 0   20   3 . 4 9 1   0 . 9 3 4   0   1 . 0 0 1   0 . 0   1 . 0 0 2   0 . 0 0   21   2 7 . 7 7 0   0 . 9 3 9   0   1 . 0 0 0   5 . 3   1 . 0 0 0   5 . 0 0   22   0 . 0 0 0   0 . 9 4 0   0   1 . 0 0 1   0 . 0   1 . 0 0 2   0 . 0 0   23   5 . 0 7 8   0 . 9 3 2   0   0 . 9 9 8   0 . 0   1 . 0 0 7   0 . 0 0   24   1 3 . 8 10   0 . 9 2 2   0   1 . 0 0 0   5 . 0   1 . 0 0 0   1 0 . 0 0   25   0 . 0 0 0   0 . 9 3 2   0   0 . 9 9 8   0 . 0   1 . 0 0 4   0 . 0 0   26   5 . 5 5 4   0 . 9 0 6   0   1 . 0 0 0   5 . 3   1 . 0 0 0   5 . 0 0   27   0 . 0 0 0   0 . 9 5 0   0   0 . 9 9 6   0 . 0   1 . 0 1 0   0 . 0 0   28   0 . 0 0 0   0 . 9 9 7   0   1 . 0 1 3   0 . 0   1 . 0 0 8   0 . 0 0   29   3 . 8 0 9   0 . 9 1 8   0   0 . 9 6 7   0 . 0   0 . 9 8 0   0 . 0 0   30   1 6 . 8 0 0   0 . 8 9 9   0   0 . 9 4 9   0 . 0   0 . 9 6 3   0 . 0 0   T o t .   l o a d   ( M W )   4 4 9 . 9 0 0                 T o t .   G e n   ( M W )          4 3 5 . 0 0 0     4 6 3 . 9 4 2       4 6 4 . 6 9 3     L o ss e s   ( M W )                                 1 4 . 0 42     1 4 . 7 9 3     Co s t         ( $ / H o u r )                                                                                         1 593 . 63                                                                                   1 5 5 8 . 9 0       By   u s in g   Ne w to n - R ap h s o n   P o w er   Flo w ,   f r o m   T ab le  2 ,   w e   ca n   s ee   t h at  w h en   th e   to tal  l o ad   o f   th e   s y s te m   is   r ea c h i n g   m a x i m u m   at  4 4 9 . 9   MW ,   th e  v o ltag e s   at  b u s   3 0   ar e  b elo w   s ta n d ar d   ( 0 . 8 9 9   p u ) .   Ne w   g en er ato r s   n ee d   to   b e  ad d e d   in   o r d e r   to   s u f f icie n tl y   s at is f y   p o w er   d e m an d   an d   to   s h o u ld er   lin e  lo s s e s   an d   also   to   in cr ea s e  th e  v o lta g e s   o f   th e   b u s es  u n d er   s tan d ar d   ( b u s 3 0 ) .   S m all  ca p ac it y   d is tr ib u ted   g e n er ato r s   ( DGs)  ca n   s u p p le m e n t  t h e  e x i s tin g   t h er m al  g e n er ato r s   in   i m p r o v i n g   v o ltag e  p r o f ile s   o f   t h e  b u s es.  Q E A   m et h o d   is   u s ed   in   co m b i n atio n   w it h   p o w er   f lo w   f o r   ca lcu lati n g   g e n er ati o n   co s t  o f   t h e  t h er m al   g e n e r ato r s   an d   f o r   th e   p lace m en t a n d   s izi n g   o f   DGs.   T h e  ty p ical  iter atio n   co n v er g e n ce   is   i n   f i g u r e  4 .   W e   ca n     s ee   f r o m   tab el  2   t h at  p lacin g   DGs   o f   s ize s   5 ,   5 ,   5 ,   5 . 3 ,   5   ,   5 . 3   MW   o n   b u s es    7 ,   1 7 ,   1 9 ,   2 1 ,  2 4   an d   2 6   r esp ec tiv el y   r aise s   th e  v o lta g es  a t  s o m e  o f   t h e m ,   s o   th at   t h e  v o lta g e  o n   ea c h   b u s   r e m ain s   at   th e   lev el  p er m i tted   as see n   i n   f ig u r e  5 .   T h e  ch ea p est g e n er ati n g   co s t a s   o b tain ed   f r o m   t h e  ca lc u latio n   is   1 5 9 3 . 6 3 $ /   h  w it h   l o s s e s   o f   1 4 . 0 4 2   M W .   I n   o r d er   to   co n f ir m   th at   QE A   i s   e f f ec tiv e   en o u g h   i n   t h i s   o p ti m i s atio n ,   la m b d a  iter at io n   o f   t h e   E co n o m ic  Dis p atc h   w as  p er f o r m ed .   I n   th e  iter atio n ,   DG s   ar e  p lace d   o n   th e  s a m e  b u s e s   as   th e  b u s es  o b tai n ed   f r o m   t h e  ca lc u latio n   d o n e  u s in g   QE A   ( th e  b u s e s   7 ,   1 7 ,   1 9 ,   2 1 ,   2 4   an d   2 6 )   an d   w it h   th e  DG s   ca p ac ities   o f   5 - 10  MW   an d   at  m a x i m u m   lo ad   o f     4 9 9 . 9   MW .   T h e  r esu ltin g   g e n er atio n   co s t  is   1 5 5 8 . 9 0   $ /h   w it h   lo s s es  o f   1 4 . 7 9 3   MW .   T h e  o v er all  s y s te m   s tab i lit y   i s   b etter ,   w h er e  th e  v o ltag es o f   all  b u s e s   ar e  at  lev el s   p er m itted .       4 .     CO NCLUS I O N     T h is   is   a  s tu d y   o f   E co n o m ic  Dis p atch     u s in g   Qu a n t u m   E v o lu tio n ar y   Alg o r it h m     ( QE A )   in   E lectr ical   P o w er   S y s te m   in v o lv in g   Di s tr ib u ted   Gen er ato r s .  QE A   ca n   b e  u s ed   f o r   th e  p lace m e n ts ,  s izi n g   an d   t h e  ca lcu latio n   of   t h er m a l p o w er   g en er atio n   a n d   d is tr ib u ted   g e n e r atio n     to   g et   th e  c h ea p est   co s t   o f   g en er atio n .     ACK NO WL E D G E M E NT S   T h e  au th o r s   t h an k   t h e   P o w er   S y s te m   Si m u latio n   L ab o r ato r y ,   Dep ar t m e n t  o f   E lectr ical  E n g i n ee r i n g ,   I n s tit u t T ek n o lo g i Sep u l u h   No p em b er   f o r   all  f ac ilit ie s   an d   s u p p o r ts   f o r   th is   r esear ch .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E co n o mic  Dis p a tch     u s in g   Qu a n tu m  E vo lu tio n a r y  A lg o r ith m   in   E lectrica l P o w e r …   ( N i Ke t u t A r ya n i )   2373   RE F E R E NC E S   [1 ]   Jo k o   P i to n o ,   A d i  S o e p ri jan to ,   a n d   T a k a sh i  Hi y a m a ”   Hy b rid   Op ti miza ti o n   o f  Emissio n   a n d   Eco n o mic   Disp a tch   b y   th e   S ig mo i d   De c re a sin g   In e rtia   W e ig h t  Pa rticle   S wa rm   Op ti miza ti o n ” ,   W o rld   A c a d e m y   o f   S c ien c e ,   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y   6 0   2 0 0 9   [2 ]   L e a n d ro   d o s  S a n t o s  Co e l h o   a , * ,   Ch u - S h e n g   L e e   b ,   “ El e c trica l  Po we r  a n d   S o lvin g   e c o n o mic   l o a d   d isp a tch   p ro b lem s  in   p o we r  sy ste ms   u sin g   c h a o ti c   a n d   Ga u ss ia n   p a rticle   swa rm   o p ti miza t io n   a p p ro a c h e s ”,    En e rg y   S y st e m s 3 0   (2 0 0 8 )   2 9 7 – 3 0 7 ,   E L S IV IER.   [3 ]   Ho ss e in   S h a h in z a d e h 1 ,   S a y e d   M o h se n   Na sr - A z a d a n i2 ,   Na z e re h   Ja n n e sa ri3 ,  “ Ap p li c a t io n s  o f   Pa rt icle   S wa r m   Op ti miza ti o n   Al g o rith m  to   S o lvi n g   t h e   Eco n o mic   L o a d   Disp a tch   o f  Un i ts  in   Po we r  S y ste ms   wit h   Va lve - Po i n t   Ef fec ts ” ,   In ter n a ti o n a l  Jo u rn a l  o f   El e c tr ica l  a n d   Co m p u ter E n g in e e rin g   (IJECE)   [4 ]   G . S re e n iv a sa n ,   Dr.  C. H. S a ib a b u ,   Dr.S . S iv a n a g a ra ju ,  “ S o lu t io n   o f   Dy n a mic   Ec o n o mic   L o a d   Disp a tch   ( DEL D)  Pro b lem   wit h   V a lve   P o in t   L o a d in g   Ef fec ts  a n d   R a mp   Ra te  L imit s  Us in g   PS O ” ,   I n tern a ti o n a l  Jo u r n a l  o f   El e c tri c a l  a n d   Co m p u ter E n g in e e rin g   (IJECE)   V o l . 1 ,   No . 1 ,   S e p tem b e r  2 0 1 1 ,   p p .   x x ~ x x   IS S N:  2 0 8 8 - 8 7 0 8   [5 ]   Ha d i  S a a d a t,   “ Po we r  S y ste m A n a l y sis ” ,   M c G ra w - Hill ,   In tern a ti o n a l   Ed it i o n s  1 9 9 9 .     [6 ]   Jo h n   G .   V lac h o g ian n is  a n d   Kw a n g   Y.  L e e ,  : Qu a n tu m - In sp ire d   E v o lu ti o n a ry   Al g o ri th m  f o r  Rea l  a n d   Rea c ti v e   Po we r Disp a tc h ” ,   I EE E  T RA NS A C T ION S   ON   P OW ER  S YST EM S ,   V OL .   2 3 ,   NO .   4 ,   NO V EM B ER  2 0 0 8 .   [7 ]     Jo h n   G .   V lac h o g ian n is  a n d   Kw a n g   Y.  L e e ,  “ Us in g   Ch a o ti c   Q u a n tu m  Ge n e ti c   Al g o rit h m  S o lvin g   E n v iro n me n t a l   Eco n o mic   Disp a tc h   o f  S ma rt   M icr o g rid   Co n ta i n in g   Distri b u te d   Ge n e ra ti o n   S y ste m  Pro b lem s ” ,   2 0 1 0   In tern a ti o n a l  C o n f e re n c e   o n   P o w e r  S y st e m   Tec h n o lo g y .   [8 ]   Jú li o   X a v ier  V ian n a   Ne to   a ,   Di e g o   L u is  d e   A n d ra d e   Be rn e rt  b ,   L e a n d ro   d o s  S a n to s   Co e lh o   b , * ,   Imp ro v e d   q u a n t u m - in sp ire d   e v o lu ti o n a ry   a l g o rit h m  wit h   d ive rs it y   in fo rm a ti o n   a p p li e d   t o   e c o n o mic   d is p a tch   p ro b lem   wit h   p ro h i b it e d   o p e ra ti n g   z o n e s E n e rg y   Co n v e rs io n   a n d   M a n a g e me n t   5 2   (2 0 1 1 )  8 – 1 4 ,   EL S IV IER.   [9 ]   Gw o - Ch in g   L iao , ” Us in g   Ch a o ti c   Qu a n tu m  Ge n e ti c   Al g o rith m  S o lvin g   En v iro n me n ta l  Ec o n o mic   Disp a tch   o f   S ma rt  M icr o g rid   C o n t a i n in g   D i strib u ted   Ge n e ra t io n   S y ste m  Pro b lem s ” ,  2 0 1 0   In tern a ti o n a l  Co n f e re n c e   o n   P o w e r  S y ste m   T e c h n o lo g y .   [1 0 ]   Jo h n   G .   V lac h o g ian n is  a , * ,   J a c o b   Øs terg a a rd , ” Rea c ti v e   p o we r  a n d   v o lt a g e   c o n tro l  b a se d   o n   g e n e ra l  q u a n t u m   g e n e ti c   a l g o rit h ms ”,     EL S EV I ER  ,   Ex p e rt  S y ste m s  w it h   A p p li c a ti o n s 3 6   (2 0 0 9 )  6 1 1 8 – 6 1 2 6 .     [1 1 ]   Ha n ,   K. - H.,   &   Ki m ,   J. - H.  (2 0 0 0 ) ,   “ Ge n e ti c   q u a n t u m  a l g o rit h m  a n d   it s  a p p l ica ti o n   t o   c o mb i n a t o ria l  o p ti miz a ti o n   p ro b lem ” .   P r o c e e d in g s o f   Co n g re ss   o n   Ev o l u ti o n a ry   Co m p u tatio n ,   1 3 5 4 – 1 3 6 0 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.