I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   15 ,   No .   2 A p r il   20 25 ,   p p .   1 3 8 5 ~ 1 3 9 5   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 15 i 2 . pp 1 3 8 5 - 1 3 9 5           1385       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   no v el multi - o bj ective econo mic  l o a d dispa tch  so lu tion usin g   bee colo ny  optimi za tion metho d       Wa ncha i K ha m s en 1 ,   Chira p ho n T a k ea ng 1 ,   T ha wina n J a ntha wa ng 1 ,   Apin a n A ura s o p o n 2   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   R a j a ma n g a l a   U n i v e r si t y   o f   Te c h n o l o g y   La n n a ,   La mp a n g ,   T h a i l a n d   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   M a h a sara k h a m U n i v e r si t y ,   M a h a   S a r a k h a m ,   T h a i l a n d       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l 1 2 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Dec   3 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Dec   1 4 ,   2 0 2 4       Th is  a rti c le  p re se n ts  a   n o v e m u lt i - o b jec ti v e   e c o n o m ic  l o a d   d is p a tch   so l u ti o n   with   th e   b e e   c o l o n y   o p ti m iza ti o n   m e th o d .   T h e   p u r p o se o t h is  re se a rc h   a re   to   fin d   t h e   lo we st  t o tal  p o we g e n e ra ti o n   c o st  a n d   t h e   lo we st  to tal  p o we lo ss   a th e   tran sm issio n   li n e .   A   sw a rm   o p ti m iza ti o n   m e th o d   wa u se d   t o   c o n sid e r   th e   n o n - sm o o th   f u e c o st  fu n c t io n   c h a ra c teristics   o t h e   g e n e r a to r.   Th e   c o n stra in ts  o e c o n o m ic  l o a d   d isp a tch   in c lu d e   t h e   c o st  f u n c ti o n ,   t h e   li m it a ti o n o g e n e ra to o p e ra ti o n ,   p o we lo ss e s,  a n d   l o a d   d e m a n d .   Th e   su g g e ste d   a p p ro a c h   e v a lu a tes   a n   IEE 5 ,   2 6 ,   a n d   1 1 8   b u sy ste m   with   3 ,   6 ,   a n d   1 5   g e n e ra ti n g   u n it a 3 0 0 ,   1 , 2 6 3 ,   a n d   2 , 6 3 0   m e g a wa tt   (M W)   a n d   u se a   sim u latio n   ru n n i n g   o n   t h e   M AT LAB  so ftwa re   to   c o n f irm  it e ff e c ti v e n e ss .   Th e   o u tco m e o f   th e   sim u latio n   a re   c o m p a re d   with   th o se   o f   th e   e x c h a n g e   m a rk e a lg o rit h m ,   t h e   c u c k o o   se a rc h   a lg o r it h m ,   th e   b a a lg o rit h m ,   th e   h y b ri d   b e e   c o l o n y   o p t im iza t i o n ,   t h e   m u l t i - b e e   c o l o n y   o p t im iza t i o n ,   t h e   d e c e n tra li z e d   a p p r o a c h ,   t h e   d if fe re n ti a e v o l u t i o n ,   t h e   s o c i a s p i d e o p t im iza t i o n ,   a n d   t h e   g re y   w o lf   o p t imiz a t i o n .   I d e m o n s tra tes   t h a t h e   s u g g e s te d   a p p r o a c h   m a y   p r o v i d e   a   b e tt e r - q u a l it y   re su l fa s t e t h a n   t h e   t ra d i t io n a l   a p p r o a c h .   K ey w o r d s :   B ee   co lo n y   o p tim izatio n   E co n o m ic  d is p atch   Mu lti o b jectiv e   No n - s m o o t c o s t   Pro h ib ited   o p er atin g   z o n e   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 :   C h ir ap h o n   T a k ea n g   D e p a r t m e n t   o f   E l ec t r i c al   E n g i n e e r i n g ,   F a c u lt y   o f   E n g i n e e r i n g ,   R a j a m a n g a l a   U n i v e r s i t y   o f   T ec h n o l o g y   L a n n a   L an n L am p an g ,   2 0 0   Mo o   1 7   Pich ai  Su b d is tr ict,   Mu an g   Dis tr ict,   L am p an g   5 2 0 0 0 ,   T h ailan d   E m ail:  ch ir ap h o n @ r m u tl.a c. th       1.   I NT RO D UCT I O N   At  p r esen t,  th elec tr ical  s y s tem   is   co n s tan tly   ev o lv in g .   T h is   m ak es  th s tab ilit y   o f   th p o wer   s y s tem   ess en tial  to   p o wer   g en er atio n   p lan n in g ,   as  th d em an d   f o r   elec tr icity   is   lik ely   to   in cr ea s e.   As  r esu lt,  elec tr icity   co n s u m p tio n   is   co n s tan tly   ch an g in g .   T h er ef o r e,   it  is   im p o r tan to   p r o d u ce   en o u g h   elec tr icity   to   f u lf ill  th d em an d ,   an d   it  is   im p o r tan to   co n s id er   th co s o f   p r o d u cin g   p o wer .   T h at  is ,   th g o al  o f   ec o n o m ic  lo ad   d is p atch in g   is   to   id en tify   ea ch   g en er ato r ' s   o p tim u m   ca p ac ity .   T h to tal  co s t o f   p r o d u ctio n   is   m in im al  an d   co m p lies   with   th s y s tem ' s   v ar io u s   m an d ato r y   co n d itio n s ,   s o   f in d in g   th o p tim al  v alu ca n   b co n s id er ed   p r o b lem .   T h ec o n o m ic  lo a d   d is p atch   ( E L D)   s o lu tio n   u s ed   ca n   b s u m m ar ized   in   two   f o r m s .   T h f i r s n u m er ical  m eth o d   is   s o lv ab l u s in g   m ath em atica o p er ati o n s   lik lam b d a   iter atio n   [ 1 ] g r ad ien t   m et h o d     [ 2 ] [ 4 ] L aGr an g ia n   r ela x atio n   [ 5 ] ,   d y n a m ic   p r o g r a m m in g   [ 6 ] ,   an d   lin ea r   p r o g r am m in g   [ 7 ] .   T h ese  m eth o d s   m en tio n ed   ab o v e   ar e   m eth o d s   of   f in d in g   th r i g h t   s o lu tio n   to   th s u b - ar ea   ( lo ca l   o p tim al ) ,   so   th an s wer   is   not   th e   m o s t   ap p r o p r iate   an s wer .   T h e   s ec o n d   m eth o d t h e   m etah eu r is tics   m eth o d can   s o lv e   n o n lin ea r   p r o b lem s   of   r eliab le   an d   f a s t   p r o d u ctio n   c o s t   f u n ctio n s   s u ch   as   p ar ticle   s war m   o p tim izatio n   ( PSO )     [ 8 ] [ 1 5 ] ,   an c o lo n y   o p tim izatio n   ( AC O)   [ 1 6 ] ,   [ 1 7 ] a n t   lio n   o p tim izatio n   ( AL O )   [ 1 8 ] s i m u lated   an n ea lin g   ( SA [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] tab u   s ea r c h   alg o r ith m   ( TS )   [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ] cu ck o o   s ea r ch   alg o r ith m   ( C SA )   [ 2 3 ] ,   [ 2 4 ] f ir ef ly   alg o r ith m   ( FA )   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ] te ac h in g   lear n in g   alg o r ith m   ( T L A )   [ 2 7 ] b ac k tr ac k i n g   s ea r c h   alg o r ith m   ( B SA )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 Ap r il   20 25 :   1 3 8 5 - 1 3 9 5   1386   [ 2 8 ] g en etic   alg o r ith m   ( GA )   [ 2 9 ] b at   alg o r ith m   ( BA )   [ 1 8 ] ,   [ 3 0 ] r o o ted   tr ee   al g o r ith m   ( R T O )   [ 3 1 ] d ec en tr alize d   a p p r o ac h   ( DE )   [ 3 2 ] h y b r id   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n - an c o lo n y   o p tim izatio n   ( PS O - AC O)   alg o r ith m   [ 3 3 ] d if f e r en tial  ev o lu tio n   with   b i o g eo g r ap h y - b a s ed   o p tim izatio n   ( DE /B B O)   [ 3 4 ] m o d if ied   g r ey   wo lf   o p tim izatio n   ( MG W O)   [ 3 5 ] s o cial  s p id er   alg o r ith m   ( SS A)   [ 3 6 ] ex ch a n g m ar k et   alg o r ith m   ( E MA )   [ 3 7 ] ,   a n d   b ee   co lo n y   o p tim izatio n   ( B C O)   [ 3 8 ] [ 4 3 ] T h a b o v m eth o d s   ar e   r atio n al  way s   o f   f in d i n g   an s wer s .   Ab le  to   f in d   th r ig h an s wer   in   all  ar ea s   ( g lo b al  o p tim u m )   with   f ast  p r o ce s s in g   s p ee d   an d   s o lv co m p lex   p r o b lem s .   Ho we v er ,   in   s o m e   ca s es,  en d em ic  an s wer s   m a y   b o b tain ed ,   an d   co n v er g e n ce   to   an s wer s   is   r elativ ely   s lo s in ce   it   is   an   alg o r ith m   th at   s tar ts   with   r a n d o m izatio n .   Am o n g   th al g o r ith m s   m en tio n ed ,   B C i s   an   ef f ec tiv m et h o d   t o   s o lv E L p r o b lem s .   I tak es f ewe r   p ar am ete r s ,   an d   th q u a lity   o f   th e   a n s wer s   is   g o o d .   Dem o n s tr atin g   s u p er io r   p er f o r m a n ce   o v er   o th er   al g o r ith m s   m a k es  B C s u itab le   to   b e   u s ed   to   f in d   an s wer s .   B ased   o n   p ast  r ese ar ch ,   n u m er o u s   m eth o d o l o g i es  h av b ee n   s u g g ested   to   a d d r ess   E L is s u es,   p r im ar ily   co n ce n tr atin g   o n   m in im izin g   to tal  p r o d u ctio n   ex p en s es.  An o th er   r ea s o n   f o r   th h ig h   co s is   tr an s m is s io n   lin lo s s ,   wh ic h   d ir ec tly   af f ec ts   th co s t.  T h er ef o r e,   th is   r esear ch   f o c u s es  o n   E L f o r   co n s id er in g   th l o west  to tal  co s ts   an d   lo west  to tal  p o wer   lo s s es  o f   tr an s m is s io n   lin es   an d   u s in g   th e   B C O   m eth o d   to   s o lv th p r o b lem .   T h is   ar ticle  p r esen ts   m u lti - o b jectiv ec o n o m ic  lo ad   d is p at ch   s o lu tio n ,   tak in g   in to   ac co u n th f u el  co s ts   o f   s m o o th   an d   n o n - s m o o th   f u n ctio n s .   T h e   s y s tem ' s   co n d itio n s   a n d   lim itatio n s   in clu d th e   g en er at o r   lim it,  th p o wer   lo s s   f r o m   th tr an s m is s io n   lin e,   an d   th r ated   lo ad .   W test ed   th s y s tem   u s in g   3   u n its ,     6   u n its ,   an d   1 5   u n its   o f   g en e r a to r s ,   ea ch   with   p o wer   r eq u ir e m en ts   o f   3 0 0 ,   1 , 2 6 3 ,   a n d   2 , 6 3 0   MW,  r esp ec tiv ely .   T h test   r esu lts   f r o m   th s u g g ested   ap p r o ac h   ar co m p ar e d   with   th o s f r o m   th b ee   co lo n y   o p tim izatio n h y b r id   b ee   co lo n y   o p tim izati o n   ( HB C O) m o d if ied   h y b r id   lo g is tic  b ee   co lo n y   o p tim iz atio n   ( MH L B C O) p ar ticle  s war m   o p tim izatio n - a n co lo n y   o p tim izatio n h y b r i d   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( HPSO) p ar ticle  s war m   o p tim izatio n m o d if ie d   p ar ticle   s war m   o p tim izatio n   ( MPSO) t u n in g   v a r ian ce   ad ap tiv e   ch a o tic - ev o lu tio n ar y   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( T VAC - E PS O) d if f er en tial  ev o lu tio n   with   b io g eo g r ap h y - b ased   o p tim izatio n en h an ce d   h o n e y   b ee   s ea r ch   alg o r ith m   ( E HSA) ,   cu ck o o   s ea r c h   alg o r ith m s o cial  s p id er   alg o r ith m d if f er en tial  ev o lu ti o n r ev er s C au ch y   b ased   alg o r ith m   ( R C B A) m o d if ied   g r e y   wo lf   o p tim izatio n an d   ex c h an g m ar k et  alg o r ith m   m eth o d s .       2.   P RO B L E M   F O R M U L AT I O N   E co n o m ical  lo ad   d is p atch   s o lu tio n s   aim   to   m in im ize  th to tal  co s o f   elec tr icity   g en er a tio n   wh ile   r ed u cin g   t r an s m is s io n   lin lo s s es  to   th lo west  p o s s ib le   lev els.  T h ese  s o lu tio n s   o p e r ate  u n d er   s p ec if ic   co n d itio n s   an d   co n s tr ain ts   in   th elec tr ical  s y s tem .   B y   ad d r ess in g   th ese  f ac to r s ,   ec o n o m ical  lo ad   d is p atch   en s u r es e f f icien t r eso u r ce   u tili za tio n   an d   e n h an ce s   s y s tem   r e liab ilit y ,   as f o llo ws:     2 . 1 .     O bje ct iv f un ct io n   E q u atio n s   ( 1 )   an d   ( 2 ) ,   wh ich   r ep r esen th m ain   o b jectiv es  o f   th is   r esear ch ,   ar th lo west  to tal  p r o d u ctio n   co s t a n d   th lo west tr an s m is s io n   lin lo s s .     ( ) ( ) 1 N M i n F F P ii k = =   ( 1 )     ( ) ( ) 1 N M i n T L P P i l o s s k = =   ( 2 )     wh er   is   th to tal  co s t o f   elec tr icity   g en er atio n ,      is   th to tal  p o wer   lo s s   at  th tr an s m is s io n   lin e,     is   th th   g en er ato r ,     is   th to tal  n u m b er   o f   g en er ato r s ,   ( )   is   th f u el  co s o f   th th   g en er ato r   an d    ( )   is   th p o wer   lo s s   at  th tr an s m is s io n   lin e.     ( ) ( ) ( ) 11 nn O F M i n F P P P i i i l o s s kk =+  ==   ( 3 )     T h f u el  co s t f u n ctio n   o f   ea ch   g en er ato r   is   n o t lin ea r ,   as sh o wn   in   Fig u r 1   an d   is   ca lcu lated   as  ( 4 ) :     2 ( ) si n( ( ) ) , m in F P a P b P c e f P P i i i i i i i i i i i = + + +   ( 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 - 8 7 0 8       A   n o ve l m u lti - o b jective   ec o n o mic  lo a d   d is p a tch   s o lu tio n   u s in g   b ee   c o lo n y     ( Wa n ch a i Kh a msen )   1387   wh er , , , ,   an d     ar th f u el  co s co ef f icien ts   o f   th th   g en er ato r   an d   ,   is   th lo wer   p o wer   ca p ac ity   o f   th th   g en er ato r .       P ow e r  ( M W) F u e l  C os t  ( $/ h ) 0 1000 6000 5000 4000 3000 2000 100 600 500 400 300 200 B C A D E     Fig u r e   1.   No n - s m o o t h   co s t f u n ctio n   o f   g en e r ato r       2 . 2 .     Co ns t ra ints   T h e   p o wer   b alan cin g   co n s tr ain en co m p ass es  th elec tr icity   d em an d   as  in d icate d   in   ( 5 )   an d   th p o wer   lo s s   in s id th tr an s m is s io n   s y s tem   as d elin ea ted   in   ( 6 ) .     () 1 N P P P i D los s i =+ =   ( 5 )      =  + = 1 = 1  +  = 1   ( 6 )     wh er   is   th p o wer   lo ad   d em an d ,      is   th p o wer   lo s s   at  th tr an s m is s io n   lin e,   an d     ,   an d      ar th lo s s   co ef f icien ts   o f   th tr an s m is s io n   lin e.   T h g en er ato r   r atin g   lim itatio n   s tip u lates  th at  th o u tp u ca p ac ity   o f   ea ch   g en er ato r   m u s ad h er to   th s p ec if ied   m in im u m   an d   m ax im u m   p r o d u ctio n   lim its ,   as  d elin ea ted   in   ( 7 ) .     , m a x , m i n P P P ii i    ( 7 )       3.   M UL T I   O B J E C T I V E   B E E   CO L O NY  O P T I M I Z A T I O ( M B CO )   T h m u lti - o b jectiv ec o n o m ic   d is p atch   p r o ce s s   em p lo y s   th b ee   co lo n y   m eth o d   to   i d en tify   s o lu tio n s .   T h s tep s   f o r   im p lem e n tin g   E L with   MBC ar li s ted   as s h o wn   in   Fig u r 2   a n d   f o llo ws:     Step   1 :   S p ec if y   th B C p ar am eter s   as  s h o wn   in   T ab le  1   b y   test in g   th em   m o r th an   1 0 0   tim es  to   g et  th b est  v alu e.   Step   2 :   U s in g   ( 6 )   to   ( 8 ) ,   g en er ate  th in itial p o p u latio n s   r an d o m ly   ( )   o f   th p o wer   ca p ac ity   ( )   th at  s atis f ies  th co n s tr ain ts .   Step   3 :   U s ( 1 )   to   ( 3 )   to   ev alu ate  th f itn ess   v alu es  o f   th p o p u latio n s   (  ,   an d    )   an d   s o r tin g   th f itn ess   in   ascen d in g   o r d er .   Step   4 :   S elec t a n   an s wer   f r o m   th esti m ated   r esu lt o f     an s wer s .   Step   5 S ep ar ate  th g o o d   an s wer   ( )   in to   2   s ets:   th b est an s wer     an d   th g o o d   an s wer     E .     Step   6 :   G en er atin g   th s o lu tio n s   b ased   o n   th ch o s en   s o lu tio n s   with in   th n eig h b o r h o o d   s ize  (    ar o u n d   th b est s ite   ( )    ar o u n d   o th er   s ites   ( ) ) .     Step   7:   E v alu atin g   th an s wer s   o b tain ed   f r o m      an d      an d   ch ec k in g   th s to p p ed   cr iter io n .   Sh o u ld   th co n d itio n s   b s atis f ied ,   ce ase  o p er atio n s .   I f   n o t,  r etu r n   to   s tep   2 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 Ap r il   20 25 :   1 3 8 5 - 1 3 9 5   1388   S t a r t E v a l u a t e   t h e   f i t n e ss   v a l u e   ( F ,   T L ,   a n d   OF )   S e l e c t   a n d   s e p a r a t e d   t h e   b e s t   s o l u t i o n s   ( M ,   E ,   M - E ) E v a l u a t e   t h e   f i t n e s s   a n d   s e l e c t   t h e   b e s t   v a l u e D e t e r m i n e   si z e   o f   n e i g h b o r h o o d   se a r c h   a n d   g e n e r a t e   s o l u t i o n s   ( n e p ,   n s p ) G e n e r a t e   p o p u l a t i o n s   N - f o r   n e x t   g e n e r a t i o n C h e c k   s t o p p i n g   c r i t e r i o n En d S p e c i f y   B C O   p a r a m e t e r s   G e n = G e n + 1 NO Y E S G e n e r a t i n g   t h e   i n i t i a l   ( P i ) F i n d   b o u n d a r y   o f   t h e   p o w e r   o u t p u t     Fig u r e   2.   Flo ch a r t o f   t h p r o p o s ed   m eth o d       T ab le  1 .   Par am eter   o f   b ee   co lo n y   P a r a me t e r s   N u mb e r   I n i t i a l   p o p u l a t i o n   s i z e   o f   b e e s   ( N )   1 5 0   A mo u n t   o f   t o p - n o t c h   p i c k s ( M )   80   To t a l   n u m b e r   o f   t o p   d e s t i n a t i o n s ( E )   30   A mo u n t   o f   b e e s f o u n d   i n   t h e   a r e a s wi t h   t h e   b e st   l o c a t i o n s ( n ep )   30   A mo u n t   o f   b e e s f o u n d   i n   a n d   a r o u n d   v a r i o u l o c a t i o n s   ( n sp )   30       4.   T E ST   CA SE   T h is   r esear ch   em p lo y ed   MA T L AB   to   v alid ate  th ef f icac y   o f   th e   p r o p o s ed   tech n iq u e.   T h test in g   s y s tem   is   ca teg o r ized   in to   th r ee   ca s es:  i t h r ee   th er m al  g en er ato r s   with   n ee d   o f   3 0 0   M W ,   ii s ix   th er m al   g en er ato r s   with   a   d em a n d   o f   1 , 2 6 3   MW ,   an d   iii f if teen   t h e r m al  g en e r ato r s   with   d em an d   o f   2 , 6 3 0   MW .   A d etailed   b elo w:  t h g en er ato r   r atin g   lim itatio n   s tip u lates  t h at  th o u tp u ca p ac ity   o f   ea ch   g en er ato r   m u s ad h er to   t h s p ec if ied   m i n im u m   an d   m ax im u m   p r o d u ctio n   lim its ,   as d elin ea ted   in   ( 7 ) .     4 . 1 .     T est  ca s 1 :   3   un it s   o f   t herm a l g ener a t o r   T h s y s tem   u s ed   in   th is   s tu d y   is   an   I E E E   b u s   test   s y s tem   with   d em an d   o f   3 0 0   MW,  co m p r is in g     5   b u s es  an d   3   th er m al  g en er ato r s .   T h ch ar ac ter is tics   o f   ea ch   g en er ato r   ar d etailed   in   T ab le  2 .   Ad d itio n ally ,   th lo s s   co ef f icien ts   o f   th tr an s m is s io n   lin es a r p r esen ted   f o r   f u r th er   an aly s is ,   as f o llo ws:    ,     ,    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 - 8 7 0 8       A   n o ve l m u lti - o b jective   ec o n o mic  lo a d   d is p a tch   s o lu tio n   u s in g   b ee   c o lo n y     ( Wa n ch a i Kh a msen )   1389    = 1 0 3 [ 0 . 136         0 . 0175     0 . 184 0 . 0175     0 . 154         0 . 283 0 . 184         0 . 283         1 . 610 ]      = [ 0 . 0046       0 . 0035       0 . 0019 ]        = [ 0 . 00055711 ]         T ab le  2 .   Par am eter   d ata  o f   3   u n its   th er m al  g en er ato r   U n i t             ,    ,    P r o h i b i t e d   z o n e   1   0 . 0 0 5 2 5   8 . 6 6 3   3 2 8 . 1 3   1 3 0   0 . 0 6 3 6   2 5 0   50   [ 1 0 5   1 1 7 ] ,   [ 1 6 5   1 7 7 ]   2   0 . 0 0 6 0 9   1 0 . 0 4   1 3 6 . 9 1   90   0 . 0 5 9 8   1 5 0   5   [ 5 0   6 0 ] ,   [ 9 2   1 0 2 ]   3   0 . 0 0 5 9 2   9 . 7 6   5 9 . 1 6   1 0 0   0 . 0 6 8 5   1 0 0   15   [ 2 5   3 2 ] ,   [ 6 0   6 7 ]       4 . 2 .     T est  ca s 2 :   6   un it s   o f   t herm a l g ener a t o r   T h s y s tem   an aly ze d   in   th is   s tu d y   is   an   I E E E   b u s   test   s y s tem   with   d em an d   o f   1 , 2 6 3   MW,  co n s is tin g   o f   2 6   b u s es,  4 6   tr an s m is s io n   lin es,  an d   6   th er m al  g en er ato r s .   T h ch ar ac ter is tics   o f   ea ch   g en er ato r   ar s u m m ar ized   in   T ab le  3 .   Fu r th er m o r e,   th lo s s   co ef f icien ts   o f   th tr an s m is s io n   lin es  ar p r o v id ed   f o r   d etailed   ev alu atio n ,   as f o llo ws:      = 1 0 3 × [                   0 . 017               0 . 012                 0 . 007       0 . 001                 0 . 005       0 . 002         0 . 012               0 . 014                 0 . 009                 0 . 001       0 . 006       0 . 001         0 . 007               0 . 009                 0 . 031                 0 . 0                 0 . 010       0 . 006   0 . 001               0 . 001                 0 . 0                           0 . 024       0 . 006       0 . 008   0 . 005     0 . 006     0 . 010                 0 . 006                 0 . 129       0 . 002   0 . 002     0 . 001     0 . 006       0 . 008     0 . 002                   0 . 015 ]                = 1 0 2 × [ 0 . 3908     0 . 1297       0 . 7047       0 . 0591         0 . 2161       0 . 6635 ]        = [ 0 . 056 ]       T ab le  3 .   Par am eter   d ata  o f   6   u n its   th er m al  g en er ato r   U n i t             ,    ,    1   0 . 0 0 7 0   7 . 0 0   2 4 0   3 0 0   0 . 0 3 5   1 0 0   5 0 0   2   0 . 0 0 9 5   1 0 . 0 0   2 0 0   2 0 0   0 . 0 4 2   50   2 0 0   3   0 . 0 0 9 0   8 . 5 0   2 2 0   4 0 0   0 . 0 4 2   80   3 0 0   4   0 . 0 0 9 0   1 1 . 0   2 0 0   1 5 9   0 . 0 6 3   50   1 5 0   5   0 . 0 0 8 0   1 0 . 5   2 2 0   1 5 0   0 . 0 6 3   50   2 0 0   6   0 . 0 0 7 5   1 2 . 0   1 9 0   1 5 0   0 . 0 6 3   50   1 2 0       4 . 3 .     T est  ca s 3 :   1 5   un it s   o f   t herm a l g ener a t o r   I n   th is   ca s e,   it  is   an   I E E E   118   b u s   test   s y s tem   with   2 , 6 3 0   MW  d em an d   th at  co n s is ts   o f   1 5   th er m al  g en er ato r s .   T ab le  4   d is p lay s   ea ch   g en er ato r ' s   ch ar ac ter is tic  v alu es.  T ab le  5   d is p lay s   th r am p   r ate  lim it  an d   p r o h ib ited   o p er atin g   zo n ch ar ac ter is tics   o f   ea ch   g en er ato r .       T ab le  4 .   Par am eter   d ata  o f   1 5   u n its   th er m al  g en e r ato r   U n i t             ,    ,    1   0 . 0 0 0 2 9 9   10 . 1   6 7 1   1 0 0   0 . 0 8 4   4 5 5   1 5 0   2   0 . 0 0 0 1 8 3   10 . 2   5 7 4   1 0 0   0 . 0 8 4   4 5 5   1 5 0   3   0 . 0 0 1 1 2 6   8 . 8   3 7 4   1 0 0   0 . 0 8 4   1 3 0   20   4   0 . 0 0 1 1 2 6   8 . 8   3 7 4   1 5 0   0 . 0 6 3   1 3 0   20   5   0 . 0 0 0 2 0 5   10 . 4   4 6 1   1 2 0   0 . 0 7 7   4 7 0   1 5 0   6   0 . 0 0 0 3 0 1   10 . 1   6 3 0   1 0 0   0 . 0 8 4   4 6 0   1 3 5   7   0 . 0 0 0 3 6 4   9 . 8   5 4 8   2 0 0   0 . 0 4 2   4 6 5   1 3 5   8   0 . 0 0 0 3 3 8   11 . 2   2 2 7   2 0 0   0 . 0 4 2   3 0 0   60   9   0 . 0 0 0 8 0 7   11 . 2   1 7 3   2 0 0   0 . 0 4 2   1 6 2   25   10   0 . 0 0 1 2 0 3   10 . 7   1 7 5   2 0 0   0 . 0 4 2   1 6 0   25   11   0 . 0 0 3 5 8 6   10 . 2   1 8 6   2 0 0   0 . 0 4 2   80   20   12   0 . 0 0 5 5 1 3   9 . 9   2 3 0   2 0 0   0 . 0 4 2   80   20   13   0 . 0 0 0 3 7 1   13 . 1   2 2 5   3 0 0   0 . 0 3 5   85   25   14   0 . 0 0 1 9 2 9   12 . 1   3 0 9   3 0 0   0 . 0 3 5   55   15   15   0 . 0 0 4 4 4 7   12 . 4   3 2 3   3 0 0   0 . 0 3 5   55   15       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 Ap r il   20 25 :   1 3 8 5 - 1 3 9 5   1390   T ab le  5 .   R am p   r ate  lim it a n d   p r o h ib ited   o p er atin g   zo n e   U n i t   P i o       P r o h i b i t e d   z o n e     1   4 0 0   80   1 2 0     2   3 0 0   80   1 2 0   [ 1 8 5   2 2 5 ]   [ 3 0 5   3 3 5 ]   [ 4 2 0   4 5 0 ]   3   1 0 5   1 3 0   1 3 0     4   1 0 0   1 3 0   1 3 0     5   90   80   1 2 0   [ 1 8 0   2 0 0 ]   [ 3 0 5   3 3 5 ]   [ 3 9 0   4 2 0 ]   6   4 0 0   80   1 2 0   [ 2 3 0   2 2 5 ]   [ 3 6 5   3 9 5 ]   [ 4 3 0   4 5 5 ]   7   3 5 0   80   1 2 0     8   95   80   1 2 0     9   1 0 5   65   1 2 0     10   1 1 0   60   1 0 0     11   60   60   1 0 0     12   40   80   80   [ 3 0   4 0 ]   [ 5 5   6 5 ]   13   30   80   80     14   20   55   55     15   20   55   55         5.   T E ST   R E SU L T S   T h s im u latio n   r esu lts   d em o n s tr ate  h ig h   co m p u tatio n al  ef f ec tiv en ess   an d   s o lu tio n   q u ality ,   co n f ir m in g   th v iab ilit y   o f   th s u g g ested   ap p r o ac h .   T o   f u r t h er   v alid ate  its   ef f icac y ,   th r ee   d is tin ct  test   ca s es   ar an aly ze d   in   th is   s tu d y .   T h ese  test   ca s es   p r o v id co m p r eh en s iv in s ig h ts   in to   th p er f o r m an ce   o f   th e   p r o p o s ed   m eth o d   u n d er   v ar io u s   co n d itio n s .     5 . 1 .     Sim ula t io n r esu lt s   in ca s 1   I n   th is   in s tan ce ,   B C an d   th p r o jecte d   MBC wer u tili ze d   to   ad d r ess   th E L is s u e.   T a b l e   6   a n d   F i g u r e   3   s h o w   t h e   s i m u l a t i o n   r e s u l t s   o b t a i n e d   f r o m   t h e   p r o p o s e d   M B C O   a n d   B C O .   T h e   t o t a l   c o s t   a n d   t o t a l   l o s s   o f   t h e   p r o p o s ed   MBC ar less   th an   th o s o f   th B C m eth o d .   T h MBC is   co n v er s ed   q u ick ly   af ter     4 4   iter atio n s ,   wh ile  th B C is   co n v er s ed   af ter   4 8   iter atio n s .   T h r esu lts   in d icate   th at  MBC O' s   s o lu tio n   q u ality   ca n   p r o v id b etter   B C m eth o d .   T ab le  6   s h o ws  th at  th p r o p o s ed   MBC h as  lo wer   o f   to tal  co s an d   lo s s   v alu th an   th o th er   m eth o d s ,   s u ch   as  PS O - AC O   [ 3 3 ] ,   DE /B B O   [ 3 4 ] ,   E HSA   [ 1 9 ] ,   an d   HPSO   [ 1 0 ] T h is   is   b ec au s th s im u latio n   r esu lts   ar b etter   f o r   th p r o p o s ed   m eth o d .   T h r esu lts   d em o n s tr ate  th at  MBC O' s   s o lu tio n   q u ality   ca n   o u tp er f o r m   th o th er   tech n iq u es .       T a b l e   6 .   R esu lts   o f   ca s s tu d y   1   U n i t   M B C O   BCO   PSO - A C O     D E/ B B O   EH S A   H P S O   1   1 5 2 . 2 4   1 6 0 . 7 3   1 5 1 . 9 2   2 0 7 . 6 4   2 0 7 . 6 4   2 0 0 . 1 8   2   6 8 . 9 7   8 3 . 6 7   4 9 . 1 4   8 7 . 2 8   8 7 . 2 8   7 6 . 2 6   3   8 0 . 6 9   5 7 . 5 9   1 0 0   1 5 . 0 0   1 5 . 0 0   3 4 . 4 0   To t a l   P   3 0 1 . 9 0   3 0 1 . 9 9   3 0 1 . 1 4   3 0 9 . 2 0   3 0 9 . 9 2   3 1 0 . 8 4   TC   ( $ / hr )   3 4 9 1 . 8 2   3 5 1 0 . 5 1   3 5 0 4 . 8 0   3 6 1 9 . 7 6   3 6 1 9 . 7 3   3 6 2 3 . 1 1   P l o ss   ( MW )   1 . 9 0   1 . 9 9   1 . 1 4   9 . 9 2   9 . 9 2   1 0 . 8 4 0           Fig u r 3 .   C o n v er g e n ce   o f   t h MBC an d   B C m eth o d   in   c ase  1   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 - 8 7 0 8       A   n o ve l m u lti - o b jective   ec o n o mic  lo a d   d is p a tch   s o lu tio n   u s in g   b ee   c o lo n y     ( Wa n ch a i Kh a msen )   1391   5 . 2 .     Sim ula t io n r esu lt s   in ca s 2   I n   th is   ca s e,   th E L p r o b lem   was  r eso lv ed   b y   th u s o f   B C an d   th p r o p o s ed   MBC O.   T ab le  7   d is p lay s   co m p ar is o n   o f   th s im u latio n   r esu lts   f r o m   th p r o p o s ed   MBC O,   B C O,   HB C [ 4 0 ] ,   MH L B C [ 4 1 ] ,   MPSO  [ 1 1 ] ,   C SA1   [ 2 3 ] ,   DE   [ 3 2 ] ,   R C B [ 3 0 ] ,   an d   C SA2   [ 4 4 ]   alg o r ith m s .   T h f in d in g s   s u g g est  th at,   wh en   co m p ar ed   to   o th er   ap p r o ac h es,  MBC O' s   s o lu tio n   q u ality   ca n   y ield   s u p er io r   o u tco m e.   T h p r o p o s ed   m eth o d   y ield s   1 5 4 2 7 . 9   $ /h   an d   5 . 9 8   MW  o f   m in im u m   co s an d   p o wer   lo s s ,   wh ich   ar b etter   th an   th o s o f   o th er   m eth o d s .   Fig u r 4   illu s tr ates  th co n v er g en ce   ch ar ac ter is tics   o f   th s u g g ested   MBC in   co m p ar ed   to   B C ap p r o ac h es.  Af ter   4 6   iter atio n s ,   th MBC co n v er s es  q u ick ly ,   wh ile  th B C co n v er s es  af ter     8 5   iter atio n s .   T h r esu lts   in d icate   th at  MBC O' s   s o lu tio n   q u ality   ca n   p r o v id b etter   B C m eth o d .   I is   ev id en th at  th s u g g ested   MBC ap p r o ac h es  co n v er g to   th id ea s o lu tio n   m o r q u ick ly   th an   th B C tech n iq u es.       T a b l e   7 .   R esu lts   o f   ca s s tu d y   2   U n i t   M B C O   BCO   H B C O     M H LB C O   M P S O     C S A 1     D   R C B A     C S A 2   P1   4 6 3 . 95   4 5 5 . 01   4 7 0 . 31   4 5 1 . 34   4 4 7 . 19   4 4 7 . 4 8   4 4 8 . 2 7   4 4 4 . 7 0   4 4 6 . 9 9 5 6   P2   1 9 4 . 90   1 7 1 . 90   1 5 1 . 84   1 7 3 . 76   1 7 3 . 51   1 7 3 . 2 2   1 7 2 . 7 6   1 7 5 . 9 1   1 7 2 . 9 3 0 7   P3   2 3 4 . 59   2 5 9 . 21   2 6 8 . 44   2 5 7 . 61   2 6 0 . 9 6   2 6 3 . 3 8   2 6 3 . 4 4   2 5 6 . 3 3   2 6 1 . 9 8 2 7   P4   1 1 5 . 94   1 3 8 . 56   1 0 5 . 79   1 3 7 . 45   1 4 4 . 06   1 3 8 . 3 5   1 3 9 . 3   1 4 2 . 2 9   1 4 3 . 1 1 6 5   P5   1 5 4 . 77   1 6 6 . 37   1 7 7 . 01   1 6 3 . 72   1 6 3 . 2 2   1 6 5 . 4 1   1 6 5 . 2 8   1 6 9 . 9 2   1 6 3 . 4 5 6 6   P6   1 0 4 . 86   85 . 59   99 . 53   91 . 24   8 6 . 2 9   8 7 . 0 0   8 6 . 6 8   8 6 . 6 9   8 6 . 7 6 1 9   To t a l   P   1 2 6 9 . 0   1 2 7 6 . 64   1 2 7 2 . 92   1 2 7 5 . 12   1 2 7 5 . 22   1 2 7 5 . 4 5   1 2 7 5 . 9 3   1 2 7 5 . 8 4   1 2 7 5 . 2 4 4   TC   ( $ / hr )   1 5 4 2 7 . 9   1 5 4 4 0 . 5   1 5 4 3 0   1 5 4 3 9 . 5   1 5 4 4 1   1 5 4 4 3 . 1   1 5 4 4 9 . 6   1 5 4 4 9 . 6   1 5 4 4 2 . 0   P l o ss   ( MW )   5 . 98   12 . 24   9 . 74   12 . 12   12 . 22   1 2 . 4 5   1 2 . 9 5   1 2 . 9 3   1 2 . 2 0 0           Fig u r e   4.   C o n v er g e n ce   o f   t h MBC an d   B C m eth o d   in   c ase  2       5 . 3 .     Sim ula t io n r esu lt s   in ca s 3   T ab le  8   d is p lay s   th o p tim al  d is p atch   s o lu tio n s   f o u n d   u s in g   th p r o p o s ed   tech n iq u f o r   th   2 , 6 3 0   MW  lo ad   d em an d .   Fig u r 5   s h o ws  th co n v er g en ce   p r o f ile  f o r   th MBC ap p r o ac h .   T h MBC co n v er s es  r ap id ly   af ter   5 9   iter atio n s ,   wh er ea s   th B C co n v er s es  af ter   6 3   iter atio n s .   T h f in d in g s   s u g g est  th at  MBC O' s   s o lu tio n   q u ality   ca n   o f f er   an   im p r o v ed   B C tech n iq u e.   W h en   co m p ar ed   to   B C m eth o d s ,   th s u g g ested   MBC g ets to   th b est an s wer   f aster   th an   T VAC - E PS O   [ 1 3 ] - PSO   [ 1 5 ] ,   MG W O   [ 3 5 ] ,   SS A   [ 3 6 ] EMA   [ 3 7 ] ,   an d   en h an ce d   s elf - co n v er g in g   s war m   d y n am ic  o p tim izatio n   ( E SC SDO)   [ 4 5 ] .   T ab le  8   co m p ar es  th o u tco m es  f r o m   th s u g g ested   tech n iq u es  with   th o s f r o m   th liter atu r e.   T h MBC m eth o d   y ield s   m in im u m   co s o f   3 2 5 8 7 . 5   $ /h ,   s u r p ass in g   th r esu lts   o f   o th er   m eth o d s .   T h f in d in g s   d em o n s tr ate  th at  th p r o p o s ed   alg o r ith m   s u r p ass es a lter n ativ m eth o d s   f o r   o p tim al  s o lu tio n s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 Ap r il   20 25 :   1 3 8 5 - 1 3 9 5   1392   T ab le  8 .   R esu lts   o f   ca s s tu d y   3   U n i t   M B C O   BCO   TV A C - EPS O     - P S O     M G W O     S S A     EM A   ESCSD O   P1   4 4 4 . 6 2   4 3 7 . 5 0   4 5 5 . 0 0   4 5 5 . 0 0   4 5 4 . 8 8   4 5 5 . 0 0   4 5 5 . 0 0   4 5 5   P2   4 6 2 . 9 3   4 5 1 . 3 1   3 7 9 . 9 6   3 8 0 . 0 0   4 5 4 . 8 8   3 8 0 . 0 0   3 8 0 . 0 0   3 8 0 . 0 0   P3   1 2 9 . 6 8   1 2 7 . 1 6   1 3 0 . 0 0   1 3 0 . 0 0   1 2 9 . 9 9   1 3 0 . 0 0   1 3 0 . 0 0   1 3 0 . 0 0   P4   1 2 3 . 3 5   1 2 3 . 1 6   1 3 0 . 0 0   1 3 0 . 0 0   1 2 9 . 9 8   1 3 0 . 0 0   1 3 0 . 0 0   1 3 0   P5   2 4 0 . 6 4   3 4 6 . 9 1   1 7 0 . 0 0   1 7 0 . 0 0   2 3 5 . 7 7   1 6 9 . 9 7   1 7 0 . 0 0   1 7 0   P6   4 6 0 . 0 0   4 5 0 . 1 8   4 6 0 . 0 0   4 6 0 . 0 0   4 5 9 . 9 6   4 6 0 . 0 0   4 6 0 . 0 0   4 6 0   P7   4 2 2 . 4 6   3 8 1 . 7 6   4 3 0 . 0 0   4 3 0 . 0 0   4 6 4 . 9 6   4 3 0 . 0 0   4 3 0 . 0 0   4 3 0   P8   7 1 . 6 6   7 9 . 7 0   9 3 . 0 2   7 1 . 8 0   6 0 . 5 0 2   1 2 5 . 6 9   7 2 . 0 4   7 0 . 2 6   P9   3 7 . 8 7   3 5 . 8 4   3 4 . 2 9   6 0 . 2 4   2 5 . 0 0   3 2 . 5 6   5 8 . 6 2   5 9 . 3 3   P 1 0   3 6 . 0 5   3 6 . 9 5   1 6 0 . 0 0   1 5 8 . 7 5   2 9 . 2 3   1 2 8 . 1 0   1 6 0 . 0 0   1 6 0 . 0 0   P 1 1   7 8 . 8 0   7 3 . 5 5   7 9 . 1 7   8 0 . 0 0   7 7 . 6 2   8 0 . 0 0   8 0 . 0 0   80   P 1 2   7 3 . 0 9   4 9 . 5 0   8 0 . 0 0   8 0 . 0 0   8 0 . 0 0   8 0 . 0 0   8 0 . 0 0   80   P 1 3   3 2 . 6 7   2 7 . 8 4   2 5 . 0 0   2 5 . 0 1   2 5 . 2 2   2 5 . 0 0   2 5 . 0 0   2 5 . 0 0   P 1 4   2 0 . 6 4   2 1 . 6 5   1 5 . 0 0   1 5 . 0 1   15   1 5 . 0 0   1 5 . 0 0   1 5 . 0 0   P 1 5   2 0 . 2 1   1 5 . 3 1   1 9 . 3 8   1 5 . 0 0   1 5 . 0 1   1 5 . 0 0   1 5 . 0 0   1 5 . 0 0   To t a l   P   2 6 5 4 . 6 8   2 6 5 8 . 2 8   2 6 6 0 . 8 3   2 6 6 0 . 8 2   2 6 5 7 . 9 9   2 6 5 6 . 3 2   2 6 6 0 . 6 6   2 6 5 9 . 5 9   TC   ( $ / hr )   3 2 5 8 7 . 5   3 2 6 0 6 . 9   3 2 7 1 1 . 9 6   3 2 7 0 6 . 6   3 2 5 6 0 . 9   3 2 6 6 2 . 5   3 2 7 0 4 . 4   3 2 6 9 2 . 4   P l o ss   ( MW )   2 4 . 6 8   2 8 . 2 8   3 0 . 8 3   3 0 . 8 3   2 7 . 9 9   2 6 . 3 3   3 0 . 6 6   2 9 . 5 9           Fig u r e   5.   C o n v er g e n ce   o f   t h MBC an d   B C m eth o d   in   c ase  3       6.   CO NCLU SI O N   E co n o m ical   lo ad   d is p atch   en t ails   f in d in g   th e   lo west  to tal  c o s with in   a   v ar iety   o f   c o n s tr ain ts .   Pas r esear ch   h as  p r o p o s ed   s ev er a ap p r o ac h es  to   s o l v E L p r o b lem s ,   p r im ar ily   f o cu s in g   o n   m in im izin g   to tal   p r o d u ctio n   co s ts .   An o th er   r ea s o n   f o r   th h ig h   co s is   tr an s m is s io n   lin lo s s ,   wh ich   d ir ec tly   af f ec ts   th co s t.   T h is   r esear ch   co n ce n tr ates  o n   E L with   th aim   o f   m in im i zin g   b o t h   th o v er all  co s ts   an d   to tal  p o wer   l o s s es   ass o ciate d   with   tr an s m i s s io n   l in es.  T h is   wo r k   p r esen ts   u n iq u m u lti - o b jectiv ap p r o ac h   to   s o lv th E L D   is s u with   n o n - s m o o th   co s f u n ctio n s   wh ile  tak in g   in to   ac co u n r ea l - w o r ld   lim itatio n s ,   i n clu d in g   r am p   r ate   r estrictio n s ,   v alv p o in e f f ec ts ,   f o r b id d en   o p er atin g   z o n es,  p o wer   lo s s es,  an d   l o ad   d e m an d .   T h MBC m eth o d   is   u s ed   to   s o lv E L p r o b lem s   with   f ast  p r o ce s s in g   s p ee d   an d   s o lv co m p lex   p r o b lem s .   T h e   p er f o r m an ce   o f   th p r o p o s ed   m eth o d   is   ass es s ed   u s in g   th r ee   ca s s y s tem s   with   3 ,   6 ,   an d   1 5   u n its .   T h e   o u tco m es  o f   th s im u latio n   ar co m p ar ed   with   th o s f r o m   t h B C O,   HB C O,   MH L B C O,   PS O - AC O,   HP SO,   q - PS O,   MPSO,  T VAC - E PS O,   DE /B B O,   E HSA ,   C SA,  SS A,   DE ,   R C B A,   MG W O,   E MA ,   an d   E SC SDO   m eth o d s .   T h e   MBC in d icate s   th at  th m eth o d   ca n   p r o d u ce   h ig h   s o lu tio n   q u ality   a n d   co m p u tatio n al   ef f icien cy ,   wh ich   also   d em o n s tr ates  it s   s tab il ity .   C o m p ar in g   th MBC p r esen ted   m eth o d o lo g y   with   o th er   ap p r o ac h es,  th e   s tu d y   f in d in g s   v er if y   th at  it  ca n   d ef in itely   y ield   h ig h e r - q u ality   s o lu tio n ,   f aster   c o m p u tin g   tim e,   an d   b etter   c o n v e r g en ce   ch ar ac ter is tics .   Fu tu r wo r k   c an   ap p ly   th p r o p o s ed   MBC m eth o d   t o   s m o o th   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 - 8 7 0 8       A   n o ve l m u lti - o b jective   ec o n o mic  lo a d   d is p a tch   s o lu tio n   u s in g   b ee   c o lo n y     ( Wa n ch a i Kh a msen )   1393   th co s f u n ctio n s   o f   ea ch   g e n er ato r ,   th e r eb y   s o lv in g   th e co n o m ic  p r o b lem .   Du t o   its   h ig h   p er f o r m a n ce ,   o th er   m eta - h eu r is tics   ca n   ad o p t th p r o p o s ed   m u lti - o b jectiv m eth o d   to   s o lv th ec o n o m ic  p r o b lem .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   J.  W o o d   a n d   B .   F .   W o l l e n b e r g ,   Po w e g e n e ra t i o n   o p e ra t i o n   a n d   c o n t r o l .   N e w   Y o r k :   W i l e y ,   1 9 8 4 .   [ 2 ]   C .   Y a ş a r   a n d   S .   F a d i l ,   S o l u t i o n   t o   e n v i r o n m e n t a l   o r   e c o n o mi c   d i s p a t c h   p r o b l e b y   u s i n g   f i r st   o r d e r   g r a d i e n t   met h o d ,   i n   5 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   E l e c t r i c a l s   a n d   E l e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   ELE C O ,   2 0 0 7 ,   p p .   5 7.   [ 3 ]   Y. - C .   C h a n g ,   T . - S .   C h a n ,   a n d   W . - S .   Le e ,   Ec o n o mi c   d i sp a t c h   o f   c h i l l e r   p l a n t   b y   g r a d i e n t   met h o d   f o r   sa v i n g   e n e r g y ,   Ap p l i e d   En e r g y ,   v o l .   8 7 ,   n o .   4 ,   p p .   1 0 9 6 1 1 0 1 ,   A p r .   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p e n e r g y . 2 0 0 9 . 0 5 . 0 0 4 .   [ 4 ]   D .   M .   D .   N a r v a e z ,   G .   C .   V e l e z ,   a n d   D .   F .   D .   N a r v a e z ,   A p p l i c a t i o n   o f   t h e   g r a d i e n t   m e t h o d   i n   t h e   e c o n o m i c   d i s p a t c h ,   C o n t e m p o r a ry  En g i n e e r i n g   S c i e n c e s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   9 6 ,   p p .   4 7 6 1 4 7 6 8 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 2 9 8 8 / c e s. 2 0 1 8 . 8 9 5 1 3 .   [ 5 ]   A .   A .   E l - K e i b ,   H .   M a ,   a n d   J.  L .   H a r t ,   En v i r o n me n t a l l y   c o n s t r a i n e d   e c o n o mi c   d i s p a t c h   u s i n g   t h e   L a G r a n g i a n   r e l a x a t i o n   me t h o d ,   I EEE  T r a n s a c t i o n o n   P o w e S y s t e m s ,   v o l .   9 ,   n o .   4 ,   p p .   1 7 2 3 1 7 2 9 ,   1 9 9 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 5 9 . 3 3 1 4 2 3 .   [ 6 ]   R .   R .   S h o u l t s,  R .   K .   C h a k r a v a r t y ,   a n d   R .   L o w t h e r ,   Q u a si - s t a t i c   e c o n o mi c   d i s p a t c h   u si n g   d y n a m i c   p r o g r a mm i n g   w i t h   a n   i mp r o v e d   z o o m   f e a t u r e ,   El e c t ri c   P o w e S y st e m s   R e se a rc h ,   v o l .   3 9 ,   n o .   3 ,   p p .   2 1 5 2 2 2 ,   D e c .   1 9 9 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / S 0 3 7 8 - 7 7 9 6 ( 9 6 ) 0 1 1 2 0 - 0.   [ 7 ]   R .   A .   J a b r ,   A .   H .   C o o n i c k ,   a n d   B .   J .   C o r y ,   A   h o m o g e n e o u s   l i n e a r   p r o g r a mm i n g   a l g o r i t h m   f o r   t h e   se c u r i t y   c o n st r a i n e d   e c o n o m i c   d i s p a t c h   p r o b l e m,   I EE T r a n s a c t i o n s o n   P o w e S y s t e m s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   3 ,   p p .   9 3 0 9 3 6 ,   2 0 0 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 5 9 . 8 7 1 7 1 5 .   [ 8 ]   G .   A b b a s,  J.  G u ,   U .   F a r o o q ,   M .   U .   A sad ,   a n d   M .   E l - H a w a r y ,   S o l u t i o n   o f   a n   e c o n o mi c   d i sp a t c h   p r o b l e t h r o u g h   p a r t i c l e   sw a r m   o p t i m i z a t i o n :   a   d e t a i l e d   s u r v e y   -   p a r t   I ,   I EE A c c e ss ,   v o l .   5 ,   p p .   1 5 1 0 5 1 5 1 4 1 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 7 . 2 7 2 3 8 6 2 .   [ 9 ]   P .   P .   S .   S a p u t r a ,   F .   D .   M u r d i a n t o ,   R .   F i r man s y a h ,   a n d   K .   W i d a r so n o ,   E c o n o m i c   d i s p a t c h   i n   I EEE  2 6   b u s y st e u si n g   q u a n t u m   b e h a v e d   p a r t i c l e   sw a r m o p t i mi z a t i o n ,   i n   2 0 2 0   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A p p l i e d   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y   ( i C AS T ) ,   O c t .   2 0 2 0 ,   p p .   5 4 5 8 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i C A S T 5 1 0 1 6 . 2 0 2 0 . 9 5 5 7 6 2 5 .   [ 1 0 ]   S .   P r a b a k a r a n ,   V .   S e n t h i l k u m a ,   a n d   G .   B a sk a r ,   Ec o n o m i c   d i sp a t c h   u s i n g   h y b r i d   p a r t i c l e   sw a r o p t i mi z a t i o n   w i t h   p r o h i b i t e d   o p e r a t i n g   z o n e a n d   r a m p   r a t e   l i mi t   c o n st r a i n t s ,   J o u rn a l   o f   El e c t r i c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 0 ,   n o .   4 ,     p p .   1 4 4 1 1 4 5 2 ,   Ju l .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 5 3 7 0 / JE ET. 2 0 1 5 . 1 0 . 4 . 1 4 4 1 .   [ 1 1 ]   H a r d i a n s y a h ,   A   m o d i f i e d   p a r t i c l e   sw a r o p t i mi z a t i o n   t e c h n i q u e   f o r   e c o n o m i c   l o a d   d i sp a t c h   w i t h   v a l v e - p o i n t   e f f e c t ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n t e l l i g e n t   S y st e m a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   5 ,   n o .   7 ,   p p .   3 2 4 1 ,   J u n .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 5 8 1 5 / i j i sa. 2 0 1 3 . 0 7 . 0 5 .   [ 1 2 ]   Z. - L.   G a i n g ,   P a r t i c l e   sw a r o p t i m i z a t i o n   t o   s o l v i n g   t h e   e c o n o m i c   d i s p a t c h   c o n si d e r i n g   t h e   g e n e r a t o r   c o n st r a i n t s ,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   P o w e S y s t e m s ,   v o l .   1 8 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 8 7 1 1 9 5 ,   A u g .   2 0 0 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R S . 2 0 0 3 . 8 1 4 8 8 9 .   [ 1 3 ]   M .   N .   A b d u l l a h ,   N .   A .   R a h i m,  A .   H .   A .   B a k a r ,   H .   M o k h l i s,  H .   A .   I l l i a s,  a n d   J.  J.   Jam i a n ,   Ef f i c i e n t   e v o l u t i o n a r y   p a r t i c l e   sw a r m   o p t i m i z a t i o n   a p p r o a c h   f o r   n o n c o n v e x   e c o n o m i c   l o a d   d i sp a t c h   p r o b l e m,”   Prze g l a d   E l e k t r o t e c h n i c z n y ,   v o l .   8 9 ,   n o .   2 A ,     p p .   1 3 9 1 4 3 ,   2 0 1 3 .   [ 1 4 ]   U .   A .   S a l a r i a ,   M .   I .   M e n h a s,  a n d   S .   M a n z o o r ,   Q u a si   o p p o si t i o n a l   p o p u l a t i o n   b a s e d   g l o b a l   p a r t i c l e   sw a r o p t i mi z e r   w i t h   i n e r t i a l   w e i g h t ( Q P G P S O - W )   f o r   so l v i n g   e c o n o mi c   l o a d   d i s p a t c h   p r o b l e m ,   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   1 3 4 0 8 1 1 3 4 0 9 5 ,   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 1 1 6 0 6 6 .   [ 1 5 ]   V .   H o sse i n n e z h a d   a n d   E .   B a b a e i ,   Ec o n o m i c   l o a d   d i s p a t c h   u si n g   θ - P S O ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t ri c a l   P o w e a n d   E n e rg y   S y s t e m s ,   v o l .   4 9 ,   p p .   1 6 0 1 6 9 ,   J u l .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j e p e s. 2 0 1 3 . 0 1 . 0 0 2 .   [ 1 6 ]   N .   Y .   D a h l a n ,   N .   A .   I smai l ,   a n d   N .   H .   A h ma d ,   O p t i ma l   m o d e l   o f   n e w   e n h a n c e d   d i s p a t c h   a r r a n g e m e n t   ( N ED A )   e l e c t r i c i t y   m a r k e t   o p e r a t i o n   u s i n g   a n t   c o l o n y   o p t i mi z a t i o n ,   i n   2 0 1 9   I EEE  1 0 t h   C o n t r o l   a n d   S y st e m   G ra d u a t e   Re se a r c h   C o l l o q u i u m   ( I C S G RC ) A u g .   2 0 1 9 ,   p p .   1 2 7 1 3 2 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C S G R C . 2 0 1 9 . 8 8 3 7 0 9 2 .   [ 1 7 ]   K .   R .   R e d d y ,   Y .   V .   B .   K .   R a o ,   M .   M a d e p a l l i ,   U .   C .   R a o ,   S .   A r u m u g a m ,   a n d   G .   V .   A .   R a o ,   S o l u t i o n   t o   e c o n o mi c   l o a d   d i s p a t c h   u si n g   a n t   c o l o n y   s e a r c h   b a se d - t e a c h i n g   l e a r n i n g   o p t i mi z a t i o n ,   i n   2 0 2 1   E m e rg i n g   T r e n d s   i n   I n d u s t ry   4 . 0   ( ETI   4 . 0 ) ,   M a y   2 0 2 1 ,     p p .   1 7 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / E TI 4 . 0 5 1 6 6 3 . 2 0 2 1 . 9 6 1 9 2 5 6 .   [ 1 8 ]   R .   A .   A b t t a n ,   A .   H .   Ta w a f a n ,   a n d   S .   J.  I smae l ,   E c o n o mi c   d i s p a t c h   b y   o p t i m i z a t i o n   t e c h n i q u e s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   El e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e En g i n e e r i n g ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   2 2 2 8 2 2 4 1 ,   J u n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 2 i 3 . p p 2 2 2 8 - 2 2 4 1 .   [ 1 9 ]   M .   V a n i t h a   a n d   K .   Th a n u s h k o d i ,   S o l v i n g   n o n - c o n v e x   e c o n o m i c   l o a d   d i s p a t c h   p r o b l e m   b y   e f f i c i e n t   h y b r i d   s i m u l a t e d   a n n e a l i n g   a l g o r i t h m,   i n   2 0 1 2   I EEE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   A d v a n c e d   C o m m u n i c a t i o n   C o n t ro l   a n d   C o m p u t i n g   T e c h n o l o g i e s   ( I C AC C C T ) ,   A u g .   2 0 1 2 ,   p p .   3 6 2 3 6 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A C C C T. 2 0 1 2 . 6 3 2 0 8 0 3 .   [ 2 0 ]   R .   B o u d d o u ,   F .   B e n h a mi d a ,   M .   H a b a ,   M .   B e l g a c e m ,   a n d   M .   A .   M e z i a n e ,   S i m u l a t e d   a n n e a l i n g   a l g o r i t h m   f o r   d y n a mi c   e c o n o m i c   d i s p a t c h   p r o b l e i n   t h e   e l e c t r i c i t y   mark e t   i n c o r p o r a t i n g   w i n d   e n e r g y ,   I n g é n i e r i e   d e s   sys t è m e d   i n f o rm a t i o n ,   v o l .   2 5 ,   n o .   6 ,     p p .   7 1 9 7 2 7 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 8 2 8 0 / i si . 2 5 0 6 0 2 .   [ 2 1 ]   V .   K .   J o sh i ,   O p t i m i z a t i o n   o f   e c o n o mi c   l o a d   d i s p a t c h   p r o b l e b y   u s i n g   t a b u   se a r c h   a l g o r i t h m,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   L a t e st   T ren d i n   E n g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   8 ,   n o .   4 1 ,   p p .   1 8 2 1 8 7 ,   2 0 1 7 .   [ 2 2 ]   W .   S a - n g i a m v i b o o l ,   S .   P o t h i y a ,   a n d   I .   N g a mr o o ,   M u l t i p l e   t a b u   se a r c h   a l g o r i t h f o r   e c o n o mi c   d i s p a t c h   p r o b l e c o n si d e r i n g   v a l v e - p o i n t   e f f e c t s ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t ri c a l   Po w e r   a n d   E n e rg y   S y st e m s ,   v o l .   3 3 ,   n o .   4 ,   p p .   8 4 6 8 5 4 ,   M a y   2 0 1 1 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j e p e s. 2 0 1 0 . 1 1 . 0 1 1 .   [ 2 3 ]   M .   B a s u   a n d   A .   C h o w d h u r y ,   C u c k o o   s e a r c h   a l g o r i t h m   f o r   e c o n o mi c   d i sp a t c h ,   En e r g y ,   v o l .   6 0 ,   p p .   9 9 1 0 8 ,   O c t .   2 0 1 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n e r g y . 2 0 1 3 . 0 7 . 0 1 1 .   [ 2 4 ]   J.  Y u ,   C . - H .   K i m,  a n d   S . - B .   R h e e ,   C l u s t e r i n g   c u c k o o   s e a r c h   o p t i mi z a t i o n   f o r   e c o n o mi c   l o a d   d i sp a t c h   p r o b l e m,   N e u r a l   C o m p u t i n g   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 2 ,   n o .   2 2 ,   p p .   1 6 9 5 1 1 6 9 6 9 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 2 1 - 020 - 0 5 0 3 6 - w.   [ 2 5 ]   X. - S .   Y a n g ,   S .   S .   S .   H o sse i n i ,   a n d   A .   H .   G a n d o m i ,   F i r e f l y   a l g o r i t h f o r   so l v i n g   n o n - c o n v e x   e c o n o m i c   d i sp a t c h   p r o b l e ms  w i t h   v a l v e   l o a d i n g   e f f e c t ,   A p p l i e d   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 8 0 1 1 8 6 ,   M a r .   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a s o c . 2 0 1 1 . 0 9 . 0 1 7 .   [ 2 6 ]   D .   P .   R e d d y   a n d   M .   C .   V .   S u r e s h ,   Ec o n o m i c   l o a d   d i s p a t c h   p r o b l e w i t h   v a l v e   p o i n t   e f f e c t   u si n g   f i r e f l y   a l g o r i t h m,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E n g i n e e r i n g   S c i e n c e s   a n d   R e se a rc h   T e c h n o l o g y ,   v o l .   4 ,   n o .   2 ,   p p .   5 5 7 5 6 0 ,   2 0 1 5 .   [ 2 7 ]   S .   B a n e r j e e ,   D .   M a i t y ,   a n d   C .   K .   C h a n d a ,   Te a c h i n g   l e a r n i n g   b a se d   o p t i mi z a t i o n   f o r   e c o n o mi c   l o a d   d i sp a t c h   p r o b l e c o n si d e r i n g   v a l v e   p o i n t   l o a d i n g   e f f e c t ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t ri c a l   P o w e a n d   En e r g y   S y st e m s ,   v o l .   7 3 ,   p p .   4 5 6 4 6 4 ,   D e c .   2 0 1 5 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j e p e s. 2 0 1 5 . 0 5 . 0 3 6 .   [ 2 8 ]   M .   M o d i r i - D e l s h a d ,   S .   H .   A .   K a b o l i ,   E.   Ta s l i m i - R e n a n i ,   a n d   N .   A .   R a h i m ,   B a c k t r a c k i n g   s e a r c h   a l g o r i t h f o r   s o l v i n g   e c o n o m i c   d i s p a t c h   p r o b l e ms  w i t h   v a l v e - p o i n t   e f f e c t s   a n d   mu l t i p l e   f u e l   o p t i o n s,”   E n e r g y ,   v o l .   1 1 6 ,   p p .   6 3 7 6 4 9 ,   D e c .   2 0 1 6 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n e r g y . 2 0 1 6 . 0 9 . 1 4 0 .   [ 2 9 ]   D .   Z o u ,   S .   Li ,   X .   K o n g ,   H .   O u y a n g ,   a n d   Z.   Li ,   S o l v i n g   t h e   c o mb i n e d   h e a t   a n d   p o w e r   e c o n o m i c   d i s p a t c h   p r o b l e ms  b y   a n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 Ap r il   20 25 :   1 3 8 5 - 1 3 9 5   1394   i mp r o v e d   g e n e t i c   a l g o r i t h m   a n d   a   n e w   c o n s t r a i n t   h a n d l i n g   st r a t e g y ,   A p p l i e d   E n e r g y ,   v o l .   2 3 7 ,   p p .   6 4 6 6 7 0 ,   M a r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p e n e r g y . 2 0 1 9 . 0 1 . 0 5 6 .   [ 3 0 ]   H .   Li a n g ,   Y .   L i u ,   Y .   S h e n ,   F .   Li ,   a n d   Y .   M a n ,   A   h y b r i d   b a t   a l g o r i t h f o r   e c o n o mi c   d i sp a t c h   w i t h   r a n d o w i n d   p o w e r ,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   P o w e S y s t e m s ,   v o l .   3 3 ,   n o .   5 ,   p p .   5 0 5 2 5 0 6 1 ,   S e p .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R S . 2 0 1 8 . 2 8 1 2 7 1 1 .   [ 3 1 ]   Y .   La b b i ,   D .   B e n   A t t o u s,  H .   A .   G a b b a r ,   B .   M a h d a d ,   a n d   A .   Zi d a n ,   A   n e w   r o o t e d   t r e e   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h f o r   e c o n o m i c   d i s p a t c h   w i t h   v a l v e - p o i n t   e f f e c t ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t ri c a l   Po w e r   a n d   En e r g y   S y st e m s ,   v o l .   7 9 ,   p p .   2 9 8 3 1 1 ,   Ju l .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j e p e s. 2 0 1 6 . 0 1 . 0 2 8 .   [ 3 2 ]   W .   T .   E l sa y e d   a n d   E.   F .   El - S a a d a n y ,   A   f u l l y   d e c e n t r a l i z e d   a p p r o a c h   f o r   s o l v i n g   t h e   e c o n o mi c   d i s p a t c h   p r o b l e m ,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   P o w e S y s t e m s ,   v o l .   3 0 ,   n o .   4 ,   p p .   2 1 7 9 2 1 8 9 ,   J u l .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R S . 2 0 1 4 . 2 3 6 0 3 6 9 .   [ 3 3 ]   D .   S a n t r a ,   A .   M u k h e r j e e ,   K .   S a r k e r ,   a n d   D .   C h a t t e r j e e ,   H y b r i d   P S O - A C O   a l g o r i t h m   t o   so l v e   e c o n o m i c   l o a d   d i s p a t c h   p r o b l e m   w i t h   t r a n sm i ss i o n   l o s f o r   sma l l   sc a l e   p o w e r   sy s t e m ,   i n   2 0 1 6   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   C o n t r o l   P o w e a n d   I n st r u m e n t a t i o n   ( I C I C PI ) ,   O c t .   2 0 1 6 ,   p p .   2 2 6 2 3 0 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I C P I . 2 0 1 6 . 7 8 5 9 7 0 7 .   [ 3 4 ]   A .   B h a t t a c h a r y a   a n d   P .   K .   C h a t t o p a d h y a y ,   H y b r i d   d i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n   w i t h   b i o g e o g r a p h y - b a se d   o p t i m i z a t i o n   f o r   s o l u t i o n   o f   e c o n o mi c   l o a d   d i s p a t c h ,   I EE T ra n s a c t i o n o n   P o w e S y st e m s ,   v o l .   2 5 ,   n o .   4 ,   p p .   1 9 5 5 1 9 6 4 ,   N o v .   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TPW R S . 2 0 1 0 . 2 0 4 3 2 7 0 .   [ 3 5 ]   J.  P a r a mg u r u   a n d   S .   K .   B a r i k ,   M o d i f i e d   g r e y   w o l f   o p t i m i z a t i o n   a p p l i e d   t o   n o n - c o n v e x   e c o n o m i c   l o a d   d i sp a t c h   i n   c u r r e n t   p o w e r   sy st e s c e n a r i o ,   i n   2 0 1 8   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Re c e n t   I n n o v a t i o n i n   E l e c t ri c a l ,   El e c t ro n i c a n d   C o m m u n i c a t i o n   En g i n e e ri n g   ( I C RI EE C E) ,   Ju l .   2 0 1 8 ,   p p .   2 7 0 4 2 7 0 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C R I EEC E4 4 1 7 1 . 2 0 1 8 . 9 0 0 8 6 6 9 .   [ 3 6 ]   J.  J.  Q .   Y u   a n d   V .   O .   K .   Li ,   A   so c i a l   s p i d e r   a l g o r i t h f o r   so l v i n g   t h e   n o n - c o n v e x   e c o n o m i c   l o a d   d i sp a t c h   p r o b l e m,   N e u ro c o m p u t i n g ,   v o l .   1 7 1 ,   p p .   9 5 5 9 6 5 ,   Ja n .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u c o m . 2 0 1 5 . 0 7 . 0 3 7 .   [ 3 7 ]   N .   G h o r b a n i   a n d   E.   B a b a e i ,   Ex c h a n g e   mar k e t   a l g o r i t h m   f o r   e c o n o m i c   l o a d   d i sp a t c h ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   El e c t r i c a l   P o w e r   a n d   En e rg y   S y s t e m s ,   v o l .   7 5 ,   p p .   1 9 2 7 ,   F e b .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j e p e s. 2 0 1 5 . 0 8 . 0 1 3 .   [ 3 8 ]   S .   S h a r i f i ,   M .   S e d a g h a t ,   P .   F a r h a d i ,   N .   G h a d i mi ,   a n d   B .   Ta h e r i ,   E n v i r o n men t a l   e c o n o mi c   d i s p a t c h   u s i n g   i m p r o v e d   a r t i f i c i a l   b e c o l o n y   a l g o r i t h m,”   Ev o l v i n g   S y s t e m s ,   v o l .   8 ,   n o .   3 ,   p p .   2 3 3 2 4 2 ,   S e p .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 5 3 0 - 017 - 9 1 8 9 - 5.   [ 3 9 ]   W .   K h a m s e n ,   C .   T a k e a n g ,   a n d   P .   A u n b a n ,   H y b r i d   m e t h o d   f o r   s o l v i n g   t h e   n o n   s m o o t h   c o s t   f u n c t i o n   e c o n o m i c   d i s p a t c h   p r o b l e m ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   6 0 9 6 1 6 ,   F e b .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 0 i 1 . p p 6 0 9 - 6 1 6 .   [ 4 0 ]   A .   A u r a s o p o n   a n d   C .   Ta k e a n g ,   M u l t i p l e   h y b r i d   o f   l a mb d a   i t e r a t i o n   a n d   b e e   c o l o n y   o p t i m i z a t i o n   me t h o d   f o r   so l v i n g   e c o n o mi c   d i s p a t c h   p r o b l e m,   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o n   E l e c t r i c a l   En g i n e e r i n g   a n d   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   5 7 7 2 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 5 6 7 6 / i j e e i . 2 0 2 1 . 1 3 . 1 . 3 .   [ 4 1 ]   W .   K h a ms e n   a n d   C .   Ta k e a n g ,   H y b r i d   o f   l a m b d a   a n d   b e e   c o l o n y   o p t i mi z a t i o n   f o r   so l v i n g   e c o n o mi c   d i s p a t c h ,   Prze g l a d   El e k t r o t e c h n i c z n y ,   v o l .   9 ,   p p .   2 2 0 2 2 3 ,   S e p .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 5 1 9 9 / 4 8 . 2 0 1 6 . 0 9 . 5 4 .   [ 4 2 ]   S .   K .   N a y a k ,   K .   R .   K r i s h n a n a n d ,   B .   K .   P a n i g r a h i ,   a n d   P .   K .   R o u t ,   A p p l i c a t i o n   o f   a r t i f i c i a l   b e e   c o l o n y   t o   e c o n o mi c   l o a d   d i sp a t c h   p r o b l e w i t h   r a m p   r a t e   l i m i t s   a n d   p r o h i b i t e d   o p e r a t i n g   z o n e s,   i n   2 0 0 9   Wo r l d   C o n g ress   o n   N a t u re   a n d   B i o l o g i c a l l y   I n s p i re d   C o m p u t i n g   ( N a BI C ) ,   2 0 0 9 ,   p p .   1 2 3 7 1 2 4 2 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / N A B I C . 2 0 0 9 . 5 3 9 3 7 5 1 .   [ 4 3 ]   D .   C .   S e c u i ,   A   n e w   mo d i f i e d   a r t i f i c i a l   b e e   c o l o n y   a l g o r i t h m   f o r   t h e   e c o n o mi c   d i s p a t c h   p r o b l e m,”   En e rg y   C o n v e rsi o n   a n d   Ma n a g e m e n t ,   v o l .   8 9 ,   p p .   4 3 6 2 ,   Ja n .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n c o n m a n . 2 0 1 4 . 0 9 . 0 3 4 .   [ 4 4 ]   S .   R .   S p e a ,   N o n - c o n v e x   c o n s t r a i n e d   e c o n o m i c   p o w e r   d i s p a t c h   w i t h   p r o h i b i t e d   o p e r a t i n g   z o n e s   a n d   p i e c e w i se  q u a d r a t i c   c o s t   f u n c t i o n s,   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   El e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   5 ,   p p .   4 4 6 9 4 4 7 7 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 0 i 5 . p p 4 4 6 9 - 4 4 7 7 .   [ 4 5 ]   M .   H .   H a ssa n ,   S .   K a me l ,   A .   Ei d ,   L.   N a sr a t ,   F .   J u r a d o ,   a n d   M .   F .   E l n a g g a r ,   A   d e v e l o p e d   e a g l e - st r a t e g y   su p p l y - d e ma n d   o p t i mi z e r   f o r   so l v i n g   e c o n o m i c   l o a d   d i s p a t c h   p r o b l e ms,   A i n   S h a m E n g i n e e r i n g   J o u r n a l ,   v o l .   1 4 ,   n o .   5 ,   p p .   1 2 5 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a se j . 2 0 2 2 . 1 0 2 0 8 3 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         Wa n c h a K h a m se n           is  a ss o c iate   p ro fe ss o a De p a rtme n o El e c tri c a l   En g i n e e rin g ,   Ra jam a n g a la   Un i v e rsity   o f   Tec h n o lo g y   Lan n a   Lam p a n g ,   Th a il a n d .   He   wa b o r n   in   Lam p a n g ,   Th a il a n d   i n   1 9 7 4 .   H e   g ra d u a ted   fro m   Ra jam a m g la  In stit u te  o Tec h n o l o g y   wit h   a   Ba c h e lo r’s  d e g re e   in   tec h n ica l   e d u c a ti o n   i n   1 9 9 7 ,   Ki n g   M o n g k u t’s  In stit u te  o f   Tec h n o lo g y   No rth   Ba n g k o k   wit h   a   m a ste r’s  d e g re e   in   e lec tri c a e n g i n e e rin g   in   2 0 0 3   a n d   P h . D.   in   e lec tri c a a n d   c o m p u ter   e n g in e e rin g   o M a h a sa ra k a m   Un iv e rsity .   C u rre n tl y ,   h e   is  a ss o c iate   p r o fe ss o a t   F a c u lt y   o E n g i n e e rin g ,   Ra jam a n g a la  Un iv e rsit y   o Tec h n o lo g y   L a n n a   Lam p a n g .   His  re s e a rc h   in tere sts  in c lu d e   a c   c h o p p e rs,  c o n v e rter  sy ste m fo imp r o v i n g   p o we q u a li t y ,   e c o n o m ic   d isp a tch   a n d   o p t imiz a ti o n   tec h n i q u e .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il wa n c h a i_ k h @rm u tl . a c . t h .         C h i r a p h o n   T a k e a n g           is  a ss istan p ro fe ss o r   a De p a rtm e n o f   El e c tri c a l   En g i n e e rin g ,   Ra jam a n g a la  Un iv e rsity   o Tec h n o l o g y   Lan n a   Lam p a n g ,   T h a il a n d .   H e   r e c e i v e d   a   B . S .   d e g r e e   i n   t e c h n i c a l   e d u c a t i o n   i n   e l e c t r i c a l   e n g i n e e r i n g   f r o m   t h e   K i n g   M o n g k u t s   I n s t i t u t e   o f   T e c h n o l o g y   N o r t h   B a n g k o k ,   T h a i l a n d ,   i n   2 0 0 3 ,   h i m   M . E n g .   d e g r e e   i n   e l e c t r i c a l   e n g i n e e r i n g   f r o m   t h e   R a j a m a n g a l a   U n i v e rs i t y   o f   T e c h n o l o g y   L a n n a ,   C h i a n g   M a i ,   T h a i l a n d ,   i n   2 0 1 5   a n d   h e   h o l d s   a   P h . D .   i n   e l e c t r ic a l   a n d   c o m p u t e r   e n g i n e e r i n g ,   M a h a s a ra k h a m   U n i v e r s i t y ,   w h e re   h e   h a s   i n t e re s t i n   e l e c t r o n i c s   a g r ic u l t u r e ,   s m a r t   fa r m s ,   e l e c t r i c   p o w e r   s y s te m s ,   a n d   e c o n o m i c   l o a d   d i s p a t c h .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il c h irap h o n @rm u tl . a c . th .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.