I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o wer   E ng i neer ing   ( I J AP E )   Vo l.  1 4 ,   No .   2 ,  J u n e   20 2 5 ,   p p .   282 ~ 2 9 0   I SS N:  2 2 5 2 - 8 7 9 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e. v 1 4 . i 2 . p p 282 - 290           282       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a p e. ia esco r e. co m   O ptima l allo ca tio n of P V uni ts usin g   metah euristi c o ptimiza tion   co nsidering  P EVs  charg ing  dema n d       A .   M a njula ,  G .   Yesura t na m   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 ,   U n i v e r s i t y   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   O sman i a   U n i v e r si t y ,   H y d e r a b a d ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   2 5 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Au g   1 8 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Oct  2 3 ,   2 0 2 4       Th e   d istri b u ti o n   sy ste m   is se e in g   a   d ra m a ti c   sh ift   a s  a   re su lt   o f  th e   in c re a sin g   u se   o f  d istri b u ted   g e n e ra t o rs  (DG s)  a n d   p l u g - i n   e lec tri c   v e h icle s  (P EVs),  o r   p lu g - in   h y b rid   e lec tri c   c a rs.  Th e   re se a rc h   e n d e a v o rs   to   o p ti m ize   th e   a ll o c a ti o n   o f   p h o to v o l taic   (P V)   b a se d   DG s  with in   ra d ial  d istri b u ti o n   sy ste m s   (RDS)   wh il e   a c c o m m o d a ti n g   t h e   lo a d   d e m a n d   ste m m in g   fr o m   P EVs.  A   we ig h ted - su m   b a se d   m u lt i o b jec ti v e   (W M O)  tec h n iq u e   is  e m p lo y e d   in   th i s   stu d y   t o   o p ti m ize   th re e   fu n d a m e n tal  tec h n ica l  m e tri c s  o f  th e   d istri b u t io n   n e two rk :  a c h ie v in g   th e   b e st  p o s sib le  v o l tag e   sta b il it y   in d e x   (V S I)   wh il e   re d u c in g   re a l  p o we r   lo ss   a n d   t o ta l  v o lt a g e   v a riati o n   to   a   m i n imu m .   In it ially ,   th e   stu d y   in v e stig a tes   th e   imp a c t  o f  b o t h   c o n v e n t io n a l  a n d   P EVs  lo a d   d e m a n d ,   c o n sid e ri n g   P EVs  l o a d   d e m a n d   o n   d istri b u t io n   sy ste m   p e rfo rm a n c e   u n d e r  t h re e   c h a rg in g   sc e n a rio s:  a  situ a ti o n   in v o l v in g   p e a k   c h a rg in g ,   sc e n a rio   in v o lv i n g   o ff - p e a k   c h a rg i n g ,   a n d   sc e n e   o f  ra n d o m   c h a r g in g .   S u b se q u e n tl y ,   P V  u n it s   a re   stra teg ica ll y   p lan n e d ,   ta k in g   in t o   a c c o u n t   t h e   P EV s  d e m a n d   with in   th e   d istr ib u ti o n   sy ste m   u ti li z in g   a n   i n n o v a ti v e   we ig h ted   m u lt io b jec ti v e   e lec tri c   e e l  fo ra g i n g   o p ti m iza ti o n   (W M OE EF O) alg o rit h m ,   it s   e ffe c tu a li ty   is  v a li d a ted   wit h   we ig h ted   m u l ti o b jec ti v e   d iffere n ti a l   e v o lu ti o n a ry   (W M OD E)   a n d   we ig h ted   m u lt i o b jec ti v e   g re y   wo lf   o p ti m iza ti o n   (W M OG WO)  a lg o ri th m s o n   sta n d a r d   tes t  sy ste m   IEE E  3 3 - b u s .   K ey w o r d s :   Dis tr ib u ted   g en er ato r s   Ph o to v o ltaic   Plu g - in   elec tr ic  v eh icles   R ad ial  d is tr ib u tio n   s y s tem   W MO DE   W MO E E FO   W MO G W O   T h is i s  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 :   A .   Ma n ju la   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   U n iv er s ity   C o lleg e  o f   E n g in ee r i n g ,   Osma n ia  Un iv e r s ity   Hy d er ab ad - 5 0 0 0 0 7 ,   T elan g an a,   I n d ia   E m ail:  m an ju lab an d a8 9 @ g m a il.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N    T h e  d em a n d   f o r   elec tr icity   is   s ig n if ican t  a n d   is   o n   t h e  r is e   ac r o s s   th e  w o r ld .   Acc o r d i n g   to   r ec e n t  r ep o r ts   [ 1 ] ,   tr ad itio n al  e n er g y   s o u r ce s   s till   m ain tain   a  d o m in an t  s h ar e  o f   6 2 %  in   th e  g lo b al  en er g y   m ix .   Ho wev er ,   th e  f in ite  n atu r e  o f   f o s s il f u el  r eso u r ce s   co u p led   with   th eir   d etr im en tal  en v ir o n m en tal  im p ac ts ,   s u ch   as  p o llu tio n   a n d   clim ate - alter in g   em is s io n s   lead in g   to   ec o lo g ical  im b ala n ce ,   r e n d er   th em   in c r ea s in g ly   u n ten ab le   as  p r i m ar y   en er g y   s o u r ce s .   As  a   r esu lt,   th e  r ap id   i n co r p o r atio n   o f   r e n ewa b le  e n e r g y   s o u r ce s   ( R E Ss )   in to   d is tr ib u tio n   n etwo r k s   h a s   in ten s if ied   th e  n ee d   o f   d ec ar b o n izin g   th e   elec tr ical  en er g y   in d u s tr y .   So lar   p h o to v o ltaic  ( PV)   u n its   an d   win d   tu r b in es  ar e   th e  m o s t  well - k n o wn   a n d   f u lly   f u n ctio n a l  ex am p les  o f   R E Ss   am o n g   th e   m an y   tech n o lo g ie s   [ 2]   th at  m a y   g en er ate   elec tr icity   f r o m   lo w - ca r b o n   s o u r ce s .   Am o n g   th ese  r en ewa b le  en er g y   s o u r ce s ,   s o lar - p o wer e d   R E Ss   h av e  ex p lo d ed   in   p o p u lar ity   d u r in g   th e  last   1 8   y ea r s ,   o u tp ac in g   all  o th e r s .   A  n o tab l e  ju m p   o f   2 4 %  in   th e  g lo b al   e n er g y   m ix   was  s ee n   in   2 0 2 2   a lo n e  f o r   s o lar - b ased   en er g y   s y s tem s .   E x ten s iv e  liter atu r e  d o cu m e n ts   th e  p o ten tial  b e n ef its   o f   o p tim ally   allo ca tin g   ( s izin g   a n d   s itin g )   d is tr ib u ted   g en er ato r s   ( DGs )   with in   th e  d is tr ib u tio n   s y s te m   [ 3 ] ,   in clu d in g   m in im izin g   o f   en er g y   lo s s   [ 4 ] ,  en h an ce m e n t  o f   th e   v o ltag e   p r o f ile   [ 5 ] ,   m ax im izatio n   o f   l o ad   ab ilit y   [ 6 ] ,   an d   a u g m en ta tio n   o f   th e   v o ltag e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op tima l a llo ca tio n   o f P V   u n its   u s in g   mu ltio b jective   meta h eu r is tic  o p timi z a tio n   a p p r o a c h   …  ( A .   Ma n ju la )   283   s tab ilit y   lim it   [ 7 ] .   Ho wev er ,   th e  o p tim al  allo ca tio n   o f   D Gs  p r esen ts   a  lar g e - s ca le,   n o n lin ea r ,   an d   m u lti - o b jectiv e  o p tim izatio n   p r o b le m ,   o f ten   p o s in g   s ig n if ican t  c h allen g es  in   f in d i n g   n ea r - o p t im al  s o lu tio n s   [ 8 ] .  C o n s eq u en tly ,   n at u r e - in s p ir e d   m etah eu r is tic  alg o r ith m s   h av e  g ain ed   p r o m in en ce   as  ef f ec t iv e  ap p r o ac h es  f o r   ad d r ess in g   th is   in tr icate   o p ti m izatio n   p r o b lem   [ 9] .   E lectr i c  v eh icles  ( E Vs)  ar e  b ec o m in g   m o r e  c o m m o n   an d   ar e  ex p ec ted   t o   p lay   a   b ig   p ar t  in   r ed u ci n g   ca r b o n   em is s io n s   f r o m   r o ad   tr av el,   in   ad d i tio n   to   PV  s y s tem   in teg r atio n   [ 1 0] .   No n et h eless ,   th e  in clu s io n   o f   p lu g - i n   elec t r ic  v eh icle  ( PEV )   c h ar g i n g   lo ad s   r em ain s   lar g ely   u n ad d r ess ed   in   th e  liter atu r e  c o n ce r n in g   DG  allo ca tio n   [ 1 1 ] .   Var io u s   s tu d ies  h av e  in co r p o r ated   d if f er en t  PEV   ch ar g in g   p r o f iles   to   ev alu ate  t h e  im p ac t o f   PEV  lo ad s   [ 1 2 ] .   I n   [ 1 3 ] ,   th e  a p p licatio n   o f   a  n o v el  lig h tn in g   s ea r c h   ca lcu latio n   is   p r o p o s ed   to   ad d r ess   th e  DG  ass ig n m en t  is s u e.   Nev er th eless ,   th e  s tu d y   [ 1 4 ]   o v er lo o k s   a  cr u cial   o b jectiv e,   n a m ely ,   t h e  v o ltag e  s tab ilit y   in d ex   ( VSI ) ,   d u r in g   DG  allo ca tio n   a n d   co n f i n es  its   in v esti g atio n   to   d is p atch ab le  DGs  ex clu s iv el y .   I n   co n tr ast,  San k ar   an d   C h atter jee   [ 1 5 ]   d eter m in e   t h e  p lace m en t   an d   d im en s io n s   o f   DGs b y   u s e  o f   t h e  g o r illa tr o o p s   o p tim izatio n   tech n iq u e.   T h e  liter atu r e  r e v iew  u n d er s co r es  th e  n ec ess ity   o f   co n s i d er in g   p lu g - i n   elec tr ic  v e h icles  ( PEVs )   ch ar g in g   d em an d   wh en   allo c atin g   PV  u n its   with in   th e   co n tex t  o f   co n tem p o r ar y   r esear ch .   I n   th is   v ein ,   we  em p lo y   th e  weig h ted   m u ltio b j ec tiv e   elec tr ic  ee l  f o r ag in g   o p t im izatio n   ( E E FO)   alg o r ith m   t o   s o lv e  th e  PV  u n it   allo ca tio n   p r o b lem .   T h e  E E F O  alg o r ith m   as  d etailed   b y   [ 1 6 ] ,   e m u lates  th e   f o r a g in g   b e h av io r   o f   elec tr ic  ee ls   an d   h as  b ee n   r ig o r o u s ly   test ed   an d   co m p ar ed   with   v a r io u s   r e n o wn ed   alg o r ith m s .   T h is   s tu d y   co n tr ib u tes  to   th e   ex is tin g   s tate - of - th e - ar t in   th e  f o llo win g   asp ec ts :   -   I n co r p o r atin g   PEVs  ch ar g i n g   d em an d   in   t h e  allo ca tio n   o f   PV  u n its .   C o n s id er in g   th e  s to ch asti c  m o d e l in g   o f   th e  u n ce r tain   n atu r e  o f   PV  g en er atio n .   -   C o m p r eh en s iv e  ass ess m en t  o f   PEVs  d em an d   c o m p r is in g   o f f - p ea k   c h ar g in g   s ce n ar i o   ( OPC S ) ,  p ea k   ch ar g in g   s ce n ar io   ( PC S ) ,   an d   s to ch asti c  ch ar g in g   s ce n ar i o   ( SC S )   s ce n ar io s   o n   th e   d is tr i b u tio n   n etwo r k .   Dis tr ib u tin g   PV u n its   wh ile  k e ep in g   in   m in d   a  n u m b e r   o f   im p o r tan t o b jectiv es su ch   as p o wer   lo s s ,   v o ltag e  d ev iatio n ,   a n d   s tab ilit y   in d e x .   -   I n tr o d u cin g   a   n o v el  ap p lica tio n   o f   t h e  weig h ted   m u lti o b jectiv e  elec tr ic  ee l  f o r ag i n g   o p tim izatio n   ( W MO E E FO )   alg o r ith m   t o   a d d r ess   th e  c o m p lex   PV  allo ca ti o n   p r o b lem   a n d   co m p a r in g   W MO E E FO  with   th e  weig h ted   m u ltio b jectiv e  g r ey   wo lf   o p tim izatio n   ( W MO GW O )   [ 1 7 ]   an d   weig h te d   m u ltio b jectiv e   d if f er en tial e v o lu tio n ar y   ( W MO DE )   [ 1 8 ] .   -   Simu latin g   n u m er o u s   s tu d y   s ce n ar io s   to   ass es s   th e  im p ac t  o f   th e  n u m b er   o f   PV  u n its   in s talled ,   an d   co n s id er in g   test   ca s es   to   q u an t itativ ely   ev alu ate  th e  o b jectiv e s   in   ea ch   s ce n ar io .   T h e  f o llo win g   is   a n   o v er v iew  o f   th e  p ap er :   i)   S ec tio n   2   d e s cr ib es  th e  PV  m o d elin g ;   ii)   T h e  m u ltio b jectiv e   p r o b lem   f o r m u latio n   is   m ad e  in   s ec tio n   3 ;  iii)   I n   s ec tio n   4 ,   th e  E E FO  alg o r ith m   is   d escr ib ed   in   g r ea t  len g th ;  iv )   Sectio n   5   d elv es th e  r esu lts   an d   d is cu s s io n s ; a n d   v )   I n   s ec tio n   6   th e  f in al  co n cl u s io n   is   s u m m ar ized .       2.   SO L AR  P V  UNC E R T AI NT Y  M O DE L L I NG   A  b eta  p r o b ab ilit y   d en s ity   f u n ctio n   ( PDF )   was  u ti lized   to   d ep ict  th e  ar b itra r y   b eh a v in g   o f   s u n - b ased   illu m in atio n   [ 1 9 ] .   W ith in   a   d e s ig n ated   tim e  f r am e   t ,   th e  b et a  PDF   ( )   s u p p o r ted   b y   h is to r ica l  d ata   u s ed   f o r   ass es s in g   th e  p r o b ab ilit y   o f   s o lar   ir r ad iatio n   is   ex p r ess ed   as   ( 1 )   [ 2 0 ] .     ( ) = { ( + ) ( ) ( ) ( − 1 )   , 0 ≤ ≤ 1 , ≥ 0 , ≥ 0             0 ,  ℎ    ( 1 )     W h er e    s ig n if ies  th e  s o lar   ir r ad ian ce ,     an d     d ef in e  th e  p ar a m eter s   th at  d elin ea te  th e  co n f ig u r atio n   o f   th e   PDF.   Po ten tial v alu es o f   th e  s o lar   ir r ad ian ce   s tate  ( z)   at  an y   g iv en   h o u r   m ay   b e   ex p r ess ed   as  ( 2 )   [ 2 1 ] .     ( ) = ∫ ( ) .  2 1   ( 2 )     PV m o d u le  o u t p u t p o wer   m ay   b e  ex p r ess ed   as   ( 3 ) .      0 ( ) = ∗  ∗ ∗   ( 3 )     W h er e     is   th e  f ill  f ac to r   o f   PV   m o d u le ,    is   n o   o f   m o d u les ,    is   th e  v o ltag e   o f   t h e  PV  m o d u le ,   an d     is   th e  cu r r en t  o f   t h e  PV  m o d u le.   Un d er   v ar y in g   s o lar   ir r ad ian ce   c o n d itio n s ,   t h e  s p ec if ic  p er f o r m an ce   ch ar ac ter is tics   o f   PV p an els o u tp u t p o wer   ar e  ca lcu lated   as  ( 4 )   [ 2 2 ] .      ( ) = ( ) ∗  0 ( )   ( 4 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,  Vo l.  1 4 ,   No .   2 ,   J u n e   20 2 5 :   28 2 - 29 0   284   3.   M UL T I O B J E C T I VE   F UNC T I O N  F O RM UL A T I O N   I n   th is   i n v esti g atio n ,   th r ee   p i v o tal  b o u n d ar ies  o f   th e   d is tr i b u tio n   s y s tem   h av e   b ee n   m e ticu lo u s ly   ex am in ed   to   f o r m u late  th e  o b jectiv e  f u n ctio n .   T h ese  p ar a m e ter s   en co m p ass   en er g y   lo s s   (  ) ,   to tal  v o ltag e   d ev iatio n   ( T VD ) ,   an d   VSI .   T h e   o b jectiv e  f u n ctio n   ( OF )   is   ca lcu lated   as  (5 )   [ 1 5 ] .      =   1 ∗ ( 1 )  ( 1 ) ℎ      + 2 ∗ ( 2 )  ( 2 ) ℎ      + 3 ∗ 1 ( 3 )  ( 3 ) ℎ        ( 5 )     W h er e  1 ,  2 ,   an d   3   d en o te  th e  p r ef er en ce   weig h ts   g iv en   to   th e  o b jectiv es f o llo win g   ∑ 3 = 1 = 1   an d     f o r   a  g iv en   o b jectiv e  is   d ec id ed   b ased   o n   th e  p r ef er e n ce   g iv e n   to   th at  o b jectiv e  a n d   ∈ [ 0 , 1 ] .  ( )    a n d   ( )  ℎ       d en o te   th e  v al u e  o f   th e  p ar a m eter   b ef o r e   a n d   af te r   th e   i n s tallatio n   o f   th e   DG.   Her e     is   th e   o v er all  o b jectiv e  f u n ctio n   to   b e  m in im ized .   I n   th is   wo r k ,   1 ,  2 ,   an d   3   ar e  ass ig n ed   t o   0 . 4 ,   0 . 3 ,   an d   0 . 3 ,   r esp ec tiv ely .   T h e  in d iv id u al  o b jectiv es a r e  ca lcu lated   as g iv en   in   ( 6 ) - ( 9 ) .     1 =  =   ∑ ∑ , 2 − 1 = 1 24 = 1   ( 6 )     2 =  = ∑ ∑ ( | 1 − , | ) 2 = 1 24 = 1   ( 7 )     3 =  =   ∑ min   (  , )       = 2 … …   24 = 1   ( 8 )      , = | , | 4 − 4 [ ,  − ,  ] 2 −   4 [ ,  + ,  ] | , | 2   ( 9 )     W h er e  , ,  ,   an d     r esp ec tiv ely   in d icate   th e  th   b r a n ch   c u r r e n t,  r esis tan ce   o f   th e  b r an c h   ,   an d   t h e  to tal  b u s es  in   th e   n etwo r k .   Fo r   a  g iv en   b u s   ,  , ,  , ,   ,  , ,   a n d      r ep r esen t  th e  b u s   v o ltag e,   in jecte d   r ea l  p o wer ,   th e  r ea cta n ce   o f   th e  lin e  b etwe en   m   an d   n   b u s es,  th e  i n jecte d   r ea cti v e  p o wer   in jecte d ,     an d   th e  r esis tan ce   o f   th e  lin e  b etwe en   m   an d   n   b u s es.  T h e  o b jectiv e  f u n ctio n   f r am e d   in   ( 5 )   is   b o u n d   to   th e   b elo w  co n s tr ain ts :     | | ≤ | , | ≤ | |   ( 1 0 )     ,  + ,  =   , + ,  + ,    ( 1 1 )       ,    ≤    ≤    ,    ( 1 2 )     W h er e    an d     r esp ec tiv ely   d ef in e  th e  m in im u m   a n d   m a x im u m   v alu es  o f   th e  b u s   v o ltag e .   ,  ,  ,  ,  , ,   ,  ,   an d   ,    r esp ec tiv ely   d en o te  s u b s tatio n   p o wer ,   p o wer   in jecte d   b y   th e   DG,   p o wer   d em a n d   o f   th e   n etwo r k ,   p o we r   lo s s es  in   th e  n etwo r k ,   an d   d em an d   d u e  to   PEVs .   ,    an d   ,    in d icate   th e  m in im u m   an d   m ax im u m   s izes o f   th e  DG   r atin g .         4.   E L E C T RIC  E E L   F O RAG I NG   O P T I M I Z A T I O N  AL G O RIT H M   A  m e ta h e u r is ti c   a p p r o ac h   b ase d   o n   n a tu r al   p r o c ess es ,   t h e   E E FO  [ 1 6 ]   t a k es   i ts   c u es   f r o m   t h e  f o r a g i n g   tact ics   u s ed   b y   e le ct r ic   e els.   T h e  al g o r i th m   ai m s   to   e m u la te  t h e  co m p le x   f o r a g i n g   b e h a v i o r s   d is p la y ed   b y   ele ctr ic  ee ls   wit h i n   th ei r   e c o l o g ic al  e n v i r o n m e n t .   N o t a b l y ,   el ec t r i c  e els  d e m o n s tr ate   f o u r   k e y   f o r ag in g   b e h a v i o r s :   i n te r a cti o n ,   i d l in g ,   r esett le m e n t ,   an d   h u n t in g .   I n   Fi g u r e   1 ,   w e  ca n   s ee   t h e   w h o le   p r o ce s s   f lo wc h a r t .     4 . 1 .     I nte ra ct i o n   T h is   b eh av io r ,   also   ter m e d   ch u r n in g ,   o cc u r s   am o n g   ee ls   as  th ey   en g ag e  i n   h u n tin g   f is h .   T h r o u g h o u t  th is   ac tiv ity ,   ee ls   ex ch a n g e  i n f o r m atio n   b y   m an e u v er in g   r a n d o m ly   i n   v a r io u s   d ir ec tio n s .   I n   th e  f r am ewo r k   o f   E E FO,  ea ch   ee l  r e p r esen ts   a  p o ten tial  s o lu tio n ,   with   th e  m o s t  o p tim al  s o lu tio n   id en tifie d   th u s   f ar   s er v in g   as  th e  tar g et  p r e y .   T h e   in ter ac tin g   p h ase  ca n   b e  m o d eled   as   ( 1 3 )   [ 1 6 ] .     [           {   ( + 1 ) = ( ) + × ( ̅ ( ) − ( ) )   1 > 0 . 5 ( + 1 ) = ( ) + × ( ( ) − ( ) )   1 ≤ 0 . 5     } ( ( ) ) < ( ( ) ) { ( + 1 ) = ( ) + × ( ̅ ( ) − ( ) ) 2   > 0 . 5   ( + 1 ) = ( ) + × ( ( ) − ( ) ) 2 ≤ 0 . 5 } ( ( ) ) ≥ ( ( ) ) ]             ( 1 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op tima l a llo ca tio n   o f P V   u n its   u s in g   mu ltio b jective   meta h eu r is tic  o p timi z a tio n   a p p r o a c h   …  ( A .   Ma n ju la )   285   W h er e  1   an d   2   r ep r esen t  r an d o m   n u m b er s   b etwe en   ( 0 ,   1 ) ,   ( ( ) ) ,  ( ) ,  an d     r esp ec tiv ely   r e p r esen t   ca n d id ate  f itn ess ,   ee l p o s itio n ,   p o p u latio n   s ize,   an d   a  r an d o m   n u m b e r   b etwe en   ( 0 ,  1 ) .     4 . 2 .     I dli ng   I d lin g   c h ar ac ter izes  th e  b e h a v io r   o f   an   ee l  as  it  r ests   with in   an   id lin g   zo n e   d is tin ct  f r o m   t h e   in ter ac tio n   zo n e.   T h e  id lin g   z o n e  is   d ef in ed   in   E E FO  b y   p r o jectin g   an   ar b itra r y   ee l  p o s itio n   d im en s io n   o n to   th e  s ea r ch   r e g io n ' s   d iag o n al   a n d   th e n   n o r m alizin g   it  with in   th e  r a n g e  o f   0   to   1 ,   w h ich   e n h an ce s   ex p lo r in g   ca p ab ilit ies.  T h e  ee ls   will m o d if y   th eir   p o s itio n   f o r   id lin g ,   w h ich   is   m o d eled   as ( 1 4 )   [ 1 6 ] .     ( + 1 ) = ( + 1 ) +   × ( ( +   1 )  (  ) × ( ) ) ;  ~ ( 0 . 1 )   ( 1 4 )           Fig u r e  1 .   E E FO a lg o r ith m   f l o wch ar t       4 . 3 .     H un t ing   Du r in g   p r ey   h u n tin g ,   elec tr ic   ee ls   cr ea te  an   elec tr ic  co m m u n icatio n   cir cle  a r o u n d   th e   ta r g et.   T h e y   en cir cle  th e  p r ey   a n d   c o m m u n icate   with   ea ch   o th er   t h r o u g h   o r g an   elec tr ic  d is ch ar g es,  t h er eb y   f o r m in g   a n   elec tr ic  cir cle  th at  d elin ea tes  th e  h u n tin g   zo n e.   T h is   h u n tin g   b eh av i o r   in   elec tr ic  ee l s   en tails   a  cu r lin g   m o v em en t,   wh ich   is   r ep r esen t ed   as ( 1 5 )   [ 1 6 ] ,   wh er e     d en o te  cu r lin g   p a r am eter .       ( + 1 ) = ( + 1 ) + × ( ( + 1 ) −    ( ) × ( ) )   ( 1 5 )     4 . 4 .     Reset t le m ent   R esettlem en t  is   a  m ig r ato r y   b eh av io r   o b s er v ed   i n   elec tr ic   ee ls ,   wh er ein   th ey   t r an s itio n   f r o m   th e   id lin g   zo n e   to   th e  h u n tin g   zo n e.   T h e  ( 1 6 )   d elin ea te  th e  r esett lem en t tr ait  in   E E FO  [ 1 3 ] .     ( + 1 ) =   − 1 × ( + 1 ) + 2 × ( + 1 ) − × ( ( + 1 ) − ( ) )   ( 1 6 )     W h er e    d en o tes  an y   p o s itio n   with in   th e  h u n tin g   zo n e,   1   an d   2   r ep r esen t  r an d o m ly   s elec ted   v alu es  with in   th e  in ter v al  ( 0 . 1 ) .     st a r t R e a d  test syst e m  d a ta   a n d  so l a r  i r r a d i a n c e d a ta D e f i n e  O b j e c ti ve f u n c ti o n   a n d  i n i ti a l i ze E E F O  p a r a m eter s G e n er a t e in i t i a l   p o p u l a ti o n ( P V  si zes a n d   l o c a ti o n s) S t o p p i n g   c r i ter i a  m e t ? I n ter a c ti o n   + I d l i n g+ H u n ti n g+ R e sett l e m e n t E v a l u a t e th e f i t n ess o f   t h e  p o p u l a t i o n  b y l o a d   f l o w  a n a l ysi s R etu r n  t h e b est   so l u t i o n E n d NO Y E S Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,  Vo l.  1 4 ,   No .   2 ,   J u n e   20 2 5 :   28 2 - 29 0   286   5.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   Usi n g   th e  I E E E   3 3 - b u s   r ad i al  d is tr ib u tio n   s y s tem s   ( R DS ) ,   a  s tan d ar d   test   s y s tem ,   th is   r esear ch   v alid ates  th e  ap p r o p r iate  d ep l o y m en t  o f   PV  u n its   in   a  d is tr i b u tio n   s y s tem   th at  s u p p o r ts   PEVs.  R ef er en ce   [ 2 3 ]   is   u s ed   to   g et  d ata  o f   b u s   an d   lin e  in f o r m atio n   f o r   th e  3 3 - b u s   test   s y s tem .   Fig u r e  2   s h o ws  a  3 3 - b u s   R DS  with   a  b ase  v o ltag e  o f   1 2 . 6 6   KV  an d   a  b ase  o f   1 0 0   MV A;  th e  p ea k   v alu es  o f   r ea l  p o wer   d em an d   o f   3 . 7 1 5   MW ,   an d   r ea ctiv e  p o wer   d e m an d   a r e  2 . 3 0 0   MV AR .   T h e  test   s y s te m s '   h o u r ly   p o wer   n ee d s   f o r   ea ch   b u s   ar e  d er iv ed   f r o m   th e  n o r m al  d aily   lo ad   p a tter n   [ 2 4 ]   s h o wn   in   F ig u r e  3 .   A  PV  u n it  w ith   a  m ax im u m   ca p ac ity   o f   3 2 0 0   k W   an d   a  m in i m u m   ca p ac ity   o f   1 0 0   k W   is   co n s id er ed   [ 2 5 ] .   A  t o tal  o f   1 0 0   iter atio n s   wer e  tak en   in to   ac c o u n t  f o r   all  alg o r ith m s   in   th is   r esear c h ,   with   a  p o p u latio n   s ize  o f   2 0 0 .   T h e  p ar am eter - f r ee   o p t im izatio n   m eth o d s   W MO G W O  an d   W MO E E FO   ar e  u s ed   i n   W MO DE   with   m u tatio n   r ates  an d   cr o s s o v er   r ates  s et  at  0 . 7 .   T h e   o p tim al  v alu es  ar e   s elec ted   af t er   ea ch   alg o r ith m   u n d e r g o es  3 0   s ep ar ate  r u n s .   T h e   MA T L AB   s im u latio n s   wer e  p er f o r m ed   o n   a  co m p u ter   wit h   8   GB   o f   R AM   an d   an   I n te l( R )   C o r e  ( T M)   i5 - 7 2 0 0 U  2 . 5 0   GHz   C PU.   T h is   r esear ch   an aly s es th e  d is tr ib u t io n   s y s tem ' s   p er f o r m an ce   in   e ac h   o f   th e   f o llo win g   s ce n ar io s :   -   S ce n ar io   0 :  with o u t PV  u n its   an d   with o u t  PEVs lo ad   d em an d ,   o n ly   c o n v e n tio n al  lo a d   d em a n d   in   R DS.   -   S ce n ar io   1 :  w ith o u t PV  u n its   an d   w ith   PEVs ,   lo ad   d em a n d   a n d   co n v en tio n al  lo ad   in   R DS.   -   S c e n a r i o   2 :   o p t i m a l   d e p l o y m e n t   o f   o n e   P V   u n i t   i n   R DS   h o s ti n g   P E V s '   l o a d   d e m a n d   a n d   c o n v e n t i o n a l   l o a d .   -   S c e n a r i o   3 :   o p t i m a l   d e p l o y m e n t   o f   t w o   P V   u n it s   i n   R D S   h o s t in g   P E V s '   l o a d   d e m a n d   a n d   c o n v e n t i o n a l   l o a d .   -   S c e n a r i o   4 :   o p t i m a l   d e p l o y m e n t   o f   t h r e e   P V   u n i t s   i n   R D S   h o s t i n g   P E V s '   l o a d   d e m a n d   a n d   c o n v e n t i o n a l   l o a d .   Scen ar io   0   in v o lv es  a  d is tr ib u t io n   s y s tem   s u b jecte d   to   a  lo ad   f lo w  alg o r ith m   with o u t  PV  u n its   to   g et  a  h ig h - lev el  p ict u r e  o f   t h e  s y s tem ' s   tech n ical  p ar am eter s .   I n   s ce n ar io   1 ,   t h e  lo a d   f l o w  alg o r ith m   is   u tili ze d   to   d is s ec t  th e  in f lu e n ce   o n   s y s tem   tech n ical   m etr ics  ca u s ed   b y   th e  a d d itio n   o f   PEVs  to   th e  tr ad itio n al  lo a d   d em an d .   Fo r   s ce n a r io s   2 ,   3 ,   a n d   4 ,   th e   b est  way   t o   m ee t  t h e   lo ad   d em an d   o f   PEVs  is   to   u s e  o n e,   two ,   o r   th r ee   PV u n its   in   an   R DS.  T h is   will  r ed u ce   th e  n etwo r k    ,   T VD ,   an d   im p r o v e  th e  s y s tem   VSI .             Fig u r e  2 .   I E E E   3 3 - b u s   s y s tem   s in g le  lin e  d iag r am     Fig u r e  3 .   L o ad   c u r v e  in   p . u .       T h e  r esu lts   p r o d u ce d   b y   W MO E E FO  f o r   s ce n ar io s   2 - 4 ,   ar e   s u m m ar ized   in   T ab le  1 ,   ar e  a s   f o llo ws.     A  to tal  o f   2 6 7 7   k W   o f      ,   1 . 6 9 3 1   p . u .   o f   T VD,   an d   0 . 7 5 7   p . u .   o f   VSI   wer e  r ec o r d e d   i n   s ce n ar io   0   lo a d   f lo w  r esu lts .   Scen ar io   1   co n s id er s   a  3 3 - b u s   s y s tem   with   a   to tal  lo ad   o f   2 8 8   PEVs,  PEVs  o f   9   p er   b u s   as   s h o wn   in   Fig u r e   2 ,   t o   co n ce n tr ate  o n   t h e  in ter est  o n   th e  elec tr ic  cir cu latio n   f r a m ewo r k   b r o u g h t   ab o u t  b y   PEVs.  I t  i s   as s u m ed   th at  th e  s tate  o f   ch ar g e  ( SOC )   o f   PEVs   is   5 0 %,  an d   all  PEVs  u s e   2 5   k W h   b atter ies  [ 1 5 ] .   T h e  d aily   ch ar g in g   o f   2 8 8   PE Vs  r eq u ir es  a  to tal  o f   3 6 0 0   k W   o f   elec tr ical  p o we r ,   ca lcu l ated   as  2 8 8 * 2 5 * 0 . 5 .   T h r ee   d if f e r en t  s ce n ar io s   f o r   ch ar g in g   PEVs  ar e  s h o wn   in   Fig u r e  4 :  PC S,  OP C S,  an d   SC S.  T h is   r esear ch   co n s id er s   th at  PEVs  ch ar g e  eq u ally   u n d er   PC S,  OPC S,  an d   SC S.  Scen ar io s   PC S,  OP C S,  a n d   SC S  ar e  u s ed   to   ca lcu late  th e  elec tr ic  p o we r   n ee d ed   to   c h ar g e   PEVs  in   a  d a y .   Scen ar io   2   in v o lv es  th e  ex ec u tio n   o f   th e  l o ad   f lo w  alg o r ith m .   Fig u r e  5   d is p lay s   th e  h o u r ly   v ar iatio n   o f   s u b s tatio n   p o wer   in   s ce n ar io s   0   an d   1 ,   in d icatin g   th at  th e  s y s tem 's  lo ad   d em an d   f r o m   PEVs  ca u s es  an   in cr ea s e  in   s u b s tatio n   p o wer .   T h r ee   tech n ical  m ea s u r es  h av e  d eter io r ated   s u b s eq u en tl y :     o f   s y s tem   h as  d eter i o r ate d   to   2 9 1 3   k W ,   wh ich   ac co u n ts   f o r   an   8 . 1 %  i m p r o v e m e n t ;   T V D   h as   d e t e r io r a t e d   t o   1 . 8 5 8 1   p . u . ,   a n d   V S I   h a s   f u r t h e r   a g g r a v a t e d   t o   0 . 7 4 5   p . u .   I n   s c e n a r i o   2,     a  s in g le  3 1 9 4   k W   PV  u n it  is   o p tim ally   co n n ec ted   t o   th e   7 th   b u s ,   r ed u cin g   th e  s y s tem ' s      to   2 1 0 6   k W     ( a  2 7 . 7 0 %  d ec r ea s e) ,   im p r o v in g   T VD  to   1 . 0 8 3 7   p . u . ,   an d   m ax im izin g   VSI   t o   0 . 8 2 4   p . u .   S c e n a r i o   3 ' s   e f f i c i e n t  l i n k i n g   o f   t w o   9 3 2   k W   a n d   1 4 2 4   k W   P V   u n it s   a t   t h e   1 3 t h   a n d   3 0 t h   b u s e s   r e d u c e s   t h e  s y s t em ' s      t o   1 8 4 5   k W ,  wh ich   is   a  3 6 . 3 6 %  im p r o v em en t;  it  also   im p r o v es  T VD  to   1 . 0 4 8 1   p . u .   an d   m ax im i z es  VSI   to   0 . 8 3 1   p . u .   As  a   r esu lt o f   co n n ec tin g   th r ee   PV u n its   at  th e  1 4 th ,   2 4 th ,   an d   3 0 th   b u s es,  with   a  ca p ac ity   o f   8 4 4   k W ,   9 9 2   k W ,   an d   1 3 1 3   k W ,   r esp ec tiv ely ,   in   s ce n ar io   4 ,   th e   s y s tem ' s      is   r ed u c ed   to   1 7 4 2   k W ,   ac c o u n tin g   f o r   4 0 . 1 9 % ,   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op tima l a llo ca tio n   o f P V   u n its   u s in g   mu ltio b jective   meta h eu r is tic  o p timi z a tio n   a p p r o a c h   …  ( A .   Ma n ju la )   287   T VD  is   en h an ce d   to   1 . 0 4 3 7   p . u ,   an d   th e  VSI   is   m ax im i z ed   to   0 . 8 4 2   p . u .   Fig u r e  6   s h o ws th e  p o wer   p r o d u ctio n   cu r v es f o r   th e  h o u r ly   PV u n its   p r o d u ce d   f o r   s ce n ar i o   4   o f   th e   3 3 - b u s   s y s tem .       T ab le  1 .   Su m m a r y   o f   o u tc o m e s   g en er ated   b y   W MO E E FO f o r   s ce n ar io s   0 - 4   o f   3 3 - b u s   s y s tem   f o r   2 4   h o u r s   S . L.   T e c h n i c a l   m e t r i c s   S c e n a r i o   0   S c e n a r i o   1   S c e n a r i o   2   S c e n a r i o   3   S c e n a r i o   4   1   P V   l o c ’ s / P V   s i z e s (k W )   -   -   7 / 3 1 9 4   1 3 / 0 9 3 2   3 0 / 1 4 2 4   1 4 / 0 8 4 4   2 4 / 0 9 9 2   3 0 / 1 3 1 3   2   S u b s t a t i o n   p o w e r   ( k V A )   7 8 3 5 1   8 1 8 1 3   5 3 3 6 5   6 0 2 0 1   5 3 2 5 0   3   O b j e c t i v e   f u n c t i o n   ( O F )   -   -   0 . 7 3 5 6   0 . 6 9 1 6   0 . 6 7 3 3   4   R e a l   p o w e r   l o ss (  )   i n   k W   2 6 7 7   2 9 1 3   2 1 0 6   1 8 4 5   1 7 4 2   5   T o t a l   v o l t a g e   d e v i a t i o n   ( TV D )   i n   p . u .   1 . 6 9 3 1   1 . 8 5 8 1   1 . 0 8 3 7   1 . 0 4 8 1   1 . 0 4 3 7   6   V o l t a g e   st a b i l i t y   i n d e x   ( V S I )   i n   p . u .   0 . 7 5 7   0 . 7 4 5   0 . 8 2 4   0 . 8 3 1   0 . 8 4 2   7   %     r e d u c t i o n   -   -   2 7 . 7 0   3 6 . 3 6   4 0 . 1 9             Fig u r e  4 .   Dis tr ib u tio n   o f   p r o b ab ilit ies f o r   th e  PEVs in   PC S,  OP C S,  an d   SC S scen ar io s     Fig u r e  5 .   Ho u r ly   s u b s tatio n   p o wer   o f   3 3 - b u s   s y s tem   with o u t  an d   with   PEV s           Fig u r e  6 .   PV u n it o u tp u t c u r v e s   f o r   s ce n ar io   4   o f   t h e  33 - b u s   s y s tem       I n   Fig u r e   7 ,   we  ca n   s ee   th e  3 3 - b u s   s y s tem   av er a g e  v o ltag e  p r o f ile  f o r   s ce n ar io s   0 – 4 .   Fig u r e  7   f u r th er   d em o n s tr ates  th at,   i n   s ce n ar io   1 ,   t h e  lo a d   d em an d   o f   PEVs  wo r s en s   th e  s y s tem   v o ltag e,   wh ile  th e  o p tim al   p o s s ib le  d ep lo y m e n t o f   PV u n its   f u r th er   d ev elo p s   th e  v o ltag e  p r o f ile  o f   th e  s y s tem .   Fig u r e   8   s h o ws th e  h o u r ly   lo s s   o f   th e  s y s tem   f o r   s ce n ar i o s   0 – 4 .   I n   o r d er   to   d eter m in e   th e  W MO E E F O  alg o r ith m ' s   ef f ec tiv en ess   u s in g   th e  W MO DE   an d   W MO GW O  alg o r ith m s   to   r u n   i n   s ce n ar i o s   in v o lv in g   th e  f o u r t h   s ce n ar io   o f   th e   3 3 - b u s   test   s y s tem .   T h e  s u m m ar y   o f   o u t co m es  b y   co m p ar i n g   d if f e r en t  m eth o d s   is   illu s tr ated   in   T ab le  2 .   F i g u r e   9   a ls o   s h o w s   h o w   t h e   W MO E E FO ,   W M OD E ,   a n d   W M OG W O   a lg o r i t h m s   c o n v e r g e   f o r   t h e   t e s t   s y s te m   o f   s c e n a r i o   4 .   T h e  W MO E E FO a lg o r ith m   o u tp er f o r m s   W MO DE   an d   W MO GW O  in   ac h iev in g   o p tim al  r esu lts .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,  Vo l.  1 4 ,   No .   2 ,   J u n e   20 2 5 :   28 2 - 29 0   288       Fig u r e  7 .   3 3 - b u s   s y s tem   m ea n   v o ltag e  p r o f ile  f o r   s ce n ar io s   0 – 4           Fig u r e  8 .   Po wer   l o s s   in   th e  33 - b u s   s y s tem   f o r   s ce n ar i o s   0 - 4   o n   an   h o u r ly   b asis           Fig u r e  9 .   C o n v er g e n ce   o f   W MO E E FO,  W MO DE ,   an d   W MO GW O  alg o r ith m s   f o r   3 3 - b u s   s y s tem       T ab le  2 .   Su m m a r y   o f   o u tco m e s   g en er ated   b y   W MO E E FO,  W MO G W O,   an d   W MO DE   f o r   s ce n ar io   4   o f     th e  3 3 - b u s   s y s tem   S . N o   S y st e m   O p t i mi z a t i o n   t e c h n i q u e   P V   l o c ’ s / P V   s i z e s (k W )   O F   v a l u e      ( k W )   TV D   ( p . u . )   V S I   ( p . u . )   1   33 - b u s   W M O EEFO   1 4 / 0 8 4 4 ,   2 4 / 0 9 9 2 ,   3 0 / 1 3 1 3   0 . 6 7 3 3   1 7 4 2   1 . 0 4 3 7   0 . 8 4 2   W M O G W O   1 0 / 1 0 7 4 ,   2 5 / 0 6 4 9 ,   3 0 / 1 2 0 9   0 . 6 7 7 2   1 7 5 8   1 . 0 4 6 3   0 . 8 3 9   W M O D E   1 0 / 1 2 7 2 ,   2 5 / 0 6 6 7 ,   3 0 / 1 0 1 0   0 . 6 7 9 9   1 7 8 8   1 . 0 4 8 1   0 . 8 3 4       6.   CO NCLU SI O N   T h is   r esear ch   f o cu s ed   o n   o p ti m izin g   th e  p lace m en t  o f   PV  u n its   in   an   R D S  th at  ca ter s   t o   th e  lo ad   d em an d   o f   PEVs.  An   ev alu ati o n   o f   th e  s u g g ested   ap p r o ac h   was  ca r r ied   o u t   u tili zin g   th e   I E E E   3 3 - b u s   R DS.  T h e  s tu d y   aim ed   at  o p tim izin g   th r ee   k ey   tech n ical  m etr ics  o f   th e   s y s tem :  m ax im izin g   VSI ,   m in im izin g   T VD ,  an d   m i n im izin g    .   I n   o r d er   to   ac h iev e  th ese   o b jectiv es,  a   w eig h ted - b ased   m u ltio b jectiv e  ap p r o ac h   was  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       Op tima l a llo ca tio n   o f P V   u n its   u s in g   mu ltio b jective   meta h eu r is tic  o p timi z a tio n   a p p r o a c h   …  ( A .   Ma n ju la )   289   d ev elo p e d   an d   u s ed   th e  E E F O  alg o r ith m   to   m in im ize  its   c o r r esp o n d in g   f u n ctio n .   T h e  s t u d y   was  co n s id er ed   in to   two   p ar ts .   T h e  f ir s t  p ar t  lo o k ed   at  h o w  PEVs'  lo ad   d em an d   af f ec ted   th e  o p er atio n   o f   th e  d is tr ib u tio n   s y s tem .   T h e  s ec o n d   p ar t   s h o wed   h o w  t o   b est  allo ca te   PV  u n its   in   t h e  s y s tem   to   ac c o m m o d ate  PEVs'   lo ad   d em an d .   T h r ee   d if f er en t  c h ar g in g   s ce n ar i o s   ( PC S,  OPC S,  a n d   SC S)  wer e  u s ed   to   m o d el  t h e  elec tr ical  p o wer   r eq u ir em e n t  o f   PEVs  o n   an   h o u r ly   b asis .   R esear ch   s h o wed   th at  th e   lo ad   d em a n d   f r o m   PE Vs  d eg r ad e d   th e   test   s y s tem ' s   p er f o r m an ce .   Ma x im al  g ain s   in   all  th r ee   tech n ical  p ar am eter s   wer e  ac h iev ed   b y   s tr ateg ically   p lacin g   th r ee   PV  u n its   in   th e  3 3 - b u s   d is tr ib u tio n   s y s tem .   R ea l  p o wer   lo s s   in   3 3 - b u s   s y s tem   was  r ed u ce d   b y   ap p r o x im ately   4 0 - 4 2 %.  Nev er th eless ,   th e  m in im u m   v o ltag e  o f   th e  s y s tem   d id   n o t  im p r o v e   d u e  to   th e  a b s en ce   o f   PV  u n it  p o wer   d u r in g   p e ak   lo ad   tim es.  Fu r th er   e n h an ce m en ts   in   lo s s   r ed u ctio n   an d   m in im u m   v o ltag e  we r e   o b s er v ed   t h r o u g h   d is p atch ab l e  DGs,  s u g g esti n g   a  p o ten ti al  f u tu r e  a v en u e   f o r   th is   r es ea r ch .   C o m p a r in g   o p tim izatio n   alg o r ith m s ,   th e  W MO E E FO   alg o r ith m   d em o n s tr ated   s u p er io r   p er f o r m a n c e  in   ac h iev in g   th e  o p tim al  s o lu tio n   wh e n   co n t r asted   with   W MO DE   an d   W MO GW O.       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th e  C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   A .   Ma n ju la     ✓   ✓     ✓   ✓     ✓   ✓             G .   Yesu r atn am   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓       C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   Der iv ed   d ata  s u p p o r ti n g   th e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e  av ailab le  f r o m   th e  co r r esp o n d i n g   au th o r     [ AM ] ,   o n   r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   Le b si r   a n d   T.   B e n a mi m o u r ,   “ R e n e w a b l e   e n e r g i e s  i n   t h e   t w e n t y - f i r s t   c e n t u r y :   a   g l o b a l - v i e w , ”   2 0 2 3   S e c o n d   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E n e r g y   T r a n si t i o n   a n d   S e c u ri t y   ( I C ETS ) ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 - 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C ETS6 0 9 9 6 . 2 0 2 3 . 1 0 4 1 0 7 5 7 .   [ 2 ]   P .   S i n g h ,   N .   K .   M e e n a ,   J.  Y a n g ,   E.   V e g a - F u e n t e s,   a n d   S .   K .   B i s h n o i ,   “ M u l t i - c r i t e r i a   d e c i si o n   m a k i n g   mo n a r c h   b u t t e r f l y   o p t i m i z a t i o n   f o r   o p t i mal   d i s t r i b u t e d   e n e r g y   r e s o u r c e s  m i x   i n   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k s, ”   A p p l i e d   E n e rg y ,   v o l .   2 7 8 ,   p .   1 1 5 7 2 3 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p e n e r g y . 2 0 2 0 . 1 1 5 7 2 3 .   [ 3 ]   M .   M .   S a n k a r   a n d   K .   C h a t t e r j e e ,   “ A   p o s t e r i o r i   m u l t i o b j e c t i v e   a p p r o a c h   f o r   t e c h n o - e c o n o mi c   a l l o c a t i o n   o f   P V   a n d   B ES  u n i t s  i n   a   d i s t r i b u t i o n   s y st e m  h o s t i n g   P H EV s, ”   Ap p l i e d   E n e r g y ,   v o l .   3 5 1 ,   p .   1 2 1 8 5 1 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p e n e r g y . 2 0 2 3 . 1 2 1 8 5 1 .   [ 4 ]   B .   A h ma d i ,   O .   C e y l a n ,   A .   O z d e m i r ,   a n d   M .   F o t u h i - F i r u z a b a d ,   “ A   m u l t i - o b j e c t i v e   f r a m e w o r k   f o r   d i s t r i b u t e d   e n e r g y   r e s o u r c e s   p l a n n i n g   a n d   s t o r a g e   ma n a g e me n t , ”   A p p l i e d   E n e r g y ,   v o l .   3 1 4 ,   p .   1 1 8 8 8 7 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p e n e r g y . 2 0 2 2 . 1 1 8 8 8 7 .   [ 5 ]   S .   K .   I n j e t i   a n d   V .   K .   T h u n u g u n t l a ,   “ O p t i mal   i n t e g r a t i o n   o f   D G s i n t o   r a d i a l   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k   i n   t h e   p r e s e n c e   o f   p l u g - i n   e l e c t r i c   v e h i c l e s  t o   m i n i mi z e   d a i l y   a c t i v e   p o w e r   l o ss e s  a n d   t o   i m p r o v e   t h e   v o l t a g e   p r o f i l e   o f   t h e   s y s t e m  u s i n g   b i o - i n s p i r e d   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h ms, ”   Pr o t e c t i o n   a n d   C o n t ro l   o f   M o d e r n   P o w e r  S y s t e m s ,   v o l .   5 ,   n o .   1 ,   p .   3 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 1 6 0 1 - 0 1 9 - 0 1 4 9 - x.   [ 6 ]   V .   K .   Th u n u g u n t l a   a n d   S .   K .   I n j e t i ,   “ B u t t e r f l y   o p t i m i z e r   a ss i st e d   ma x – mi n   b a se d   m u l t i - o b j e c t i v e   a p p r o a c h   f o r   o p t i ma l   c o n n e c t i o n   o f   D G s  a n d   o p t i ma l   n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   o f   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k s,”   J o u rn a l   o f   E l e c t ri c a l   S y s t e m s  a n d   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p .   8 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 3 0 6 7 - 0 2 2 - 0 0 0 4 9 - y.   [ 7 ]   A .   F a t h y ,   “ A   n o v e l   a r t i f i c i a l   h u mm i n g b i r d   a l g o r i t h m  f o r   i n t e g r a t i n g   r e n e w a b l e   b a s e d   b i o mass  d i st r i b u t e d   g e n e r a t o r s  i n   r a d i a l   d i s t r i b u t i o n   s y st e ms,”   A p p l i e d   E n e r g y ,   v o l .   3 2 3 ,   p .   1 1 9 6 0 5 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p e n e r g y . 2 0 2 2 . 1 1 9 6 0 5 .   [ 8 ]   P .   S i n g h ,   N .   K .   M e e n a ,   S .   K .   B i s h n o i ,   B .   S i n g h ,   a n d   M .   B h a d u ,   “ H y b r i d   e l e p h a n t   h e r d i n g   a n d   p a r t i c l e   s w a r m  o p t i m i z a t i o n s   f o r   o p t i m a l   D G   i n t e g r a t i o n   i n   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k s, ”   El e c t ri c   Po w e r   C o m p o n e n t s  a n d   S y s t e m s ,   v o l .   4 8 ,   n o .   6 – 7 ,   p p .   7 2 7 – 7 4 1 ,   A p r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 5 3 2 5 0 0 8 . 2 0 2 0 . 1 7 9 7 9 3 1 .   [ 9 ]   R .   O .   B a w a z i r   a n d   N .   S .   C e t i n ,   “ C o mp r e h e n si v e   o v e r v i e w   o f   o p t i m i z i n g   P V - D G   a l l o c a t i o n   i n   p o w e r   s y st e m  a n d   s o l a r   e n e r g y   r e so u r c e   p o t e n t i a l   a ss e ssm e n t s , ”   En e r g y   Re p o r t s ,   v o l .   6 ,   p p .   1 7 3 – 2 0 8 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y r . 2 0 1 9 . 1 2 . 0 1 0 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g ,  Vo l.  1 4 ,   No .   2 ,   J u n e   20 2 5 :   28 2 - 29 0   290   [ 1 0 ]   N .   J a b a l a m e l i   a n d   A .   G h o s h ,   “ O n l i n e   c e n t r a l i z e d   c o o r d i n a t i o n   o f   c h a r g i n g   a n d   p h a s e   s w i t c h i n g   o f   P EV s   i n   u n b a l a n c e d   LV   n e t w o r k s   w i t h   h i g h   P V   p e n e t r a t i o n s , ”   I EE E   S y s t e m s  J o u r n a l ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 1 5 – 1 0 2 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T. 2 0 2 0 . 3 0 0 0 5 0 4 .   [ 1 1 ]   A .   S e l i m,  S .   K a m e l ,   A .   A .   M o h a me d ,   a n d   E .   E.   El a t t a r ,   “ O p t i m a l   a l l o c a t i o n   o f   m u l t i p l e   t y p e s  o f   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n s  i n   r a d i a l   d i s t r i b u t i o n   s y st e ms  u si n g   a   h y b r i d   t e c h n i q u e , ”   S u s t a i n a b i l i t y ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 2 ,   p .   6 6 4 4 ,   Ju n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 3 1 2 6 6 4 4 .   [ 1 2 ]   H .   M a ,   Z .   Y a n g ,   P .   Y o u ,   a n d   M .   F e i ,   “ M u l t i - o b j e c t i v e   b i o g e o g r a p h y - b a s e d   o p t i mi z a t i o n   f o r   d y n a mi c   e c o n o m i c   e mi ss i o n   l o a d   d i s p a t c h   c o n si d e r i n g   p l u g - i n   e l e c t r i c   v e h i c l e s  c h a r g i n g , ”   E n e r g y ,   v o l .   1 3 5 ,   p p .   1 0 1 – 1 1 1 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n e r g y . 2 0 1 7 . 0 6 . 1 0 2 .   [ 1 3 ]   Y .   Th a n g a r a j   a n d   R .   K u p p a n ,   “ M u l t i - o b j e c t i v e   s i m u l t a n e o u s  p l a c e me n t   o f   D G   a n d   D S TA T C O M   u s i n g   n o v e l   l i g h t n i n g   se a r c h   a l g o r i t h m, ”   J o u rn a l   o f   Ap p l i e d   R e se a rch   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 5 ,   n o .   5 ,   p p .   4 7 7 – 4 9 1 ,   O c t .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j a r t . 2 0 1 7 . 0 5 . 0 0 8 .   [ 1 4 ]   J.  N .   N w e k e ,   A .   O .   S a l a u ,   a n d   C .   U .   Ey a ,   “ H e a d r o o m - b a s e d   o p t i m i z a t i o n   f o r   p l a c e me n t   o f   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n   i n   a   d i s t r i b u t i o n   su b s t a t i o n , ”   E n g i n e e r i n g   r e v i e w ,   v o l .   4 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 9 – 1 2 0 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 0 7 6 5 / e r . 1 7 4 8 .   [ 1 5 ]   M .   M .   S a n k a r   a n d   K .   C h a t t e r j e e ,   “ O p t i m a l   a c c o m m o d a t i o n   o f   r e n e w a b l e   D G s   i n   d i s t r i b u t i o n   s y s t e m   c o n s i d e r i n g   p l u g - i n   e l e c t r i c   v e h i c l e s   u s i n g   g o r i l l a   t r o o p s   o p t i m i z e r , ”   i n   2 0 2 3   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   R e c e n t   A d v a n c e s   i n   E l e c t r i c a l ,   E l e c t r o n i c s   &   D i g i t a l   H e a l t h c a r e   T e c h n o l o g i e s   ( R E E D C O N ) ,   M a y   2 0 2 3 ,   p p .   3 6 8 – 3 7 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / R E E D C O N 5 7 5 4 4 . 2 0 2 3 . 1 0 1 5 1 2 0 5 .   [ 1 6 ]   W .   Zh a o   e t   a l . ,   “ El e c t r i c   e e l   f o r a g i n g   o p t i m i z a t i o n :   A   n e w   b i o - i n s p i r e d   o p t i m i z e r   f o r   e n g i n e e r i n g   a p p l i c a t i o n s,”   Ex p e rt   S y s t e m s   w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 3 8 ,   p .   1 2 2 2 0 0 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 3 . 1 2 2 2 0 0 .   [ 1 7 ]   A .   B .   A l y u ,   A .   O .   S a l a u ,   B .   K h a n ,   a n d   J.   N .   E n e h ,   “ H y b r i d   G W O - P S O   b a se d   o p t i ma l   p l a c e me n t   a n d   si z i n g   o f   m u l t i p l e   P V - DG  u n i t s   f o r   p o w e r   l o ss   r e d u c t i o n   a n d   v o l t a g e   p r o f i l e   i m p r o v e me n t , ”   S c i e n t i f i c   R e p o r t s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p .   6 9 0 3 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 0 2 3 - 3 4 0 5 7 - 3.   [ 1 8 ]   N .   K a r u p p i a h ,   “ O p t i m a l   si t i n g   a n d   si z i n g   o f   m u l t i p l e   t y p e   D G s  f o r   t h e   p e r f o r man c e   e n h a n c e m e n t   o f   d i st r i b u t i o n   s y st e m  u si n g   D i f f e r e n t i a l   Ev o l u t i o n   A l g o r i t h m, ”   T u rk i sh   J o u rn a l   o f   C o m p u t e r  a n d   M a t h e m a t i c s  Ed u c a t i o n   ( T U RC O M AT) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 4 0 – 1 1 4 6 ,   2 0 2 1 .   [ 1 9 ]   J.  R a d o sa v l j e v i c ,   N .   A r si c ,   M .   M i l o v a n o v i c ,   a n d   A .   K t e n a ,   “ O p t i m a l   p l a c e me n t   a n d   s i z i n g   o f   r e n e w a b l e   d i s t r i b u t e d   g e n e r a t i o n   u si n g   h y b r i d   m e t a h e u r i s t i c   a l g o r i t h m, ”   J o u r n a l   o f   M o d e r n   P o w e r  S y s t e m s   a n d   C l e a n   En e rg y ,   v o l .   8 ,   n o .   3 ,   p p .   4 9 9 – 5 1 0 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 5 8 3 3 / M P C E. 2 0 1 9 . 0 0 0 2 5 9 .   [ 2 0 ]   K .   F e t t a h ,   T.   G u i a ,   A .   S a l h i ,   S .   M o u a ss a ,   A .   B o s i si o ,   a n d   R .   S h i r v a n i ,   “ O p t i mal   a l l o c a t i o n   o f   c a p a c i t o r   b a n k s  a n d   d i st r i b u t e d   G e n e r a t i o n :   A   c o m p a r i so n   o f   r e c e n t l y   d e v e l o p e d   m e t a h e u r i s t i c   o p t i m i z a t i o n   t e c h n i q u e s o n   t h e   r e a l   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k s o f   A LG - AB - H a ssi   S i d a ,   A l g e r i a , ”   S u s t a i n a b i l i t y ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 1 ,   p .   4 4 1 9 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / su 1 6 1 1 4 4 1 9 .   [ 2 1 ]   K .   N .   M a y a   a n d   E .   A .   Jasm i n ,   “ O p t i mal   i n t e g r a t i o n   o f   d i s t r i b u t e d   g e n e r a t i o n   ( D G )   r e s o u r c e s   i n   u n b a l a n c e d   d i st r i b u t i o n   s y st e m   c o n si d e r i n g   u n c e r t a i n t y   m o d e l l i n g , ”   I n t e rn a t i o n a l   T r a n sa c t i o n s  o n   El e c t ri c a l   E n e rg y   S y st e m s ,   v o l .   2 7 ,   n o .   1 ,   p .   e 2 2 4 8 ,   Ja n .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / e t e p . 2 2 4 8 .   [ 2 2 ]   A .   S o r o u d i ,   M .   A i e n ,   a n d   M .   E h sa n ,   “ A   p r o b a b i l i st i c   m o d e l i n g   o f   p h o t o   v o l t a i c   m o d u l e s  a n d   w i n d   p o w e r   g e n e r a t i o n   i m p a c t   o n   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k s , ”   I EEE  S y st e m s  J o u rn a l ,   v o l .   6 ,   n o .   2 ,   p p .   2 5 4 – 2 5 9 ,   Ju n .   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JS Y S T. 2 0 1 1 . 2 1 6 2 9 9 4 .   [ 2 3 ]   A .   H a m o u d a   a n d   K .   Ze h a r ,   “ Ef f i c i e n t   l o a d   f l o w   me t h o d   f o r   r a d i a l   d i st r i b u t i o n   f e e d e r s,”   J o u rn a l   o f   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   6 ,   n o .   1 3 ,   p p .   2 7 4 1 – 2 7 4 8 ,   Ju n .   2 0 0 6 ,   d o i :   1 0 . 3 9 2 3 / j a s . 2 0 0 6 . 2 7 4 1 . 2 7 4 8 .   [ 2 4 ]   T.   G u   e t   a l . ,   “ P l a c e me n t   a n d   c a p a c i t y   se l e c t i o n   o f   b a t t e r y   e n e r g y   s t o r a g e   s y st e m  i n   t h e   d i st r i b u t e d   g e n e r a t i o n   i n t e g r a t e d   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k   b a s e d   o n   i m p r o v e d   N S G A - I I   o p t i m i z a t i o n , ”   J o u r n a l   o f   En e r g y   S t o ra g e ,   v o l .   5 2 ,   p .   1 0 4 7 1 6 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e s t . 2 0 2 2 . 1 0 4 7 1 6 .   [ 2 5 ]   V .   K .   T h u n u g u n t l a   a n d   S .   K .   I n j e t i ,   “ Ɛ - c o n st r a i n t   m u l t i o b j e c t i v e   a p p r o a c h   f o r   o p t i m a l   n e t w o r k   r e c o n f i g u r a t i o n   a n d   o p t i m a l   a l l o c a t i o n   o f   D G s  i n   r a d i a l   d i st r i b u t i o n   sy s t e ms   u s i n g   t h e   b u t t e r f l y   o p t i mi z e r , ”   I n t e r n a t i o n a l   T ra n s a c t i o n s  o n   El e c t r i c a l   En e rg y   S y s t e m s ,   v o l .   3 0 ,   n o .   1 1 ,   p .   e 1 2 6 1 3 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / 2 0 5 0 - 7 0 3 8 . 1 2 6 1 3 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       A .   Ma n ju l a           re c e iv e d   h e r   B. T e c h .   i n   E lec tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g i n e e rin g   fro m   th e   JN TU,   Hy d e ra b a d   i n   2 0 1 0   a n d   M . Tec h .   fro m   JN TU,   H y d e ra b a d   i n   El e c tri c a l  P o we r   En g i n e e rin g   i n   2 0 1 2 .   S h e   is   c u rr e n tl y   a   P h . D .   stu d e n t  a t   Os m a n i a   Un iv e rsit y ,   H y d e ra b a d .   He r   re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   re n e wa b le  e n e rg y   so u rc e s  a n d   p o we r  sy ste m   a n a ly sis .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m a n ju lab a n d a 8 9 @g m a il . c o m .         G .   Ye sura tn a m           c o m p lete d   h is  B. Tec h .   fr o m   JN TU,   Hy d e ra b a d   in   1 9 9 5   a n d   M . Tec h .   i n   P o we r  S y ste m s  En g i n e e rin g ,   Re g io n a l  E n g i n e e rin g   C o ll e g e ,   Wara n g a l  i n   1 9 9 7 .   He   wa s a wa rd e d   a   P h . D .   in   E lec tri c a l  En g i n e e rin g   fro m   t h e   In d ian   In st it u te o f  S c ien c e ,   Ba n g a l o re   i n   2 0 0 7 .   C u rre n tl y ,   h e   is  wo r k in g   a s   a   S r.   p r o fe ss o r   i n   th e   De p a rtme n t  o f  El e c tri c a l  E n g i n e e rin g   a t   Os m a n ia  Un iv e rsity ,   Hy d e ra b a d .   His  re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   c o m p u ter - a id e d   p o we r  sy ste m   a n a ly sis,  re a c ti v e   p o we r  o p ti m iza ti o n ,   p o we r  sy ste m   se c u rit y ,   v o lt a g e   sta b il it y ,   AI  a p p li c a ti o n s   in   p o we r   sy ste m s,  a n d   g a s - in s u late d   s u b sta ti o n s .   He   is   se rv i n g   a s  a   p e e r  re v iew e r  o f   in tern a ti o n a l  jo u rn a ls .   Th r o u g h o u t  h is  c a re e r,   h e   h a s  su p e rv ise d   P h . D .   stu d e n ts  a s  we ll   a s  p u b li sh e d   m a n y   p a p e rs  in   IEE E  a s  we ll   a s  i n tern a ti o n a l   c o n fe re n c e   p r o c e e d in g s   a n d   j o u r n a ls.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  ra tn a m g y 2 0 0 3 @g m a i l . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.