I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l. 9 ,   No . 1 ,  Ap r il   2 0 2 0 ,   p p .   19 ~ 2 3   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct. v 9 i1 . p p 19 - 2 3          19       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   Enha nced whale   o ptimiza tion a lg o rithm  for a ctive    po wer los s dimin ution       L enin K a na g a s a ba i   De p a rt m e n t  o f  EE E ,   P ra sa d   V.   P o tl u ri  S id d h a rt h a   In stit u te o f   Tec h n o lo g y ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   8 ,   2 0 19   R ev is ed   No v   15 ,   2 0 19   Acc ep ted   J an   1 2 ,   2 0 20       In   t h is  p a p e r  E n h a n c e d   wh a le  O p ti m iza ti o n   Alg o rit h m   (EW O)  p r o p o se d   t o   so lv e   th e   o p ti m a l  re a c ti v e   p o we r  p ro b lem .   Wh a le  o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   is   m o d e led   b y   B u b b le - n e t  h u n ti n g   tac ti c .   I n   th e   p ro jec ted   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   a n   in e rti a   we i g h t   ω   ∈   [1 ,   0 ]   h a s  b e e n   i n tro d u c e d   to   p e rk   u p   t h e   se a rc h   a b il it y .   Wh a les   a re   c o m m o n ly   m o v i n g   1 0 - 1 6   m e ters   d o wn   t h e n   th ro u g h   t h e   b u b b les   wh ich   a re   c re a ted   a rti ficia ll y   t h e n   t h e y   e n c ircle   th e   p re y   a n d   m o v e   u p wa rd   to wa rd s   th e   su rfa c e   o f  se a .   P r o p o se d   E n h a n c e d   wh a le  o p ti m iza ti o n   a l g o rit h m   (EW O)   is t e ste d   in   sta n d a rd   IEE E   5 7   b u s  s y ste m s  a n d   p o we r  lo ss   re d u c e d   c o n sid e ra b l y .   K ey w o r d s :   Op tim al  r ea ctiv e  p o wer   T r an s m is s io n   lo s s   W h ale  o p tim izatio n   alg o r ith m   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 :   L en in   Kan ag asab ai ,   Dep ar tm en t o f   E E E ,   Pra s ad   V.   Po tlu r i Sid d h ar th a  I n s titu te  o f   T ec h n o lo g y ,   C h alasan i N ag ar ,   Kan u r u ,   Vijay awa d a,   An d h r a  Pra d esh   5 2 0 0 0 7 ,   I n d ia .   E m ail:  g k len in @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N     I n   t h is   wo r k   m i n im iz ati o n   o f   r e al  p o we r   l o s s   is   k e y   g o al .   A  v ar iet y   o f   co n v e n ti o n a l  t ec h n i q u es  h as   b e en   al r e a d y   s o l v e d   t h e   p r o b le m   [ 1 - 6 ]   b u t m a n y   te c h n iq u es u n d e r we n t   c o m p l e x it y   i n   m an a g i n g   t h e   in - e q u alit y   co n s t r a in ts .   Su b s e q u e n t ly   e v o l u ti o n a r y   t ec h n i q u es  [7 - 1 5 ]   h a v e   b ee n   s u cc ess f u ll y   s o l v ed   t h e   p r o b le m .   I n   t h is   wo r k   E n h a n ce d   wh ale   O p t im i za ti o n   Al g o r i th m   ( E W O)   is   a p p li ed   t o   s o lv e  th e  o p ti m a l r e ac t iv e   p o we r   p r o b le m .   W h al e  al g o r it h m   m o d e lle d   b y   B u b b l e - n et   h u n ti n g   s t r at eg y   o f   w h al e   [ 1 6 ]   an d   wi th   r es p ec t   t o   c u r r e n t   ex ce lle n t   ca n d id ate ,   s o l u ti o n   w ill  b e  o b t ain e d .   Ali k e  to   Pa r ti cle   Swa r m   O p ti m i za t io n   al g o r i th m ,   a n   in er tia  wei g h t;   ω   ∈   [ 1 ,   0 ]   is   in tr o d u ce d   i n t o   wh al e  o p ti m iz ati o n   al g o r i th m   t o   a u g m en t  t h e  s ea r c h   a n d   c all ed   as  E n h a n ce d   wh ale   o p ti m iz ati o n   al g o r it h m .   P r o je c ted   E W O   a lg o r it h m   e v al u ate d   in   s t an d ar d   I E E E   5 7   b u s   s y s te m s   a n d   p o w er   l o s s   h as   b ee n   r e d u ce d   p o w er f u ll y .       2.   P RO B L E M   F O R M U L AT I O N     R ed u ct io n   r ea l  p o we r   l o s s   is   t h e  k e y   g o a l  o f   th is   w o r k   an d   it   h as   b ee n   w r itt e n   as  f o ll o ws:     F = P L = ∑   g k k ∈ Nbr ( V i 2 + V j 2 − 2 V i V j c os θ ij )     ( 1 )     F = P L + ω v × Vol ta ge   De via tion   ( 2 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  9 ,   No .   1,   Ap r il   20 20 :  19   –   2 3   20   Vol ta ge   De via tion   = ∑ | V i − 1 | N p q i = 1     ( 3 )     C o n s tr ai n t   ( E q u alit y )     P G = P D + P L     ( 4 )     C o n s tr ai n ts   ( I n e q u ali ty )       P g s l ack m i n ≤ P g s l ac k ≤ P g s l ack m ax     ( 5 )     Q gi m i n ≤ Q gi ≤ Q gi m ax   , i ∈ N g     ( 6 )     V i m i n ≤ V i ≤ V i m ax   , i ∈ N     ( 7 )     T i m i n ≤ T i ≤ T i m ax   , i ∈ N T     ( 8 )     Q c m i n ≤ Q c ≤ Q C m ax   , i ∈ N C     ( 9 )       3.   E NH ANC E D  WH A L E   O P T I M I Z A T I O N  A L G O RI T H     Pro je cte d   al g o r it h m   h as   b ee n   m o d el le d   t h r o u g h   B u b b l e - n e t  h u n t in g   s t r at e g y   o f   w h ale .   No r m all y   b u b b l es  f o r m   a   ‘ 9 - s h a p e d   p a t h ’   t h r o u g h   t h at   w h al e  en ci r cl e   th e  p r e y   d u r i n g   h u n ti n g .   W h ales  n o r m all y   m o v e  10 - 1 6   m et er s   d o wn   t h e   s ea   t h e n   th r o u g h   th e  b u b b les  wh i ch   c r e ate d   ar ti f ic ial ly   i n   s p i r al  s h a p e   b y   t h at   it   en ci r cl es t h e  p r e y   a n d   m o v e   u p wa r d   to wa r d s   t h e   s u r f ac e   o f   s ea .     E n co m p ass i n g   p r e y   e q u at io n   a f te r   e n cl o s i n g   t h e   p r e y   w h al e  e v al u ate   its   p o s iti o n ,       M ⃗ ⃗ ⃗   = | F . Y   ⃗ ⃗ ⃗   ∗ ( t ) − Y ( t ) |     ( 1 0 )     Y ⃗ ⃗     ( t + 1 ) = Y ⃗ ⃗   ∗ ( t ) − D ⃗ ⃗   . M ⃗ ⃗ ⃗       ( 1 1 )     D ⃗ ⃗   = 2 k ⃗     ∗ r a n dom − k ⃗       ( 1 2 )     M ⃗ ⃗ ⃗   = 2 ∗ r a n dom     ( 1 3 )       Dim i n is h i n g   en ci r cl in g   m et h o d ;  it  is   d o n e   b y   r e d u ci n g   t h e   v al u e  o f   ‘ k ’   f r o m   2 . 0   t o   0 . 0 .   T h e n   t h e   ca p r ici o u s   v a lu e  o f   v ec t o r   D ⃗ ⃗     will   r a n g e   f r o m   [ - 1 ,   1 ] .   Mo d e r n iz ati o n   o f   s p ir al  p o s iti o n ;  I n   t h is   p h ase  wh al e  a n d   p r e y   p o s iti o n   wi ll  b e  in   h el ix - s h a p e d   th en   th e   m o v em en t is   d es cr i b ed   b y ,     Y ⃗ ⃗   ( t + 1 ) = H ⃗ ⃗   ′ ∗ e bt ∗ c os ( 2π l ) + Y ⃗ ⃗   ∗ ( t )     ( 1 4 )     M , ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   = | Y ⃗ ⃗   ∗ ( t ) − Y ( t ) |     ( 1 5 )     In   ( 1 5 )   d es cr ib e   t h e   d is t a n ce   b etwe e n   “i "  th   wh al e  to   th e   p r e y   a n d   it   p o in t   o u t   th e   p r em i u m   s o lu ti o n   o b tai n ed   s o   f a r .   M o v e m e n t   o f   t h e   w h al e  in   e n cl o s e d   p at h   o r   l o g a r it h m ic   p at h   m o d e   is   d esc r i b e d   as,     Y ⃗ ⃗   ( t + 1 ) = { Y ⃗ ⃗   ∗ D ⃗ ⃗     M ⃗ ⃗ ⃗     if   p < 0 . 50 M ⃗ ⃗ ⃗   ′ ∗ e bt ∗ cos ( 2π l ) + Y ⃗ ⃗   ∗ ( t )   if   p ≥ 0 . 50       ( 1 6 )     Pre y   e x p l o r ati o n ;   D ⃗ ⃗     f o r   p r e y   e x p lo r at io n   a n d   v al u e   wi ll   b e   “ 1 ”   o r   l ess   th a n   - 1 .   W it h   r e f e r e n c e  t o   t h e   co n d iti o n ’ s   ex p l o r at io n   is   d o n e   i n   t h e  s ea r c h ,     M ⃗ ⃗ ⃗   = | F ⃗   . X r an d o m ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   − Y ⃗ ⃗   |     ( 1 7 )     Y   ( t + 1 ) = X r a nd o m ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   − D ⃗ ⃗   . M ⃗ ⃗ ⃗       ( 1 8 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l   I SS N:  2252 - 8 7 7 6       E n h a n ce d   w h a le  o p timiz a tio n   a lg o r ith m  fo r   a ctive   p o w er lo s s   d imin u tio n   ( Len in   K a n a g a s a b a i )   21   | D ⃗ ⃗   | > 1   ; F o r   f i n d i n g   th e  g l o b al   o p ti m u m .   | D ⃗ ⃗   | < 1   ; F o r   u p d at in g   t h e   s e ar ch   a g en t  p o s iti o n.       4.   E NH ANC E D  WH A L E   O P T I M I Z A T I O N  A L G O RI T H M   An   i n e r t ia   w ei g h t   ω   ∈   [ 1 ,   0 ]   h as   b e e n   i n tr o d u c ed   in   th e   w h al e   o p tim iz ati o n   al g o r it h m   a n d   b y   t h is   m o d er n i ze d   m e th o d o l o g y   s u r r o u n d i n g   o f   p r e y   is   d e f i n ed   b y ,     M ⃗ ⃗ ⃗   = | G ⃗ ⃗   . ω Y ⃗ ⃗   ∗ ( t ) − Y ⃗ ⃗   ( t ) |   ( 1 9 )     Y ⃗ ⃗     ( t + 1 ) = Y r an d o m ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   − D ⃗ ⃗   . M ⃗ ⃗ ⃗       ( 2 0 )     I n   p h ase   o f   m o d e r n i za ti o n   o f   s p i r al   p o s iti o n   h e li x   s h a p ed   s e q u e n c e  cr ea te d   b y   wh ale   an d   d e s cr i b ed   as :      Y ⃗ ⃗   ( t + 1 ) = M ⃗ ⃗ ⃗   ′ ∗ e bt ∗ c os ( 2 π l ) + ω Y ⃗ ⃗   ∗ ( t )     ( 2 1 )     M ′ = | ω Y ∗ ( t ) − Y ( t ) |     ( 2 2 )     R ec o il   ci r c li n g   p r o d u ce d   b y   t h e  w h a le   is   d ef in e d   b y ,     Y ⃗ ⃗   ( t + 1 ) = { ω Y ⃗ ⃗   ∗ H ⃗ ⃗   D ⃗ ⃗     if   p < 0 . 50 H ⃗ ⃗   ′ ∗ e bt ∗ c os ( 2π l ) + ω Y ⃗ ⃗   ∗ ( t )   if   p ≥ 0 . 50     ( 2 3 )     −   I n iti ali za t io n   o f   w h al e  p o p u lati o n     −   Fit n ess   o f   Y ⃗ ⃗   i = ( 1 , 2 , . . , n ) ,   is   c o m p u t ed   b est   Y ∗   .   i s   f o u n d .   −   Alte r   t h e  e x p l o r ati o n   w h en   | D ⃗ ⃗   | < 1   f o r   e v e r y   Y ⃗ ⃗   i = ( 1 , 2 , . . , n ) ,   a n d   m o d e r n iz ati o n   o f   p o s iti o n   is   d o n e   b y   M ⃗ ⃗ ⃗   = | G ⃗ ⃗   . ω Y ⃗ ⃗   ∗ ( t ) − Y ⃗ ⃗   ( t ) |     −   W h e n | B ⃗ ⃗   | > 1 ,   p o s iti o n   m o d er n i zi n g   is   d o n e   b y   Y   ( t + 1 ) = Y r a n d o m ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗ ⃗   − D ⃗ ⃗   . M ⃗ ⃗ ⃗     −   W h e n   p ≥ 0 . 50 ,   m o d e r n ize   t h e   p o s iti o n   b y ,   Y ⃗ ⃗   ( t + 1 ) = M ⃗ ⃗ ⃗   ′ ∗ e bt ∗ c os ( 2π l ) + ω Y ⃗ ⃗   ∗ ( t )   −   E n s u r e   i f   an y   e x p l o r e  ag e n t  g o es a wa y   f r o m   t h e   e x p l o r ati o n   a n d   i f   s o   a m e n d   it .     −   C alc u la te   t h e   f it n ess   o f   Y ⃗ ⃗   i = ( 1 , 2 , . . , n ) ,   an d   f i n d   b est   Y ⃗ ⃗   ∗ .    −   t = t + 1 ,    −   R ev is it  th e  e x ce lle n t   s o l u ti o n   Y ⃗ ⃗   ∗   an d   p r e m i u m   f it n ess   v al u es.       5.   SI M UL A T I O N  R E S UL T S     Pro p o s e d   e n h a n c e d   W h al e   O p ti m i za t io n   Al g o r it h m   ( E W O )   is   test ed   i n   I E E E   5 7   B u s   s y s te m   [ 1 7 ] .   T a b le   1   s h o w  co n t r o l  v a r i a b le s ,   T ab le  2   g i v es  th e  r e ac t iv e  p o we r   g e n er at o r s ,   c o m p a r is o n   o f   r esu lts   is   g i v en   i n   T a b le   3 .   Fi g u r e   1   s h o ws   th e   c o m p ar is o n   o f   R ea l   Po we r   L o s s   a n d   Fi g u r e   2  i n d ic ate   a b o u t   t h e   R e al   p o we r   l o s s   r e d u ct io n   i n   p e r c e n ta g e.       T ab le  1 .   C o n s tr ain ts   o f   c o n tr o l   v ar iab les   P a r a me t e r   M i n i m u m   v a l u e   ( P U )   M a x i m u m   v a l u e   ( P U )   G e n e r a t o r   V o l t a g e   0 . 9 5   1 . 1 0   Tr a n sf o r mer T a p   0 . 9 0   1 . 1 0   V A R   S o u r c e   0 . 0 0   0 . 2 0       T ab le  2 .   C o n s tr ain s   o f   r ea ctiv e  p o wer   g e n er ato r s   B U S   Q   M i n i mu m   ( P U )   Q   M a x i mu m   ( P U )   1   - 1 4 0 . 0 0   2 0 0 . 0 0   2   - 1 7 . 0 0   5 0 . 0 0   3   - 1 0 . 0 0   6 0 . 0 0   6   - 8 . 0 0   2 5 . 0 0   8   - 1 4 0 . 0 0   2 0 0 . 0 0   9   - 3 . 0 0   9 . 0 0   12   - 1 5 0 . 0 0   1 5 5 . 0 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  9 ,   No .   1,   Ap r il   20 20 :  19   –   2 3   22   T ab le  3 .   Simu latio n   r esu lts   o f   I E E E   −5 7   s y s tem   V a r i a b l e   B a se   c a se   M P S O   [ 1 8 ]   P S O   [ 1 8 ]   C G A   [ 1 8 ]   A G A   [ 1 8 ]   EWO   V G   1   1 . 0 4 0   1 . 0 9 3   1 . 0 8 3   0 . 9 6 8   1 . 0 2 7   1 . 0 1 4   V G   2   1 . 0 1 0   1 . 0 8 6   1 . 0 7 1   1 . 0 4 9   1 . 0 1 1   1 . 0 1 3   V G   3   0 . 9 8 5   1 . 0 5 6   1 . 0 5 5   1 . 0 5 6   1 . 0 3 3   1 . 0 2 0   V G   6   0 . 9 8 0   1 . 0 3 8   1 . 0 3 6   0 . 9 8 7   1 . 0 0 1   1 . 0 1 2   V G   8   1 . 0 0 5   1 . 0 6 6   1 . 0 5 9   1 . 0 2 2   1 . 0 5 1   1 . 0 2 4   V G   9   0 . 9 8 0   1 . 0 5 4   1 . 0 4 8   0 . 9 9 1   1 . 0 5 1   1 . 0 2 1   V G   1 2   1 . 0 1 5   1 . 0 5 4   1 . 0 4 6   1 . 0 0 4   1 . 0 5 7   1 . 0 3 0   Ta p   1 9   0 . 9 7 0   0 . 9 7 5   0 . 9 8 7   0 . 9 2 0   1 . 0 3 0   0 . 9 1 0   Ta p   2 0   0 . 9 7 8   0 . 9 8 2   0 . 9 8 3   0 . 9 2 0   1 . 0 2 0   0 . 9 1 2   Ta p   3 1   1 . 0 4 3   0 . 9 7 5   0 . 9 8 1   0 . 9 7 0   1 . 0 6 0   0 . 9 0 3   Ta p   3 5   1 . 0 0 0   1 . 0 2 5   1 . 0 0 3   N R *   N R *   1 . 0 0 2   Ta p   3 6   1 . 0 0 0   1 . 0 0 2   0 . 9 8 5   N R *   N R *   1 . 0 1 4   Ta p   3 7   1 . 0 4 3   1 . 0 0 7   1 . 0 0 9   0 . 9 0 0   0 . 9 9 0   1 . 0 1 1   Ta p   4 1   0 . 9 6 7   0 . 9 9 4   1 . 0 0 7   0 . 9 1 0   1 . 1 0 0   0 . 9 1 0   Ta p   4 6   0 . 9 7 5   1 . 0 1 3   1 . 0 1 8   1 . 1 0 0   0 . 9 8 0   1 . 0 2 2   Ta p   5 4   0 . 9 5 5   0 . 9 8 8   0 . 9 8 6   0 . 9 4 0   1 . 0 1 0   0 . 9 3 4   Ta p   5 8   0 . 9 5 5   0 . 9 7 9   0 . 9 9 2   0 . 9 5 0   1 . 0 8 0   0 . 9 2 3   Ta p   5 9   0 . 9 0 0   0 . 9 8 3   0 . 9 9 0   1 . 0 3 0   0 . 9 4 0   0 . 9 4 1   Ta p   6 5   0 . 9 3 0   1 . 0 1 5   0 . 9 9 7   1 . 0 9 0   0 . 9 5 0   1 . 0 5 5   Ta p   6 6   0 . 8 9 5   0 . 9 7 5   0 . 9 8 4   0 . 9 0 0   1 . 0 5 0   0 . 9 1 4   Ta p   7 1   0 . 9 5 8   1 . 0 2 0   0 . 9 9 0   0 . 9 0 0   0 . 9 5 0   1 . 0 2 4   Ta p   7 3   0 . 9 5 8   1 . 0 0 1   0 . 9 8 8   1 . 0 0 0   1 . 0 1 0   1 . 0 2 3   Ta p   7 6   0 . 9 8 0   0 . 9 7 9   0 . 9 8 0   0 . 9 6 0   0 . 9 4 0   0 . 9 3 0   Ta p   8 0   0 . 9 4 0   1 . 0 0 2   1 . 0 1 7   1 . 0 0 0   1 . 0 0 0   1 . 0 1 2   Q C   1 8   0 . 1   0 . 1 7 9   0 . 1 3 1   0 . 0 8 4   0 . 0 1 6   0 . 1 3 3   Q C   2 5   0 . 0 5 9   0 . 1 7 6   0 . 1 4 4   0 . 0 0 8   0 . 0 1 5   0 . 1 4 2   Q C   5 3   0 . 0 6 3   0 . 1 4 1   0 . 1 6 2   0 . 0 5 3   0 . 0 3 8   0 . 1 0 4   P G   ( M W )   1 2 7 8 . 6   1 2 7 4 . 4   1 2 7 4 . 8   1 2 7 6   1 2 7 5   1 2 7 2 . 2 1   Q C   ( M v a r )   3 2 1 . 0 8   2 7 2 . 2 7   2 7 6 . 5 8   3 0 9 . 1   3 0 4 . 4   2 7 2 . 3 2   R e d u c t i o n   i n   P L o ss (%)   0   1 5 . 4   1 4 . 1   9 . 2   1 1 . 6   2 3 . 9 3   To t a l   P Lo ss (M w )   2 7 . 8   2 3 . 5 1   2 3 . 8 6   2 5 . 2 4   2 4 . 5 6   2 1 . 1 4 6   N R *   -   N o t   r e p o r t e d .           Fig u r e  1 .   C o m p a r is o n   o f   r ea l  p o wer   lo s s           Fig u r e  2 .   R ea l p o wer   lo s s   r ed u ctio n   in   p er ce n tag e    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l   I SS N:  2252 - 8 7 7 6       E n h a n ce d   w h a le  o p timiz a tio n   a lg o r ith m  fo r   a ctive   p o w er lo s s   d imin u tio n   ( Len in   K a n a g a s a b a i )   23   6.   CO NCLU SI O N   E n h a n ce d   w h al e   O p ti m i za t io n   Al g o r it h m   ( E W O)   s o l v e d   t h e   o p t im al   r ea cti v e   p o w er   p r o b l em   ef f ic ie n tl y .   T o   p ic k   u p   t h e   p ac e   o f   c o n v er g en ce   d u r i n g   t h e   p e r i o d   o f   e x p l o r ati o n   an   in e r t ia   wei g h t   ω ∈ [ 0 , 1 ]   h as   b e en   a p p lie d .   B u b b le - n et   h u n t in g   s t r ata g e m   is   u s e d   f o r   m o d ell in g   an d   m o s t   e x c el len t   c an d i d a te   s o l u ti o n   h as   b ee n   at tai n e d .   I n   s ta n d a r d   I E E E   5 7   b u s   test   s y s te m   E n h a n c ed   w h al e  Op ti m iz ati o n   A lg o r it h m   ( E W O )   is   test e d   an d   r es u lts   s h o ws   t h at  th e   p r o je ct ed   a l g o r i th m   r e d u ce d   t h e   r ea l  p o wer   l o s s   e f f ici e n tl y .   R ed u ct io n   o f   r ea l   p o we r   l o s s   v alu e  is   2 3 . 9 3   %   w h e n   c o m p ar e d   to   t h e   b as e  v a lu e.           RE F E R E NC E S     [1 ]   K.  Y.  Lee   “ F u e l - c o st  m in imis a ti o n   fo r  b o t h   re a l  a n d   re a c ti v e - p o we r  d is p a tch e s,”   Pro c e e d in g s  Ge n e ra ti o n ,   T ra n sm issio n   a n d   Distrib u ti o n   C o n fer e n c e ,   v o l.   1 3 1 ,   p p .   3 ,   p p .   85 - 9 3 ,   1 9 8 4 .   [2 ]   N.  I.   De e b ,   “ An   e fficie n t  tec h n i q u e   f o r  re a c ti v e   p o we r  d is p a tch   u si n g   a   re v ise d   li n e a r  p r o g ra m m in g   a p p r o a c h , ”   El e c tric P o we r S y ste m R e se a rc h ,  v o l.   15 ,   p p .   2 ,   p p .   1 2 1 – 1 3 4 ,   1 9 9 8 .   [3 ]   S h o u lt s,   R. R. ;  S u n ,   D. T. ,   " Op t i m a l  p o we r  fl o w  b a se d   u p o n   P - Q  d e c o m p o sit io n ,"   IEE E   T ra n sa c ti o n s.  P o we r  Ap p a ra t u s S y ste m ,  v o l.   1 0 1 ,   p p .   3 9 7 – 4 0 5 ,  1 9 8 2 .   [4 ]   S .   G ra n v il le.  “ Op ti m a l  re a c ti v e   d isp a tch   t h ro u g h   in teri o r  p o in t  m e th o d s,”   IEE E  T ra n s a c ti o n s  o n   Po we r  S y ste m ,    vol .  9 ,   n o .   1 ,   p p .   1 3 6 – 1 4 6 ,   1 9 9 4 .     [5 ]   N.  G ru d in i n ,   “ Re a c ti v e   p o we r   o p ti m iza ti o n   u sin g   su c c e ss iv e   q u a d ra ti c   p r o g ra m m in g   m e th o d , ”   IE EE   T r a n sa c ti o n s   o n   P o we r S y ste m ,   v o l.   13 ,   n o .   4 ,   p p .   1 2 1 9 – 1 2 2 5 ,   1 9 9 8 .   [6 ]   T.   Da s  a n d   R.   Ro y ,   " Op ti m a l  re a c ti v e   p o we r  d isp a tc h   u sin g   JA YA   a lg o rit h m , "   2 0 1 8   Eme rg in g   T re n d s  in   El e c tro n ic  De v ice s a n d   Co mp u t a ti o n a l  T e c h n iq u e s (E DCT) ,   K o lk a ta,  p p .   1 - 6 ,  2 0 1 8 .    [7 ]   Y.  Zh a n g ,   C.   C h e n   a n d   C.   Lee ,   " S o lu ti o n   o f   th e   o p ti m a l  re a c ti v e   p o we r  d is p a tch   fo r   p o we r  sy ste m s  b y   u sin g   n o v e l   c h a rg e d   sy ste m   se a rc h   a lg o rit h m , "   2 0 1 8   7 th   In ter n a ti o n a l  S y mp o siu m   o n   Ne x t  Ge n e ra ti o n   El e c tro n ics   (IS NE) ,   T a ip e i ,   p p .   1 - 4 ,  2 0 1 8 .     [8 ]   Ro y ,   P ro v a s  Ku m a r  a n d   S u sa n t a   Du tt a .   " Ec o n o m ic  Lo a d   Disp a tch :  Op ti m a l  P o we r  F l o w  a n d   Op ti m a l  Re a c ti v e   P o we r  Disp a tch   C o n c e p t . "   Op ti m a l  P o we r F lo w  Us i n g   Evo lu ti o n a r y   Al g o rit h ms .   IGI Gl o b a l ,  p p .   46 - 64 ,  2 0 1 9 .   [9 ]   C h r i st i a n   B i n g a n e ,   M i g u e l   F .   A n j o s ,   S é b a st i e n   Le   D i g a b e l ,   “ Ti g h t - a n d - c h e a p   c o n ic  re lax a ti o n   fo r  th e   o p ti m a l  re a c ti v e   p o we r  d is p a tch   p ro b lem ” ,   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Po we r S y ste ms ,   2 0 1 9 .   [1 0 ]   D .   P ra sa d   a n d   V .   M u k h e rjee ,   " S o lu ti o n   o f  O p ti m a l  Re a c ti v e   P o we r  Disp a tch   b y   S y m b io t ic  Org a n ism   S e a rc h   Alg o rit h m   In c o r p o ra ti n g   F ACTS   De v ice s, "   IET E  J o u rn a l  o f  Res e a rc h ,   v o l.   64 ,   n o .   1 ,   p p .   1 4 9 - 1 6 0 ,  2 0 1 8 .   [1 1 ]   TM   A l j o h a n i ,   AF  Eb ra h im,   O   M o h a mm e d ,   " S i n g l e   a n d   M u l t i o b j e c t i v e   O p t i ma l   R e a c t i v e   P o w e r   D i s p a t c h   B a se d   o n   H y b r i d   A r t i f i c i a l   P h y s i c s – 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 , "   En e rg ies ,   v o l.   12 ,   n o .   12 ,   p .   2 3 3 3 ,  2 0 1 9 .     [1 2 ]   R .   Kish a n   M a h a te,  Him m a t  S . ,   " M u lt i - O b jec ti v e   Op ti m a l  Re a c ti v e   P o we r  Disp a tch   Us in g   Diffe re n ti a l  E v o l u ti o n ,"   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E n g in e e rin g   T e c h n o lo g ies   a n d   M a n a g e me n t  Res e a rc h ,  v o l .   6 ,   n o .   2,   p p .   27 – 38 ,  2 0 1 9 .    [1 3 ]   Ya lçın ,   E,   Tap lam a c ıo ğ l u ,   M ,   Ça m ,   E. ,   " Th e   A d a p ti v e   Ch a o ti c   S y m b io ti c   Or g a n ism s  S e a rc h   Alg o ri th m   P ro p o sa l  f o r  Op ti m a l  Re a c ti v e   P o we r  Disp a tch   P ro b lem   in   P o we r  S y ste m s , "  El e c trica   1 9 .   p p .   37 - 47 ,  2 0 1 9 .   [1 4 ]   M o u a ss a ,   S .   a n d   Bo u k ti r ,   T. ,   " M u lt i - o b jec ti v e   a n t  li o n   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   to   so lv e   larg e - sc a le  m u lt i - o b jec ti v e   o p ti m a l  re a c ti v e   p o we r  d is p a tch   p ro b lem , "  CO M PE L   -   T h e   in ter n a ti o n a l   j o u r n a l   fo r   c o mp u ta ti o n   a n d   ma th e ma ti c s   in   e lec trica l  a n d   e lec tro n ic en g in e e rin g ,  v o l.   3 8 ,   p p .   1 ,   p p .   3 0 4 - 324 ,   2 0 1 9 .   [1 5 ]   Taw fiq   M .   Alj o h a n i   a n d   Ah m e d   F .   Eb ra h im  &   Os a m a   M o h a m m e d ,   " S in g le  a n d   M u lt io b jec ti v e   O p ti m a l  Re a c ti v e   P o we r  Disp a tch   Ba se d   o n   Hy b ri d   Artifi c ial  P h y sic s – P a rti c le S wa rm   Op ti m iza ti o n , "   En e rg ies ,   M DP I,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 2 ,   p p .   1 - 2 4 ,   2 0 1 9 .   [1 6 ]   S.  M irj a li li   a n d   A.  Lew is,  “ Th e   Wh a le  Op ti m iza ti o n   Alg o rit h m , ”   Ad v a n c e s  i n   En g i n e e rin g   S o f twa re ,   v o l.   9 5 ,     p p .   5 1 – 6 7 ,   2 0 1 6 .   [1 7 ]   IEE E,   “ Th e   I EE E - tes t  sy ste m s” ,   1 9 9 3 .   ww w.ee . wa sh in g t o n . e d u /t rs e a rc h /p stc a / .   [1 8 ]   Ali  Na ss e r  Hu ss a in ,   Ali  Ab d u la b b a s Ab d u ll a h   a n d   Om a r  M u h a m m e d   Ne d a ,   “ M o d ifi e d   P a rti c le S w a rm   Op ti m iza ti o n   fo r  S o lu ti o n   o f  Re a c ti v e   P o we r  Disp a tch , ”  Res e a rc h   J o u rn a l  o f  Ap p li e d   S c ien c e s,  E n g i n e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,     v o l.   15 ,   n o . 8 ,   p p .   3 1 6 - 3 2 7 ,   2 0 1 8 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.