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.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 ,   p p .   4 3 0 ~ 4 3 9   I SS N:  2252 - 8 7 9 2 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e . v 15 . i 1 . pp 430 - 439           430       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : // ija p e. ia esco r e. co m/   Elk herd  optimize r f o r cos t - ef ficien t  hybrid en ergy  sy stems  under r enewa ble   uncertain ty       L y   H uu   P ha m 1 ,   H un g   Duc  Ng uy en 2, 3 ,   Chi T rung   T r uo ng 4 ,   Q uo T rung   Ng uy en 5   1 P o w e r   S y st e m O p t i mi z a t i o n   R e sea r c h   G r o u p ,   F a c u l t y   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c En g i n e e r i n g ,   T o n   D u c   Th a n g   U n i v e r s i t y ,   H o   C h i   M i n h   C i t y ,   V i e t n a m   2 D e p a r t me n t   o f   P o w e r   D e l i v e r y ,   F a c u l t y   o f   El e c t r i c a l   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 H o   C h i   M i n h   C i t y   U n i v e r s i t y   o f   Te c h n o l o g y   ( H C M U T) ,   H o   C h i   M i n h   C i t y ,   V i e t n a m   3 V i e t n a m N a t i o n a l   U n i v e r si t y   H o   C h i   M i n h   C i t y ,   H o   C h i   M i n h   C i t y ,   V i e t n a m   4 Q u a l i t y   A ssu r a n c e   a n d   T e st i n g   C e n t e r   3   ( Q U A TEST   3 ) ,   H o   C h i   M i n h   C i t y ,   V i e t n a m   5 I n d e p e n d e n t   R e se a r c h e r ,   S o u t h   A u st r a l i a A u st r a l i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l 1 1 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Dec   2 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   J an   9 ,   2 0 2 6       Th is  p a p e su g g e sts  a   n e m e th o d ,   c a ll e d   e l k   h e rd   o p ti m ize (EHO),  fo r   e ffe c ti v e ly   a d d re ss in g   th e   o p t ima g e n e ra ti o n   c o o p e ra ti o n   p r o b lem   in v o lv in g   th e rm a l,   h y d ro ,   s o lar,  a n d   wi n d   p o we p lan ts   (W P P s) ,   i n   wh ich   th e   u n c e rtain t y   o wi n d   sp e e d   a n d   so lar  ra d iatio n   fr o m   re n e wa b le   p o we p lan ts   is  c o n sid e re d .   T h e   p rima ry   g o a o th is  stu d y   is  t o   m in imiz e   th e   c o sts  fro m   th e rm a l,   win d ,   a n d   so lar  p o w e p lan ts   (S P P s)   wh il e   a d h e ri n g   to   a l l   o p e ra ti o n a c o n stra in ts   a ss o c iate d   wit h   t h e se   p o we r   p lan ts  a n d   t h e   o v e ra ll   p o we s y ste m .   Two   sy ste m s we re   tes ted   to   e v a lu a te t h e   p e rfo rm a n c e   o EHO  m e th o d   a lo n g si d e   two   o th e tec h n i q u e s:  th e   c o o o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   (COO T)  a n d   t h e   tu n ica te  sw a rm   a lg o rit h m   (TS A).  B o th   sy st e m we re   o p ti m a ll y   sc h e d u led   o v e a   2 4 - h o u p e rio d h o we v e r,   t h e   se c o n d   sy ste m   a c c o u n ted   f o u n c e rtain ti e in   g e n e ra ti o n   a n d   c o st  fr o m   so lar  a n d   WP P s.   F ro m   t h e   re su lt   a n a ly sis,   EHO  m e th o d   wa a b le  t o   a c h iev e   a   l o we c o st   c o m p a re d   t o   COO T,   T S A,  a n d   o t h e p re v i o u sl y   e m p l o y e d   m e th o d f o r   o p ti m izi n g   g e n e ra ti o n   a c ro ss   a ll   p lan ts.  T h e re fo re ,   EHO  is  re c o m m e n d e d   a s   a n   e ffe c ti v e   o p ti m iza ti o n   to o f o a d d re ss in g   th e   u n c e rtain ti e a ss o c iate d   with   so lar ra d iatio n   a n d   win d   s p e e d .   K ey w o r d s :   E lk   h er d   o p tim izer     Hy d r o p o wer   p lan t   So lar   p o wer   p la n t   T h er m al  p o wer   p lan t   W in d   p o wer   p lan t   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 :   Hu n g   Du Ng u y en   Dep ar tm en t o f   Po wer   Deliv er y ,   Facu lty   o f   E lectr ical  an d   E l ec tr o n ics E n g in ee r in g   Ho   C h i M in h   C ity   Un iv er s ity   o f   T ec h n o lo g y   ( HC MU T )   2 6 8   L y   T h u o n g   Kiet  Stre et,   Dien   Ho n g   W ar d ,   Ho   C h i M in h   C ity ,   Vietn am   E m ail:  h u n g n d @ h cm u t.e d u . v n       NO M E N CL A T UR E   a d a p ,   an d   a r     :   Pric co ef f icien ts   f o r   th r ee   co s ts   o f   WPP     m h n h ,   an d   l h   :   Dis ch ar g co ef f icien ts   o f     HP P   A an d   A std     :   So lar   r ad iatio n   an d   s tan d a r d   s o lar   r ad iatio n   o f   S P P     P h, min  an d   P h, max   :   L o wer   an d   u p p er   p o wer   o u tp u ts   o f   HP P   a t ,   b t ,   c t ,   e t ,   an d   d t ,   :   T h f u el  co s co ef f icien ts   f o r   TPP     P s, min  an d   P s, max   :   L o wer   an d   u p p er   p o wer   o u tp u ts   o f   S PP   b d b p ,   an d   b r   :   Pric co ef f icien ts   f o r   th r ee   co s ts   o f   S P P     P t, min  an d   P t, max   :   L o wer   an d   u p p er   p o wer   o u tp u ts   o f   TPP   c w   an d   k w   :   T h s ca le  an d   s h a p f ac to r s   o f   W PP     P w, min  an d   P w, max   :   L o wer   an d   u p p er   p o wer   o u tp u ts   o f   WPP   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       E lk  h erd   o p timiz er fo r   co s t - eff icien t h yb r id   en erg s ystems   u n d er ren ewa b le  u n ce r ta in ty   ( L Hu u   P h a m )   431   1.   I NT RO D UCT I O N   In   c o n tem p o r ar y   p o wer   s y s t em s ,   ef f ec tiv ely   d is p atch in g   av ailab le  p o wer   r eso u r ce s   to   m ee t h e   in cr ea s in g   d em a n d   is   cr u cia f o r   im p r o v in g   ec o n o m ic  e f f icien cy .   Hy d r o   e n er g y   s o u r ce s   o f f er   g r ea t   o p p o r tu n ity   f o r   in teg r atio n   with   th er m al   p o wer   p lan ts   ( T PP s ) .   B y   u tili zin g   h y d r o   e n er g y ,   we  ca n   ac h iev e   clea n er   an d   m o r en v ir o n m e n tally   f r ien d ly   en er g y   o p e r atio n s   wh ile  also   ad d r ess in g   im p o r tan n ee d s   lik f lo o d   co n tr o an d   ir r ig atio n .   T h er ef o r e,   ef f ec tiv g en er atio n   s ch ed u lin g   in   a   h y d r o - t h er m al  s y s tem   p lay s   a   v ital  r o le  in   en h an cin g   th e f f icien cy   o f   elec tr ic  p o wer   u tili ty   s y s tem s .   Giv en   th n o n - o p er atio n al  co s ts   ass o ciate d   with   h y d r o   p o wer   p lan ts   ( HPPs ) ,   th f o cu s   s h if t s   to   o p tim izin g   t h f u el  co s ts   f o r   T PP s   [ 1 ] .   T h e   h y d r o - th er m al  s ch e d u lin g   ( H T S)  p r o b lem   h as  b ee n   f o c u s   o f   r esear ch   f o r   m an y   d ec ad es,  lead in g   to   th d ev elo p m e n o f   v ar i o u s   ef f ec t iv tech n iq u es.  HT p r o b lem s   ar co n s id er ed   as  lo n g - ter m   a n d   s h o r t - ter m   HT S   p r o b lem s ,   wh ic h   is   b ased   o n   th s ch ed u lin g   o f   th e   o p tim iz atio n   p er io d   [ 2 ] .   Fo r   s o l v in g   t h s h o r t - ter m   HT S   s ch ed u lin g   ( SHTS)   p r o b lem ,   a   v ar iety   o f   class ical  tech n iq u es  ca n   ef f ec tiv ely   ad d r ess   th is   p r o b lem ,   in clu d in g   m ix ed   in teg er   p r o g r am m i n g ,   g r ad ien s ea r ch   tec h n iq u es,  d ec o m p o s itio n   an d   c o o r d in atio n   m eth o d s ,   a n d   New to n s   m eth o d .   Ho wev e r ,   th ese  m eth o d s   f ac ch allen g es  d u to   th co m p le x   p r o b lem   an d   m u ltip le  co n s tr ain ts ,   th ey   also   o p en   th d o o r   to   n ew  p o s s ib ilit ies  an d   in n o v ativ e   s o lu tio n s .   T h e   e m er g en ce   o f   m eta - h eu r is tic  m eth o d s   h ig h lig h ts   th p o ten tial  o f   tech n o lo g y - d r i v en   ap p r o ac h es  to   tack le  th c h allen g es  p r esen in   r ea l - wo r ld   p r o b lem s .   T h ese  m eth o d s   wer e f f icien m eth o d   ( E M)   [ 3 ] ,   g en etic  alg o r ith m   ( GA)   an d   m o d if ied   GA   ( MG A)   [ 4 ] ,   c u ck o o   s ea r ch   alg o r ith m   ( C SA)   [ 5 ] ,   s elf - a d ap tiv GA  [ 6 ] ,   b ac k tr ac k in g   s ea r ch   ( B A)   [ 7 ] ,   s lim m o u ld   alg o r ith m   ( SMA)   [ 8 ],   clu s ter ed   ad a p tiv t ea ch in g - lear n in g - b ased   o p tim izatio n   ( C AT L B O)   alg o r ith m   [ 9 ] ,   h y b r id   b at  alg o r ith m   with   an   ar tific ial  b ee   co lo n y   ( B A - AB C )   [ 1 0 ] ,   n o n - d o m in ated   s o r tin g   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( NSPS O)   [ 1 1 ] ,   im p r o v ed   teac h in g - lear n in g - b ased   o p tim iz atio n   ( I T B L O)   [ 1 2 ]   an d   a   n o n - d o m in ated   s o r tin g   d is r u p tio n - b ased   o p p o s itio n al   g r av itatio n al  s ea r c h   alg o r ith m   ( NSDOGSA)   [ 1 3 ] .   Am o n g   m eth o d s ,   NSDOGSA   was  s u g g ested   b y   Nad ak u d it et  a l .   [ 1 3 ]   in   2 0 2 3 .   T h is   m eth o d   r e p r esen ts   s ig n if ican ad v a n ce m en t   in   o p tim izatio n   alg o r ith m s ,   p a r ticu lar ly   f o r   c o m p le x   m u lti - o b j ec tiv p r o b lem s   in   en er g y   s ch ed u lin g .   I ts   co m b in atio n   o f   n o n d o m in ated   s o r tin g ,   o p p o s itio n al  lear n i n g ,   an d   d i s r u p tio n   s tr ateg ies  m ak es  it  p o we r f u to o f o r   r esear ch er s   an d   p r ac titi o n er s   in   th f ield .   I n   g en e r al,   th m en t io n ed   s tu d ies  f o cu s   o n   d ea lin g   with   th f u el  co s t a n d   n o co n s id er in g   th h ea t a n d   em is s io n   g en er atio n   o f   T PP s   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ] .   W in d   an d   s o lar   p o wer   ar e   cl ea n   en er g y   s o u r ce s   th at   o f f e r   p r o m is in g   s o lu tio n   to   m e et  en er g y   d em an d s   in   co s t - ef f ec tiv m an n er   wh ile  g en er atin g   n o   h ar m f u em is s io n s .   Giv en   th ese  s ig n if ican b en ef its ,   m an y   r esear ch er s   ar e   ac tiv ely   ex p lo r in g   th e   ch allen g es o f   i n teg r atin g   r en ewa b le  e n er g y   s o u r ce s   lik win d   a n d   s o lar   with   tr ad itio n al  p o wer   p lan ts   [ 1 6 ] .   Dam o d ar a n   an d   K u m ar   [ 1 7 ]   d escr ib ed   f o u r   m et h o d s ,   in clu d in g   GA,   PS O,   h ar m o n y   s ea r ch   ( HS) ,   a n d   J AYA  alg o r ith m s   ar ap p l ied   f o r   s ea r ch in g   s o lu tio n   to   h y d r o - th er m al - win d   g en er atio n   s ch ed u lin g   ( HT W GS)   co n s id er in g   ec o n o m ic  an d   em is s io n   f ac to r s .   Similar   to   s tu d y   in   [ 1 7 ] ,   Ph am   et  a l [ 1 8 ]   h av in te g r ated   wi n d   en er g y   in to   tr a d itio n al  h y d r o th er m al   p o wer   s y s tem   to   m in im ize   th co s o f   T PP s   b y   th u s o f   im p r o v ed   C SA  ( I C SA) .   T h a u th o r s   of   [ 1 9 ] - [ 2 2 ]   h a v co n s id er e d   win d   an d   s o lar   en er g ies   as  alter n ativ s o u r ce s   to   r ed u c f u el   co s ts   f r o m   T PP s .   I n   th e s s tu d ies,  th u n ce r tain ty   an d   ce r tain ty   o f   win d   s p ee d   an d   s o lar   ir r ad iatio n   ar in v esti g ated .   Fo r   th ce r tain ty   ca s e,   th p o wer   o u tp u o f   r en ewa b le  en er g y   s o u r ce s   ca n   b ca lcu lated   as  [ 2 2 ] .   Fo r   a n o th er ,   win d   s p ee d   an d   s o lar   ir r ad iatio n   ar m o d eled   b y   u s in g   p r o b a b ilit y   d e n s ity   f u n ctio n s   ( PDF)  s u ch   as  W eib u ll,  B eta,   a n d   L o g n o r m al  o n es.  I n   th a b o v s tu d ies,  d ata  o n   r en ewa b le  en er g y   r eso u r ce s   wer cited   b y   p r ev i o u s   r esea r ch   an d   n o c h o s en   f r o m   s p ec if ic  lo ca tio n s   f o r   in s tallin g   p lan ts .   I n   ad d itio n ,   ac co r d in g   to   t h No   Fre L u n ch   th eo r em ,   n o   s in g le  o p tim izatio n   ap p r o ac h   is   o p tim al  f o r   ev er y   p o ten tial  is s u e.   C lear ly ,   th ese  ar th o p p o r tu n ities   f o r   r esear ch e r s   to   co n tin u th d ee p   ex p lo r atio n .   In   th p ap er ,   th HT p r o b l em   with   th ex is ten ce   o f   wi n d   an d   s o lar   en er g ies,  ca lled   W SHT S   p r o b lem ,   will  b s o lv ed ,   tak i n g   u n ce r tain   co s ts   lik d ir ec t,  p en alty ,   an d   r eser v co s ts   in to   ac co u n b y   th e   ap p licatio n   o f   elk   h er d   o p tim i ze r   ( E HO)   [ 2 3 ] .   I n   ad d itio n   t o   E HO,   th co o o p tim izatio n   alg o r ith m   ( C OOT )   p r o p o s ed   b y   Qin   et  a l .   [ 2 4 ]   i n   2 0 2 2   a n d   tu n icate   s war m   alg o r ith m   ( T SA)   p r o p o s ed   b y   Kau r   et  a l .   [ 2 5 ]   in   2 0 2 0   ar ap p lied   to   g et  r esu lts   f o r   c o m p ar is o n .   He r ar s o m c o n tr ib u tio n s :   i)   I t   f o r m u lat es   a   r o b u s t   o p ti m a l   s c h ed u l in g   p r o b l em   s p ec i f i ca lly   d es ig n ed   f o r   a   n ew   c o m p l ex   i n t e g r ati o n   s tr u ct u r e   t h at   i n c o r p o r a tes   f o u r   d is ti n c t t y p es   o f   p o we r   p l an ts .     ii)   I i d en ti f ies  a n d   s el ec ts   s u it ab l d e cisi o n   v a r i ab les  t ail o r ed   f o r   t h m e th o d o l o g ies  e m p lo y ed   i n   t h e   an al y s is .   iii)   I t   c o n d u c ts   a   t h o r o u g h   e v a lu ati o n   o f   th p er f o r m a n ce   o f   E HO ,   C O OT ,   a n d   T SA,   p r o v i d i n g   v a lu a b le   in s i g h ts   i n t o   t h ei r   ef f e cti v e n es s .     iv )   I t   t h o u g h t f u ll y   co n s i d er s   t h e   u n c er tai n ti es   ass o ci at ed   wi th   s o lar   r a d i ati o n ,   t h e r e b y   im p r o v i n g   th e   r eli ab ilit y   o f   t h e   s c h ed u l in g   s o lu ti o n s .   T h e   r est  o f   th p ap er   is   co n s tr u cted   as  f o ll o ws:   S ec tio n   2   s h o ws  p r o b lem   f o r m u latio n .   S ec tio n   3   p r esen ts   th s tr u ctu r o f   th e   ap p lied   m eth o d .   S ec tio n   4   d i s cu s s es  an d   an aly ze s   th r esu lts   o b tain ed   b y   th m eth o d s .   Fin ally ,   s ec tio n   5   g i v es a   co n clu s io n   a n d   f u tu r r e s ea r ch .     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.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 :   430 - 4 3 9   432   2.   P RO B L E M   F O R M U L AT I O N   2 . 1 .     T he  o bje ct iv f un ct io n   T o   s u p p ly   elec tr icity   to   u r b a n   co n s u m er s ,   c o m m er cial  ce n ter s ,   an d   in d u s tr ial  zo n es,  a   win d - s o lar - h y d r o th er m al  p o wer   s y s tem   is   d esig n ed .   T h is   s y s tem   in clu d es  T PP s ,   h y d r o elec tr ic  p o wer   p lan ts   ( HPPs ) ,   win d   p o wer   p la n ts   ( W PP s ) ,   an d   s o lar   p o wer   p lan ts   ( SP Ps ) ,   all  s ch ed u led   f o r   o p tim izatio n   d u r i n g   s p ec if ic  p er io d s .   Sin ce   h y d r o   p o wer   p lan ts   h av ze r o   f u el  co s ts ,   th m ain   g o al  is   to   m in im ize  th co s ts   ( F C )   o f   T PP s ,   W PP s ,   an d   SP Ps .   T h o b jectiv is   in d icate d   in   ( 1 ) .      =   { ( ) + ( ) + ( )   } 2 4 = 1   ( 1 )     W h er e,   ( ) ( ) ,   an d   ( )   ar th co s ts   o f   N t   th er m al  p o wer   p lan ts ,   N w   win d   p o wer   p la n ts ,   an d   N s   s o la r   p o wer   p lan ts .   T h f u el  c o s t f u n ctio n   f o r   th t th   T PP   is   r ep r esen ted   o v er   2 4   in ter v als as  ( 2 ) .     ( ) = ( a t + b t + c ( ) 2 + | d × s in ( e × ( , - ) ) | ) t =1   ( 2 )     T h to tal  o p e r atin g   co s o f   a   WPP   in clu d es  th r ee   c o m p o n en ts d ir ec co s ( C dwpp ) ,   p en a lty   co s ( C pwpp )   f o r   u n d er esti m atin g   p o wer   p r o d u ctio n   ( wh en   p lan n ed   p o wer   is   less   th an   ac tu al  o u tp u t) ,   an d   r eser v co s ( C rwpp f o r   o v er esti m atin g   p r o d u ctio n   ( wh en   p lan n ed   p o wer   ex c ee d s   ac tu al  o u tp u t)   as g iv en   by   ( 3 )   [ 2 6 ] .     ( ) = ( C  + C + C ) = 1   ( 3 )     C  = a d . P w ;     C a . ( p   - P w ) . f w ( ) . dp P  P w ;     C a ( P w   - p ) . f w ( ) . dp P w 0   ( 4 )     I n   ( 4 ) ,   P    is   th r ated   p o wer   o u tp u o f     t h w th   WPP f w ( )   in d icate s   th p r o b a b ilit y   d e n s ity   f u n ctio n .   Similar   to   WPP ,   th to tal  o p er atin g   co s t o f   SP is   p r esen ted   u n d er   d i r ec t c o s t ( C dspp ) ,   p en alty   co s t ( C pwpp ) ,   an d   r eser v co s t ( C rwpp )   as sh o wn   in   ( 5 ) .     ( ) = (  +  +  ) = 1   ( 5 )     C  = d . P ;   C  . ( - P ) . f ( ) . d p P  P ;   C  ( P   - p ) . f ( ) . d p P 0   ( 6 )     I n   ( 6 ) ,   P    is   th r ated   p o wer   o u tp u t o f   th s th   S P P f s ( )   in d icate s   th p r o b a b ilit y   d en s ity   f u n ctio n .     2 . 2 .     T he  co ns t ra ints   Po wer   s y s tem   b alan ce   co n s tr ain t:   Po wer   g en er ated   b y   p lan ts   m u s m atch   lo ad   d e m an d   ( P d )   p lu s   tr an s m is s io n   lin lo s s es ( P l ) ,   as st ated   in   ( 7 )   [ 2 1 ] .     , + = 1 , = 1 + , = 1 + , = 1 , ,   = 0 ;     = 1 , , 24       ( 7 )     W h er e ,   P t ,   P h ,   P w an d   P s   ar p o wer   o u t p u ts   o f   th tth   th er m al  p o wer   p lan t,  t h h th   h y d r o elec tr ic  p o we r   p lan ts ,   th w th   win d   p o wer   p la n t ,   an d   t h s th   s o lar   p o wer   p la n t,  r esp ec tiv ely .   Dis ch ar g co n s tr ain t:  T h w ater   d is ch ar g o f   th h t h   HP P   ( wQ h )   th r o u g h   tu r b in es  u s ed   f o r   elec tr icity   g en er atio n   is   lim ited   to   s p ec if ic  p ar am eter s   ( i . e . ,   lo wer   wate r   d is ch ar g e   ( wQ h,   m in )   an d   u p p e r   wate r   d is ch ar g ( wQ h,   max ) )   as  ( 8 ) .     w Q h , mi n   ≤  w Q h   ≤  w Q h, max   ( 8 )     W h er e,   wQ h   in d icate s   q u ad r atic  f u n ctio n   as d e f in ed   b y   ( 9 ) .     w Q h = h + h h + h P h 2   ( 9 )     W ater   av ailab ilit y   co n s tr ain t :   T h to tal   wate r   d is ch ar g ac r o s s   th 2 4   in ter v als  m u s b p r ec is ely   m atch ed   to   th av ailab le  am o u n t ( WV h, av )   as sp ec if ied   b y   ( 1 0 ) .     w Q h, p 24 = 1 = WV h, av ai     ; p =1 ,   …,   2 4   ( 1 0 )   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       E lk  h erd   o p timiz er fo r   co s t - eff icien t h yb r id   en erg s ystems   u n d er ren ewa b le  u n ce r ta in ty   ( L Hu u   P h a m )   433   Po wer   g en er atio n   lim its Po wer   g en er atio n   f r o m   TPP s HP P s WPP s ,   an d   S P P s   m u s ad h er s tr ictly   to   th eir   estab lis h ed   ca p ac ity   lim its .     ,   ≤    ≤  ,  ;   ,   ≤    ≤  ,    ( 1 1 )     ,   ≤    ≤  ,  ;   ,   ≤    ≤  ,    ( 1 2 )     2 . 3 .     So la r   un ce rt a inties m o delin g   T o   ef f ec tiv ely   ass ess   th u n ce r tain ty   o f   s o lar   ir r ad ian ce ,   it  is   ad v is ab le  to   u tili ze   a   lo g n o r m al   p r o b a b ilit y   d is tr ib u tio n   ( PDF)  as sh o wn   in   ( 1 3 ) .     P DF   ( A )   =   (    1 A . ( 2. π )   ) × exp . [ - ( ln ( A ) - ) 2 2. 2 ] w ith   A > 0   (1 3)     W h er e,     an d     ar e   th s ca le  an d   lo ca tio n   p a r am eter s .   W h en   s o lar   ir r ad ian ce   is   k n o w n   f ac to r ,   we  ca n   d eter m in th p o wer   o u tp u o f   S P P   b y   a p p ly in g   th p r i n cip les  o f   en e r g y   c o n s er v ati o n   r elate d   t o   s o lar   r ad iatio n   as   in   ( 1 4 ) .     P ( A ) = { P  × A 2 A s td + R c   if    0< A   < R c P  × A A s td    if    A   > R c   ( 1 4 )     In   ( 1 4 ) ,   R c   i s   r a d iatio n   in ten s it y   in   W /m 2 .     2 . 4 .     Wind   un ce rt a inties m o delin g   T o   ef f ec tiv ely   ass ess   th u n c er tain ty   o f   win d   s p ee d ,   it   is   a d v is ab le  to   u tili ze   a   W eib u ll   p r o b a b ilit y   d is tr ib u tio n   ( PDF)  as sh o wn   i n   ( 1 6 ) .     PDF   ( V w )     = (     k w c w   ) × (     V w c w   )     k w - 1 × ex p [ - (     V w c w     )     k w ] ,      V w   > 0   ( 1 5 )     W h en   win d   s p ee d   is   k n o wn   f ac to r ,   we  ca n   d eter m in t h p o wer   o u tp u t o f   WPP   b y   a p p ly i n g   ( 1 6 ) .     P w =   {         0 ,                                                     ( V w   < V w , c i V w > V w , c o ) P wr × ( V w   - V w , c i ) ( V wr   - V w , c i ) ,     ( V w , c i     V w   V wr   ) P w i, r   ,                                                             ( V wr   V w     V w , c o )   ( 1 6 )     I n   ( 1 6 ) ,   V w,   V wr,   V w,   ci,   an d   V w , co  d e n o te  win d   s p ee d ,   r ated   win d   s p ee d ,   c u t - in   win d   s p ee d ,   an d   cu t - o u win d   s p ee d   o f   th e   wth   WPP .       3.   M E T H O D   T h elk   h er d   o p tim izer   ( E HO )   [ 2 3 ]   is   an   ad v a n ce d   m etah e u r is tic  alg o r ith m   th at  d r aws  i n s p ir atio n   f r o m   th n atu r al  b e h av io r s   e x h ib ited   b y   elk   h e r d s ,   p ar tic u lar ly   d u r in g   th c r itical  p er i o d s   o f   r u ttin g   an d   ca lv in g .   T h p r o ce s s   o f   E HO  b eg in s   with   th e   in itializatio n   o f   th p o p u latio n   a n d   t h estab lis h m en o f   p r o b lem   p ar a m eter s .   I t   th en   p r o g r ess es  in to   t h r u ttin g   s ea s o n ,   wh er e   th p o p u latio n   is   o r g an ized   in to   f am ilies   led   b y   th s tr o n g est  b u lls .   I n   th ca lv in g   s ea s o n ,   th ese  f am ilies   g en er ate  n ew  s o l u tio n s   b ased   o n   th e   ch ar ac ter is tics   o f   ea c h   b u ll  a n d   its   h ar em s .   F i n a l l y ,   d u r i n g   t h e   s e l e c ti o n   s e a s o n ,   a l l   s o l u t i o n s   a r e   a s s es s e d ,   a n d   o n l y   t h e   f i t t e s t   i n d i v i d u a ls   a r e   c h o s e n   t o   f o r m   t h e   n e x t   g e n e r a t i o n .   T h e   d e t a i l e d   s t e p s   o f   t h e   E H O   a r e   p r e s e n t e d   a s   f o l l o ws :     I n itializatio n Similar   to   m et ah eu r is tic  m eth o d s ,   t h p o p u latio n   (  )   o f   E HO  is   g e n er ate d   r an d o m ly   with in   estab lis h ed   p ar am eter s ,   en s u r in g   v ar iab ilit y   wh ile  m ain tain in g   co n tr o with in   d ef in ed   lim its   (    an d    )   as sh o wn   in   ( 1 8 ) .      =  +  × (   ) ,      d   =1,2    ( 1 8 )     Af ter   th in itializatio n ,   th f itn ess   f ( x d )   o f   s o lu tio n s   will  b ca lcu lated   a n d   s o r ted   t o   f in d   th e   to p   b est   s o lu tio n 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.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 :   430 - 4 3 9   434     R u ttin g   p h ase:  T h p o p u latio n   is   d iv id ed   in to   d if f er e n f am ilies   b ased   o n   th n u m b er   o f   b u lls   ( Nb ) .   E ac h   f am ily   h as  o n b u ll  a n d   m an y   h ar em s ,   i n   wh ich   th e   h ar em s   ar ass ig n ed   b y   ap p ly in g   th e   r o u lette - wh ee l   s elec tio n   as g iv en   in   ( 1 9 ) .     = ( ) ( ) ;   = 1 , 2 ,   ( 1 9 )       C alv in g   p h ase:  New   s o lu tio n s   ca lled   ca lv es  ar g en er ated   b ased   o n   th g en etics  o f   th f ath er   b u ll  o r   m o th er   h a r em .   I f   th ca lf   h as  g en etic  tr aits   f r o m   th f at h er   b u ll  ( i . e . ,   th i n d ex   o f   th ca lf   is   th in d ex   o f   th f ath er ) ,   th g e n er atio n   is   cr ea ted   b y   ( 2 0 ) .   Oth er wis e,   ( 2 1 )   is   ap p lied .      =  +  × (   ) ,      d   =1,2    ( 2 0 )       =  +  × (    ) +  × (  ,   ) ,   d   =1 , 2    ( 2 1 )     I n   ( 2 0 )   an d   ( 2 1 ) ,      is   s o lu tio n   s elec ted   f r o m   th p o p u latio n  ,   is   s o lu tio n   s elec ted   f r o m   b u l ls .     Selectio n   p h ase:  I n   th is   p h ase ,   n ew  s o lu tio n s   in   th ca lv in g   p h ase  ar co m b i n ed   to   th o ld   s o lu tio n s   to   f o r m   a   n ew  g r o u p   with   2 .   Np z.   T h f itn ess   o f   ea ch   s o lu tio n   in   th n ew  g r o u p   is   ca lcu lated   an d   s o r ted .   Fro m   th r an k e d   s o lu tio n s   in   th n ew  g r o u p ,   th b est  s o lu tio n   g r o u p   with   Np is   s elec t ed   f o r   th n e x iter atio n .   Fo r   s o lv in g   th W SHTS  p r o b lem ,   th f itn ess   f u n ctio n   o f   s o lu tio n s ,   wh ich   ar in itialized   o r   u p d ated   b y   th m eth o d ,   is   f ir s t   estab lis h ed .   T h en ,   th e   s o lu tio n s - d eter m in i n g   m e ch an i s m   o f   E HO  is   im p lem en ted   b y   u s in g   ( 1 8 ) ( 2 1 ) .   T h is   cy cle  co n tin u es  u n til  th alg o r ith m   co n v er g es  o r   r ea ch es  th p r ed eter m in e d   iter atio n   lim it.       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h s tu d y   em p lo y s   E HO C O OT ,   an d   T SA   m eth o d s   to   ad d r ess   th o p tim al  g en er atio n   p r o b lem   f o r   h y b r id   p o we r   s y s tem .   T o   f in d   th id ea p ar am eter s   f o r   th p r o b lem ,   two   test   s y s tem s   wer u s ed .   Sy s tem   1   in clu d es  h y d r o   an d   th er m al  p o wer   p lan ts ,   an d   Sy s tem   2   co n s is ts   o f   h y d r o p o wer ,   th er m al  e n er g y ,   s o lar   p o wer ,   an d   win d   p o wer   p lan ts .   T h e   an aly s is   s p an s   2 4 - h o u r   p er io d   d i v id ed   i n to   twen ty - f o u r   in ter v als .   T h ese   alg o r ith m s   ar p r o g r a m m ed   b y   MA T L AB   s o f twar e   with   v er s io n   2 0 1 9 ,   a n d   ex ec u ted   o n   co m p u ter   with     8   GB   o f   R AM   an d   2 . 4   GHz   p r o ce s s o r .     4 . 1 .     T he  s im ula t io n r esu lt s   f o Sy s t em   1   T h co m b in atio n   o p e r atio n   o f   TPP s   an d   HP P s   to   f o r m   Sy s tem   1   is   ap p lied   to   in v e s tig ate  th e   p ar am eter s   o f   E HO,   C OOT ,   an d   T SA m eth o d s   b ased   o n   m i n im u m   co s t ( Mi.c ) ,   av er a g co s t ( A v. c ) ,   m ax im u m   co s ( Ma . c ) ,   an d   s tan d ar d   d ev i atio n   ( ST d ) .   T h d ata  o f   Sy s tem   1   is   cited   f r o m   [ 8 ] .   B ased   o n   p r ev i o u s   s tu d ies,  th r ee   m eth o d s   id en tify   th o p t im al  co s b y   ex am in in g   th p o p u latio n   s ize  (  ) ,   n u m b er   o f   h i g h est  iter atio n s   ( H iter ) ,   an d   tr ial  r u n s .   C o n s eq u en tly ,      o f   3 0   an d   H iter   o f   4 0 0   ar ch o s en   f o r   E HO,   C OOT ,   an d   T SA.     Fig u r 1   s h o ws  th e   r esu lt  o f   t h r ee   m et h o d s   ac r o s s   5 0   in d e p en d en r u n s ,   in   w h ich   t h cu r v es  ar c o lo r - c o d ed :   b lack   f o r   T SA,  b l u f o r   C OOT ,   an d   r e d   f o r   E HO.   Fro m   Fig u r e   1 ,   t h cu r v o f   C OOT   an d   E HO  is   s tr aig h tf o r war d ,   wh ile  th at  o f   T SA  h as  s o m h ig h   f lu ctu ati o n s .   Ou o f   5 0   r u n s ,   we  will  s h o wca s th m o s s u cc ess f u r u n   to   h ig h lig h th p r o ce s s   o f   id e n tify in g   t h o p tim al  s o lu tio n   with   th lo we s co s o f   th th r ee   m eth o d s ,   as  illu s tr ated   in   Fig u r 2 .   As  s ee n   in   th f i g u r e,   E HO  r ea ch es  th o p tim al  s o lu tio n s   f aster   th an   C OOT ,   wh ile  T SA  ca n n o r ea ch   th b est  s o lu tio n .   T h m etr ics  o f   E HO,   C OOT ,   an d   T SA  f r o m   th b est - r u n ,   s u ch   as  Mi.c A v. c Ma . c ,   an d   ST d ,   a r co llected   a n d   p r esen ted   in   T ab le  1 .   Ob s er v in g   th ese  co s ts     o f   th e   th r ee   ap p lied   m eth o d s ,   we  s ee   th at   th e   Mi.c   o f   E HO   is   $ 9 6 0 2 4 . 3 4   an d   less   th a n   C OOT   an d   T SA  b y   $ 0 . 1 0 2   an d   $ 6 4 . 1 5 4 .   Oth er   c o s ts   o f   E HO  ar $ 9 6 0 2 4 . 3 7 4   an d   $ 9 6 0 2 4 . 4 3 1 ,   c o m p ar e d   to   ( $ 9 6 0 2 4 . 7 3   an d   $ 9 6 0 2 5 . 0 7 6 )   o f   C OOT   an d   ( $ 1 3 1 3 6 6 . 5   an d   $ 7 1 1 4 2 1 . 2 3 )   o f   T SA.  T h ST is   t h s m allest  f r o m   E HO  ( 0 . 0 0 8 9 ) ,   wh ile  th ST is   th b ig g est  f r o m   T SA  ( 1 3 9 7 5 3 . 8 7 ) .   Fro m   t h ese  an aly s es,  E HO  is   m o r e f f ec tiv th an   C OOT   an d   T SA.   I n   co m p ar is o n   to   o th er   m eth o d s ,   th e   Mi.c   o f   E HO  d em o n s tr ates  n o tab le  im p r o v em en o v er   th e   v alu es  d ec lar ed   b y   E M   [ 3 ]   ( $ 9 6 0 2 4 . 3 7 ) ,   GA   [ 4 ]   ( $ 9 6 0 2 8 . 6 5 ) ,   SMA   [ 8 ]   ( $ 9 6 0 2 4 . 3 5 ) ,   C SA  [ 5 ]   ( $ 9 6 0 2 4 . 6 8 ) ,   an d   eq u als  MG [ 4 ]   ( $ 9 6 0 2 4 . 3 4 ) .   Ho wev e r ,   MG d id   n o s h o ST d N pz ,   an d   H iter ,   m ak in g   it  d if f icu lt  t o   co n clu d e   th at  th e   MG m eth o d   is   m o r e f f ec tiv th an   E HO.   R eg ar d in g   ST d ,   E HO  is   0 . 0 0 8 9 ,     C SA  [ 5 ]   is   0 . 0 0 3 ,   an d   is   less   t h an   th o th er s h o we v er ,   C SA  u s es  1 0 0 0   iter atio n s ,   b u o th e r s   u s f r o m   2 0 0   t o   4 0 0   iter atio n s .     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       E lk  h erd   o p timiz er fo r   co s t - eff icien t h yb r id   en erg s ystems   u n d er ren ewa b le  u n ce r ta in ty   ( L Hu u   P h a m )   435   T ab le  1 .   C o s ts   o f   th r ee   a p p ied   m eth o d s   an d   p r e v io u s   m eth o d s   M e t h o d   EM   [ 3 ]   G A   [ 4 ]   M G A   [ 4 ]   C S A   [ 5 ]   S M A   [ 8 ]   TSA   C O O T   EH O   M i . c   ( $ )   9 6 0 2 4 . 3 7   9 6 0 2 8 . 6 5   9 6 0 2 4 . 3 4   9 6 0 2 4 . 6 8   9 6 0 2 4 . 3 5   9 6 0 8 8 . 4 9   9 6 0 2 4 . 4 4   9 6 0 2 4 . 3 40   A v . c   ( $ )   -   9 6 0 5 0 . 1 5   9 6 0 2 4 . 3 7   9 6 0 2 4 . 6 8   9 6 0 2 4 . 4 6   1 3 1 3 6 6 . 5   9 6 0 2 4 . 7 3   9 6 0 2 4 . 3 7 4   M a . c   ( $ )   -   9 6 0 8 6 . 7 0   9 6 0 2 4 . 4 2   9 6 0 2 4 . 6 9   9 6 0 2 4 . 5 7   7 1 1 4 2 1 . 2 3   9 6 0 2 5 . 0 7 6   9 6 0 2 4 . 4 3 1   ST d   -   -   -   0 . 0 0 3   0 . 0 3 6   1 3 9 7 5 3 . 8 7   0 . 1 5 3 3   0 . 0 0 8 9   N pz   -   -   -   20   50   30   30   30   H iter   -   -   -   1 0 0 0   2 0 0   4 0 0   4 0 0   4 0 0               Fig u r 1 .   R esu lts   o f   5 0   r u n s   o b tain ed   b y   th e   m eth o d s     Fig u r 2 .   C o n v er g e n ce   f ea tu r e s   o b tain ed   b y   th m eth o d s         4 . 2 .     T he  s im ula t io n r esu lt s   f o Sy s t em   2   Sy s tem   2   is   m o r co m p licated   th an   Sy s tem   1   b ec au s o f   th ad d itio n   o f   win d   an d   s o lar   p o wer   p lan ts .   W h er th d ata  o f   TPP   is   cited   f r o m   [ 8 ] ,   an d   th d ata  o f   S P P   an d   WPP   a r cited   f r o m   [ 2 7 ] .   Fu r th er m o r e,   we   tak in to   ac co u n th u n ce r tai n ties   ass o ciate d   wi th   s o lar   r ad iatio n   an d   win d   s p ee d .   T o   e f f e ctiv ely   ev alu ate  th im p ac t   o f   th u n ce r tain   c o s ts   o f   S P P   an d   WPP   o n   to tal  c o s o f   th s y s tem ,   d ir ec co s ts ,   p en alty   c o s ts ,   an d   r eser v co s ts   o f   th em   ar e   ad d e d   in to   th e   f u el   co s o f   TPP .   T h er ef o r e ,   t h r e e   c o s ts   m en tio n e d   ar e   v ital  elem e n ts   o f   th f u n ctio n al   o b jectiv o f   t h p r o b lem .   L ik e   in   s y s tem   1 ,   N pz   an d   H iter   f o r   e x ec u tin g   th e   th r ee   m eth o d s   ar e   3 0   an d   4 0 0 ,   an d   th r esu lts   f o u n d   b y   E HO,   C OOT ,   an d   T S ar e   s h o wn   in   T a b le  2 .       T ab le  2 .   C o s ts   o f   th r ee   a p p lied   m eth o d s   M e t h o d   TSA   C O O T   EH O   M i . c   ( $ )   7 1 7 4 4 . 9 3 8   7 1 6 9 8 . 1 3 1   7 1 5 9 3 . 3 1   A v . c   ( $ )   7 2 3 5 0 . 0 6 7   7 2 1 3 1 . 7 7 2   7 1 8 7 5 . 2 5 3   M a . c   ( $ )   7 4 1 4 4 . 6 1 6   7 3 4 1 6 . 8 8 5   7 2 8 2 2 . 8 1 4   ST d   7 0 7 . 4 3 0 4   3 6 5 . 7 1 5 5   3 6 0 . 5 6 1 8       T ab le  2   s h o ws  th at  Mi.c A v. c ,   an d   Ma . c   o f   E HO  ar e   $ 7 1 5 9 3 . 3 1 ,   $ 7 1 8 7 5 . 2 5 3 ,   a n d   $ 7 2 8 2 2 . 8 1 4 ,   r esp ec tiv ely ,   an d   a r less   th an   th o s f r o m   C OOT   ( $ 7 1 6 9 8 . 1 3 1 ,   $ 7 2 1 3 1 . 7 7 2 ,   a n d   $ 7 3 4 1 6 . 8 8 5 ) ,   a n d   T SA   ( $ 7 1 7 4 4 . 9 3 8 ,   $ 7 2 3 5 0 . 0 6 7 ,   an d   $ 7 4 1 4 4 . 6 1 6 ) .   C o m p a r in g   ST d   o f   th r ee   m eth o d s ,   we  s ee   t h at  E HO  h as   ST d   o f   3 6 0 . 5 6 1 8   an d   is   s m aller   th an   C OOT   an d   T SA  b y   5 . 1 5 3 7   an d   3 6 4 . 8 6 8 6 .   Fig u r e   3   illu s tr ates  th co s ts   o f   f if ty   s o lu tio n s   ac h iev ed   th r o u g h   E HO,   C OOT ,   an d   T SA  m eth o d s .   C o s v alu es  o f   th th r ee   m e th o d s   also   f lu ctu ate   b etwe en   ea ch   r u n h o we v er ,   E HO  h as  th s m allest  f lu ctu a tio n   am o n g   t h e   th r ee .   B esid es,  E HO  h as  th e   b est  s o lu tio n s   as  th ey   ar b e n ea th   th o s o f   C OOT   an d   T SA .   F ig u r 4   s h o ws  c o n v er g en ce   f ea tu r es   o b tain ed   b y   m eth o d s ,   in   wh ich   E HO  ten d s   to   r ea ch   s o lu tio n s   b etter   th a n   C OOT   an d   T SA  f r o m   2 0 0   to   th en d   iter atio n .   All  d is cu s s io n s   m en tio n ed   p r o v th at  E HO  h as  v er y   p o t en tial  in   d ea lin g   with   th p r o b lem   with   m o r e   ch allen g es.         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.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 :   430 - 4 3 9   436         Fig u r 3 .   R esu lts   o f   5 0   r u n s   o b tain ed   b y   th m eth o d s     Fig u r 4 .   C o n v er g e n ce   f ea tu r e s   o b tain ed   b y   th m eth o d s       4 . 3 .     Dis cus s io n o n t he  re s ult s   o f   t he  t wo   s y s t em s   Fig u r 5   s h o ws  th r ee   c o s ts   o f   E HO  f o r   Sy s tem s   1   an d   2 ,   in   wh ich   b l u co lo r   b a r s   ar f o r   Sy s tem   1   an d   o r a n g co l o r   b a r s   ar f o r   Sy s tem   2 .   As  s ee n   in   th f ig u r e,   Mi.c A v. c ,   an d   Ma . c   f o r   S y s tem   1   ar e   $ 9 6 0 2 4 . 3 4 ,   $ 9 6 0 2 4 . 3 7 ,   an d   $ 9 6 0 2 4 . 4 3 ,   an d   th ese  co s ts   ar less   th an   th o s f r o m   S y s te m   2   b y   $ 2 4 4 3 1 . 0 3 ,   $ 2 4 1 4 9 . 1 2 ,   an d   $ 2 3 2 0 1 . 6 2 ,   r e s p ec tiv ely .   T h co s r ed u ctio n   o f   Sy s tem   2   co m p ar ed   t o   Sy s tem   1   is   s h o wn   to   b th co n tr ib u tio n   o f   r e n ewa b le  en er g y   r eso u r ce s .   T o   m ee th lo ad   d em an d   o f   1 3 9 0 4   ( MW)  in   2 4   h o u r s ,   Sy s tem   1   r eq u ir es  two   p o wer   p lan ts   to   s u p p ly   5 9 2 8 . 0 8   ( M W )   f o r   HP P   an d     8 3 9 8 . 2 5   ( M W )   f o r   TPP ,   with   p o wer   lo s s   o f   4 2 2 . 3 3   ( MW)  a s   p r esen ted   in   T ab le  3 .   W ith   t h s am lo ad   d em a n d Sy s te m   2   r e q u ir es  p o wer   p lan ts   to   s u p p ly   5 9 2 9 . 7 8   ( M W )   f o r   HP P ,   5 2 8 4 . 7 8   ( MW)  f o r   TPP 9 8 9 . 0 4   ( MW)  f o r   S PP ,   an d   2 0 1 2 . 3 8   ( MW)  f o r   W PP ,   with   p o wer   lo s s   o f   3 1 1 . 9 8   ( MW) .       T ab le  3 .   C o n tr ib u tio n   p o wer   o u tp u t o f     p o wer   p lan ts   v s   lo ad   d em an d   a n d   p o wer   lo s s   S y st e m   P d   ( M W )   P ( M W )   P ( M W )   P ( M W )   P ( M W )   P ( M W )   1   1 3 9 0 4   5 9 2 8 . 0 8   8 3 9 8 . 2 5   N / A   N / A   4 2 2 . 3 3   2   1 3 9 0 4   5 9 2 9 . 7 8   5 2 8 4 . 7 8   9 8 9 . 0 4   2 0 1 2 . 3 8   3 1 1 . 9 8           Fig u r 5 .   C o s ts   o f   E HO  to   Sy s tem s   1   an d   2       Fig u r es  6   an d   7   s h o th d is tr ib u tio n   o f   p o wer   o u tp u t g en er ated   b y   v a r io u s   p o wer   p lan ts   a cr o s s   ea ch   h o u r   in   2 4   in ter v als  as  in d icate d   b y   E HO.   I n   t h f ig u r es,  t h p o wer   o u t p u ts   f r o m   HP P T P P S P P ,   an d   WPP   ar r ep r esen ted   b y   d i f f er en t   co lo r ed   b ar s .   Fro m   an aly s es,  it  c an   b s ee n   th at  th e   p r esen ce   o f   r en ewa b le  e n er g y   r eso u r ce s   p lay s   an   im p o r tan r o le  in   r ed u cin g   th f u el  co s o f   T PP ,   lead in g   to   s ig n if ican c o s s av in g s   f o r   th s y s tem .   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       E lk  h erd   o p timiz er fo r   co s t - eff icien t h yb r id   en erg s ystems   u n d er ren ewa b le  u n ce r ta in ty   ( L Hu u   P h a m )   437         Fig u r 6 .   Op tim al  o b tain ed   b y   E HO   f o r   Sy s tem   1     Fig u r 7 .   Op tim al   o b tain ed   b y   E HO  f o r   Sy s tem   2       5.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   ex p lo r es  s o m ex citin g   o p tim izatio n   m eth o d   s p ec if ically   th elk   h er d   o p ti m izer ,   co o o p tim izatio n   alg o r ith m ,   a n d   t u n icate   s war m   alg o r ith m ,   to   f in d   th b est  o p er atio n al  p ar a m eter s   f o r   v a r io u s   ty p es  o f   p o wer   p lan ts ,   in clu d in g   th er m al,   h y d r o ,   win d ,   an d   s o lar .   T h ese  m eth o d s   ar in v esti g ated   o n   two   d if f er en s y s tem s .   T h s ec o n d   s y s tem   b u ild s   o n   th f ir s o n e,   m ak in g   th i n g s   b it  m o r ch allen g in g   b y   in clu d in g   S P P WPP ,   a n d   t h e   u n ce r tain ties   th at   co m e   with   s o lar   r ad iatio n   an d   win d   s p ee d .   T h e   r esu lts   f r o m   s y s tem s   1   an d   2   s h o th at  th E HO  m eth o d   o u tp er f o r m s   th o th er   ap p lied   m eth o d s   b ec au s th m in im u m ,   av er ag e,   m a x im u m   c o s ts ,   an d   s tan d ar d   d ev iatio n   f r o m   th E HO  m eth o d   ar all  s u p er io r   to   th o s o f   C OOT   an d   T SA.   Ad d itio n ally ,   E H s u r p ass es  n ea r ly   all  p r e v i o u s ly   p u b lis h ed   o p tim izatio n   m eth o d s .   E HO  h as  s h o wn   g r ea p o ten tial  in   o p tim izin g   elec tr icity   g en e r atio n   co s ts   f r o m   b o th   th er m al   an d   r e n ewa b le  p o wer   p lan ts   wh ile  ad h er in g   to   all  s y s tem   an d   g en er ato r   co n s tr ain ts .   I n   th f u tu r e,   th p r o b lem   will  b r eso lv ed   b y   co n s id er in g   lar g e - s ca le  s y s tem   with   th p r esen ce   o f   r e n ewa b le  en er g y   r eso u r ce   lo ca t ed   in   Vietn am .   I n   ad d itio n ,   s et  o f   s o lu tio n   f o r   th p r o b lem   will b in v esti g ated .       ACK NO WL E DG M E N T   W ac k n o wled g Ho   C h Min h   C ity   Un iv er s ity   o f   T ec h n o lo g y   ( HC MU T ) ,   VNU - HC f o r   s u p p o r tin g   th is   s tu d y .       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 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 C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id 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 o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   L y   Hu u   Ph am                               Hu n g   Du Ng u y en                               C h i   T r u n g   T r u o n g                               Qu o T r u n g   Ng u y en                                 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.   0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 6 0 0 7 0 0 8 0 0 9 0 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 A c t i v e   P o w e r   ( M W ) h o u r s Pd Pl Ph Pt 0 100 200 300 400 500 600 700 800 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 A c t i v e   P o w e r   ( M W ) h o u r s Pd Pl Ph Pt Ps Pw 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.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 :   430 - 4 3 9   438   DATA AV AI L AB I L I T Y   T h d ata  th at  s u p p o r th f i n d i n g s   o f   th is   s tu d y   ar a v ailab le   f r o m   th c o r r esp o n d in g   au th o r ,   [ HDN] ,   u p o n   r ea s o n ab le  r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   T H a ss a n ,   T.   A l q u t h a mi ,   S .   E.   B u t t ,   M .   F .   Ta h i r ,   a n d   K .   M e h m o o d ,   S h o r t - t e r o p t i m a l   sc h e d u l i n g   o f   h y d r o - t h e r ma l   p o w e r   p l a n t u si n g   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,”   E n e r g y   Re p o r t s ,   v o l .   6 ,   p p .   9 8 4 9 9 2 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y r . 2 0 2 0 . 0 4 . 0 0 3 .   [ 2 ]   H .   M .   D u b e y ,   M .   P a n d i t ,   a n d   B .   K .   P a n i g r a h i ,   A n t   l i o n   o p t i mi z a t i o n   f o r   s h o r t - t e r w i n d   i n t e g r a t e d   h y d r o t h e r mal   p o w e r   g e n e r a t i o n   s c h e d u l i n g ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   E l 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 .   8 3 ,   p p .   1 5 8 1 7 4 ,   D e c .   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 3 . 0 5 7 .   [ 3 ]   A .   H .   A .   R a s h i d   a n d   K .   M .   N o r ,   A n   e f f i c i e n t   m e t h o d   f o r   o p t i m a l   s c h e d u l i n g   o f   f i x e d   h e a d   h y d r o   a n d   t h e r mal   p l a 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 .   6 ,   n o .   2 ,   p p .   6 3 2 6 3 6 ,   M a y   1 9 9 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 5 9 . 7 6 7 0 6 .   [ 4 ]   J.  S a si k a l a   a n d   M .   R a m a sw a m y ,   O p t i ma l   g a mm a   b a se d   f i x e d   h e a d   h y d r o t h e r m a l   s c h e d u l i n g   u si n g   g e n e t i c   a l g o r i t h m,   Ex p e r t   S y s t e m w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 7 ,   n o .   4 ,   p p .   3 3 5 2 3 3 5 7 ,   A p r .   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 0 9 . 1 0 . 0 1 5 .   [ 5 ]   T.   T.   N g u y e n ,   D .   N .   V o ,   a n d   A .   V .   T r u o n g ,   C u c k o o   se a r c h   a l g o r i t h f o r   sh o r t - t e r h y d r o t h e r m a l   sc h e d u l i n g ,   Ap p l i e d   En e r g y v o l .   1 3 2 ,   p p .   2 7 6 2 8 7 ,   N o v .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p e n e r g y . 2 0 1 4 . 0 7 . 0 1 7 .   [ 6 ]   B .   P o st o l o v ,   N .   H i n o v ,   A .   I l i e v ,   a n d   D .   D i mi t r o v ,   S h o r t - t e r h y d r o - t h e r mal - s o l a r   sc h e d u l i n g   w i t h   C C G b a s e d   o n   se l f - a d a p t i v e   g e n e t i c   a l g o r i t h m,”   E n e r g i e s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 6 ,   p .   5 9 8 9 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 5 1 6 5 9 8 9 .   [ 7 ]   K .   D a sg u p t a   a n d   P .   K .   R o y ,   S h o r t   t e r h y d r o - t h e r ma l   s c h e d u l i n g   u s i n g   b a c k t r a c k i n g   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 r n a l   o f   Ap p l i e d   M e t a h e u ri s t i c   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   4 ,   p p .   3 8 6 3 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 4 0 1 8 / I JA M C . 2 0 2 0 1 0 0 1 0 3 .   [ 8 ]   V .   S .   V o ,   L .   H .   P h a m,  a n d   H .   M .   H o a n g ,   N o v e l   m e t a h e u r i st i c   a l g o r i t h f o r   e l e c t r i c a l   g e n e r a t i o n   c o st   o p t i m i z a t i o n   o f   p h o t o v o l t a i c - h y d r o - t h e r m a l   p o w e r   s y s t e ms,   G M S A RN   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l ,   v o l .   1 7 ,   n o .   2 ,   p p .   1 9 2 2 0 2 ,   2 0 2 3 .   [ 9 ]   S .   R .   S a l k u t i ,   S h o r t - t e r m   o p t i ma l   h y d r o - t h e r ma l   sc h e d u l i n g   u s i n g   c l u s t e r e d   a d a p t i v e   t e 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 ,   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 ri c a l   a n d   C o m p u t e En g i n e e ri n g ,   v o l .   9 ,   n o .   5 ,   p p .   3 3 5 9 3 3 6 5 ,   O c t .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 9 i 5 . p p 3 3 5 9 - 3 3 6 5 .   [ 1 0 ]   S .   G h o sh ,   M .   K a u r ,   S .   B h u l l a r ,   a n d   V .   K a r a r ,   H y b r i d   A B C - b a t   f o r   s o l v i n g   sh o r t - t e r h y d r o t h e r ma l   s c h e d u l i n g   p r o b l e ms,   En e r g i e s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p .   5 5 1 ,   F e b .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 2 0 3 0 5 5 1 .   [ 1 1 ]   M .   E.   A l s h a mm a r i ,   M .   A .   M .   R a ml i ,   a n d   I .   M .   M e h e d i ,   A n   e l i t i s t   m u l t i - o b j e c t i v e   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 l g o r i t h f o r   su st a i n a b l e   d y n a mi c   e c o n o mi c   e m i ssi o n   d i sp a t c h   i n t e g r a t i n g   w i n d   f a r ms ,   S u s t a i n a b i l i t y   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 8 ,   p .   7 2 5 3 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / S U 1 2 1 8 7 2 5 3 .   [ 1 2 ]   Y .   T h i a g a r a j a n ,   B .   P a su p u l a t i ,   G .   G .   d e   O l i v e i r a ,   Y .   I a n o ,   a n d   G .   C .   V a z ,   A   s i mp l e   a p p r o a c h   f o r   sh o r t - t e r h y d r o t h e r m a l   se l f   sch e d u l i n g   f o r   g e n e r a t i o n   c o m p a n i e s   i n   r e st r u c t u r e d   p o w e r   sy st e m,”   i n   S m a rt   I n n o v a t i o n ,   S y st e m a n d   T e c h n o l o g i e s ,   2 0 2 2 ,   p p .   3 9 6 4 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 1 - 0 8 5 4 5 - 1 _ 3 8 .   [ 1 3 ]   G .   N a d a k u d i t i   e t   a l . ,   N o n - d o mi n a t e d   so r t i n g - b a s e d   h y b r i d   o p t i mi z a t i o n   t e c h n i q u e   f o r   m u l t i - o b j e c t i v e   h y d r o t h e r mal   sc h e d u l i n g ,   En e r g i e s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   5 ,   p .   2 3 1 6 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 6 0 5 2 3 1 6 .   [ 1 4 ]   M .   Le v e n i ,   G .   M a n f r i d a ,   R .   C o z z o l i n o ,   a n d   B .   M e n d e c k a ,   E n e r g y   a n d   e x e r g y   a n a l y si s   o f   c o l d   a n d   p o w e r   p r o d u c t i o n   f r o m   t h e   g e o t h e r m a l   r e ser v o i r   o f   T o r r e   A l f i n a ,   E n e r g y ,   v o l .   1 8 0 ,   p p .   8 0 7 8 1 8 ,   A u g .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n e r g y . 2 0 1 9 . 0 5 . 1 0 2 .   [ 1 5 ]   A .   I .   Tu r j a ,   K .   N .   S a d a t ,   M .   M .   H a s a n ,   Y .   K h a n ,   a n d   M .   M .   E h s a n ,   W a st e   h e a t   r e c u p e r a t i o n   i n   a d v a n c e d   s u p e r c r i t i c a l   C O 2   p o w e r   c y c l e s   w i t h   o r g a n i c   r a n k i n e   c y c l e   i n t e g r a t i o n   &   o p t i mi z a t i o n   u si n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   me t h o d s,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   T h e rm o f l u i d s ,   v o l .   2 2 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j f t . 2 0 2 4 . 1 0 0 6 1 2 .   [ 1 6 ]   B .   Ji ,   B .   Z h a n g ,   S .   S .   Y u ,   D .   Zh a n g ,   a n d   X .   Y u a n ,   A n   e n h a n c e d   B o r g   a l g o r i t h mi c   f r a m e w o r k   f o r   s o l v i n g   t h e   h y d r o - t h e r m a l - w i n d   Co - sc h e d u l i n g   p r o b l e m ,   En e rg y ,   v o l .   2 1 8 ,   p .   1 1 9 5 1 2 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n e r g y . 2 0 2 0 . 1 1 9 5 1 2 .   [ 1 7 ]   S .   K .   D a mo d a r a n   a n d   T .   K .   S .   K u mar,  H y d r o - t h e r ma l - w i n d   g e n e r a t i o n   sc h e d u l i n g   c o n si d e r i n g   e c o n o mi c   a n d   e n v i r o n m e n t a l   f a c t o r u si n g   h e u r i st i c   a l g o r i t h ms ,   E n e r g i e s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   2 ,   p .   3 5 3 ,   F e b .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 1 0 2 0 3 5 3 .   [ 1 8 ]   L.   H .   P h a m,  B .   H .   D i n h ,   T .   T .   N g u y e n ,   a n d   V .   D .   P h a n ,   O p t i ma l   o p e r a t i o n   o f   w i n d - h y d r o t h e r m a l   s y s t e ms  c o n s i d e r i n g   c e r t a i n t y   a n d   u n c e r t a i n t y   o f   w i n d ,   Al e x a n d r i a   E n g i n e e r i n g   J o u r n a l ,   v o l .   6 0 ,   n o .   6 ,   p p .   5 4 3 1 5 4 6 1 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a e j . 2 0 2 1 . 0 4 . 0 2 5 .   [ 1 9 ]   R .   Jam a l   e t   a l . ,   O p t i ma l   sc h e d u l i n g   o f   sh o r t - t e r h y d r o t h e r ma l   w i t h   i n t e g r a t i o n   o f   r e n e w a b l e   e n e r g y   r e s o u r c e s u si n g   v y   sp i r a l   f l i g h t   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,”   E n e rg y   R e p o r t s ,   v o l .   1 0 ,   p p .   2 7 5 6 2 7 7 7 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y r . 2 0 2 3 . 0 9 . 0 5 2 .   [ 2 0 ]   K .   D a sg u p t a ,   P .   K .   R o y ,   a n d   V .   M u k h e r j e e ,   S o l u t i o n   o f   s h o r t   t e r i n t e g r a t e d   h y d r o t h e r mal - s o l a r - w i n d   s c h e d u l i n g   u s i n g   s i n e   c o s i n e   a l g o r i t h m,   E n e r g y   S t r a t e g y   R e v i e w s ,   v o l .   4 0 ,   p .   1 0 0 8 2 4 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sr . 2 0 2 2 . 1 0 0 8 2 4 .   [ 2 1 ]   S .   D a s,   A .   B h a t t a c h a r y a ,   a n d   A .   K .   C h a k r a b o r t y ,   F i x e d   h e a d   sh o r t - t e r m   h y d r o t h e r m a l   sc h e d u l i n g   i n   p r e se n c e   o f   so l a r   a n d   w i n d   p o w e r ,   En e r g y   S t r a t e g y   Re v i e w s ,   v o l .   2 2 ,   p p .   4 7 6 0 ,   N o v .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sr . 2 0 1 8 . 0 8 . 0 0 1 .   [ 2 2 ]   M .   M o h a me d ,   A .   R .   Y o u ssef,   S .   K a mel ,   M .   E b e e d ,   a n d   E.   E.   El a t t a r ,   O p t i ma l   sc h e d u l i n g   o f   h y d r o t h e r ma l w i n d p h o t o v o l t a i c   g e n e r a t i o n   u si n g   l i g h t n i n g   a t t a c h m e n t   p r o c e d u r e   o p t i m i z e r ,   S u s t a i n a b i l i t y   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 6 ,   p .   8 8 4 6 ,   A u g .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 3 1 6 8 8 4 6 .   [ 2 3 ]   M .   A .   A l - B e t a r ,   M .   A .   A w a d a l l a h ,   M .   S .   B r a i k ,   S .   M a k h a d me h ,   a n d   I .   A .   D o u s h ,   El k   h e r d   o p t i mi z e r :   a   n o v e l   n a t u r e - i n sp i r e d   met a h e u r i s t i c   a l g o r i t h m,   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   R e v i e w ,   v o l .   5 7 ,   n o .   3 ,   p .   4 8 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 4 6 2 - 0 2 3 - 1 0 6 8 0 - 4.   [ 2 4 ]   L.   Q i n   e t   a l . ,   C o o t   a l g o r i t h f o r   o p t i ma l   c a r b o n e n e r g y   c o mb i n e d   f l o w   o f   p o w e r   g r i d   w i t h   a l u mi n u p l a n t s ,   Fr o n t i e rs  i n   En e r g y   Re se a rc h ,   v o l .   1 0 ,   J u n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f e n r g . 2 0 2 2 . 8 5 6 3 1 4 .   [ 2 5 ]   S .   K a u r ,   L .   K .   A w a st h i ,   A .   L.   S a n g a l ,   a n d   G .   D h i m a n ,   T u n i c a t e   sw a r a l g o r i t h m a   n e w   b i o - i n s p i r e d   b a sed   me t a h e u r i st i c   p a r a d i g m   f o r   g l o b a l   o p t i m i z a t i o n ,   En g i n e e ri n g   A p p l i c a t i o n o f   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   9 0 ,   p .   1 0 3 5 4 1 ,   A p r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 0 . 1 0 3 5 4 1 .   [ 2 6 ]   L.   H .   P h a m,   B .   H .   D i n h ,   a n d   T.   T.   N g u y e n ,   O p t i m a l   p o w e r   f l o w   f o r   a n   i n t e g r a t e d   w i n d - s o l a r - h y d r o - t h e r mal   p o w e r   sy s t e m   c o n si d e r i n g   u n c e r t a i n t y   o f   w i n d   s p e e d   a n d   s o l a r   r a d i a t i o n ,   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 4 ,   n o .   1 3 ,   p p .   1 0 6 5 5 1 0 6 8 9 ,   J u l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 5 2 1 - 0 2 2 - 0 7 0 0 0 - 2.   [ 2 7 ]   P .   T.   H a ,   D .   T.   Tr a n ,   T.   M .   P h a n ,   a n d   T.   T.   N g u y e n ,   M a x i m i z a t i o n   o f   t o t a l   p r o f i t   f o r   h y b r i d   h y d r o - t h e r ma l - w i n d - so l a r   p o w e r   sy st e ms c o n si d e r i n g   p u mp e d   st o r a g e ,   c a sc a d e d   sy s t e ms ,   a n d   r e n e w a b l e   e n e r g y   u n c e r t a i n t y   i n   a   r e a l   z o n e ,   V i e t n a m ,   S u s t a i n a b i l i t y   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 5 ,   p .   6 5 8 1 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 6 1 5 6 5 8 1 .       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       E lk  h erd   o p timiz er fo r   co s t - eff icien t h yb r id   en erg s ystems   u n d er ren ewa b le  u n ce r ta in ty   ( L Hu u   P h a m )   439   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Ly   H u u   Ph a m           re c e iv e d   t h e   B . E.   ( 2 0 0 4 ),   M . E.   ( 2 0 0 9 ) ,   a n d   P h. D .   (2 0 2 4 d e g re e in   e lec tri c a e n g in e e rin g   fr o m   H o   Ch M in h   Cit y   U n iv e rsit y   o Tec h n o l o g y   a n d   To n   Du c   Th a n g   Un iv e rsity ,   Vie t n a m .   His   re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   o p ti m iza ti o n   a l g o rit h m s p o we r   sy ste m   o p ti m iza ti o n ,   a n d   re n e wa b le  e n e rg y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   p h a m h u u l y @td t u . e d u . v n .         H u n g   Duc  Ng u y e n           re c e iv e d   th e   B. E.   (2 0 0 4 )   a n d   M . E.   ( 2 0 0 9 d e g re e in   e lec tri c a e n g in e e rin g   fro m   Ho   Ch M in h   Cit y   Un i v e rsity   o f   Tec h n o l o g y ,   Vie t n a m .   His   re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   m icro g rid ,   o p t imiz a ti o n   a lg o rit h m s,  p o we sy ste m   o p ti m iza ti o n ,   lo w - c o st  in v e rter,  a n d   re n e wa b l e   e n e rg y ,   o n - b o a rd   c h a rg e r .   He   c a n   b e   c o n tac ted   at   e m a il :   h u n g n d @h c m u t . e d u . v n .         Chi   Tr u n g   Tr u o n g           re c e iv e d   t h e   B . E.   (2 0 1 8 )   d e g re e   in   e lec tri c a e n g in e e rin g   fro m   To n   Du c   Th a n g   U n iv e rsit y ,   Vie tn a m .   He   is  c u rre n tl y   wo rk i n g   a a   tes ti n g   e n g in e e a   th e   El e c tri c a Tes ti n g   Lab o ra t o ry   u n d e r   th e   Qu a li t y   As su ra n c e   a n d   Tes ti n g   Ce n ter  3   (QU ATES 3 ) .   His   p rima ry   re sp o n sib il it ies   i n c lu d e   re se a rc h in g ,   d e v e lo p in g ,   a n d   imp lem e n ti n g   tes ti n g   m e th o d f o p r o d u c ts  in   th e   f ield   o i n d u s tri a e l e c tri c it y   e n g in e e rin g   a c c o rd in g   t o   IEC,   BS EN,   AST M ,   UL,   QCV N,  a n d   TCVN  sta n d a rd s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il tru n g . tc@ q u a tes t3 . c o m . v n .         Q u o c   Tr u n g   N g u y e n           re c e iv e d   a   m a ste d e g re e   o e n g i n e e rin g   in   e lec tri c a a n d   e lec tro n ics   e n g i n e e rin g   fro m   F li n d e rs  Un iv e rsity ,   S o u t h   Au st ra li a ,   Au stra li a ,   in   2 0 2 4 .   P re se n tl y ,   h e   is  a n   e lec tri c a BIM   d i g it a p ro fe ss io n a e n g in e e a Lu c id   Co n su lt in g   Au stra li a   in   S o u t h   Au stra li a ,   Au stra li a .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il n q tru n g 2 3 0 2 1 9 9 7 @ g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.