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 .   2 J u n e   20 26 ,   p p .   535 ~ 5 4 5   I SS N:  2252 - 8 7 9 2 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e . v 1 5 . i 2 . p p 5 3 5 - 545          535     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : // ija p e. ia esco r e. co m/   Techno - econ o mic  as ses sm ent  o g a s  engine po we r pla nts  penetration  in  a  p o wer grid       Adelha rd  B e ni Re hia ra 1 ,   F re derik   H a ry a nto   Su m bu ng 2   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t y   o f   P a p u a ,   M a n o k w a r i ,   I n d o n e s i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t y   o f   M u sam u s,  M e r a u k e ,   I n d o n e s 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 2 0 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Feb   7 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Ma r   1 2 ,   2 0 2 6       Th is  p a p e p re se n ts  a   tec h n o - e c o n o m ic  a ss e ss m e n o f   in te g ra ti n g   e n g in e   p o we p lan ts  in t o   a   p o we g r id ,   u sin g   t h e   sn a k e   o p ti m iza ti o n   ( S O)  a lg o rit h m   to   so l v e   th e   m u lt i - o b jec ti v e   o p t i m a p o we flo ( OPF p r o b lem .   Th e   stu d y   fo c u se o n   fo u k e y   o b jec ti v e s:   m in imiz in g   fu e c o sts,  re d u c in g   v o l tag e   d e v iatio n ,   e n h a n c in g   v o l tag e   sta b il it y ,   a n d   m in imiz i n g   a c ti v e   p o we lo ss e s.   S imu latio n c o n d u c ted   o n   t h e   3 8 - b u s o M a n o k wa ri  g rid   sy ste m   d e m o n stra te   th a t h e   S O   a lg o rit h m   sig n ifi c a n t ly   im p ro v e d   p e rfo rm a n c e   i n   a ll   a re a s.  F u e l   c o sts  we re   re d u c e d   to   2 . 0 0 3   m il l io n   USD/h   wh i le  m a in tain in g   a   sta b le  v o lt a g e   p ro fil e .   Vo lt a g e   d e v iati o n   wa re d u c e d   to   0 . 5 5 7 7   p . u . ,   e n su r in g   b e tt e v o lt a g e   c o n siste n c y   a c ro ss   th e   g ri d .   Vo lt a g e   sta b il it y   wa e n h a n c e d   wit h   a   m in imiz e d   L max   v a l u e   o 0 . 0 2 0 0   p . u . ,   a n d   a c ti v e   p o we l o ss e we re   re d u c e d   to   0 . 3 4 2 3   M W,   re flec ti n g   a   n o ta b le  i n c re a se   in   s y ste m   e fficie n c y .   Th e se   fin d i n g s   d e m o n stra te  t h e   e ffe c ti v e n e ss   o in teg ra ti n g   g a e n g i n e   p o we p lan ts,  w h ic h   led   to   n o ti c e a b le i m p ro v e m e n ts i n   o p e ra ti o n a e fficie n c y   a n d   g ri d   st a b il it y .   K ey w o r d s :   Fu el  co s t   Op tim al  p o wer   f lo w   Po wer   lo s s   m in im izatio n   Sn ak o p tim izatio n   Vo ltag s tab ilit y   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 :   Ad elh ar d   B en i Reh iar a   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Facu lty   o f   E n g in ee r in g ,   Un iv er s ity   o f   Pap u a   St .   Gu n u n g   Salju   Am b an ,   Ma n o k war i   9 8 3 1 4 ,   I n d o n es ia   E m ail:  a. r eh iar a @ u n ip a .a c. id       1.   I NT RO D UCT I O N   Op tim al  p o wer   f l o ( OPF)  h as  em er g ed   as  f u n d am en tal  o p tim izatio n   to o in   p o wer   e n g in ee r in g ,   aim ed   at  d eter m i n in g   th e   m o s t   ef f icien o p er atio n al  c o n d itio n s   f o r   elec tr ical  p o wer   s y s tem s .   Sin ce   its   in ce p tio n   in   th 1 9 6 0 s ,   OPF  h as  u n d e r g o n s ig n if ica n ev o lu tio n ,   ad d r ess in g   v ar io u s   ch allen g e s   r elate d   to   p o wer   g en er atio n   a n d   d is tr ib u tio n   [ 1 ] .   T h p r im a r y   o b jectiv o f   OPF is   to   m in im ize  o p er atio n al  c o s ts   wh ile  ad h er in g   to   tech n ical  c o n s tr ain ts   s u ch   as  p o wer   f l o eq u atio n s ,   v o ltag lim its ,   an d   tr a n s m is s io n   lin ca p ac ities .   I ts   s ig n if ican ce   lies   in   its   a b ilit y   to   e n h an ce   s y s tem   r eliab ilit y ,   r e d u ce   co s ts ,   an d   in teg r ate   r en ewa b le   en er g y   s o u r ce s ,   co n tr i b u tin g   to   t h o v er all  s tab ilit y   an d   ef f icien cy   o f   m o d er n   p o wer   s y s tem s   [ 2 ] ,   [ 3 ] .   Var io u s   tech n iq u es,  in clu d in g   s ec u r ity - co n s tr ain ed   OPF  ( SC O PF ) ,   ar wid ely   ad o p ted   to   m ain ta in   s y s tem   s ec u r ity   u n d er   n o r m al  an d   f au lt c o n d itio n s ,   en s u r in g   s tab le  p o wer   s u p p ly   ac r o s s   g r id s   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   As  th co m p lex ity   o f   p o wer   s y s tem s   co n tin u es  to   g r o w,   d r iv e n   b y   in c r ea s in g   e n er g y   d em an d s   an d   th e   in teg r atio n   o f   d is tr ib u ted   en er g y   r eso u r ce s ,   ad v an ce d   O PF   m eth o d s   ar in d is p en s ab le.   T r ad itio n al  OPF  tech n iq u es  o f ten   f ac lim itatio n s   in   ad d r ess in g   n o n - lin ea r ,   n o n - c o n v e x   o p tim izatio n   p r o b lem s .   T h er ef o r e,   m eta - h eu r is tic  alg o r ith m s   s u c h   as  g en etic  alg o r ith m s   ( GA) ,   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PS O) ,   an d   wh ale   o p tim izatio n   alg o r ith m   ( W OA)   h av b ec o m p r o m in e n in   OPF  ap p licatio n s .   T h ese  m eth o d s   ar h ig h ly   f lex ib l e,   ca p a b le  o f   e f f icien tly   n av ig atin g   c o m p lex   s ea r ch   s p a ce s   wh ile  av o id in g   l o ca o p tim a,   o f f er i n g   s u p e r io r   s o lu tio n s   to   p o wer   f lo ch alle n g es in   s y s tem s   with   h ig h   r e n ewa b le  p en etr atio n   [ 6 ] - [ 8 ] .   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 .   2 ,   J u n e   20 26 535 - 545   536   T h ex is tin g   liter atu r e x ten s iv ely   co v er s   t h a p p licatio n   o f   m eta - h e u r is tic  alg o r ith m s   in   OPF  o p tim izatio n ,   with   m eth o d s   s u ch   as  p ar ticle  s war m   o p tim izat io n   ( PS O)   [ 9 ] ,   [ 1 0 ] ,   cu c k o o   s e ar ch   alg o r ith m   [ 1 1 ] ,   g r ey   wo lf   alg o r ith m   [ 1 2 ] ,   b ir d   s war m   alg o r ith m   [ 1 3 ] ,   teac h in g - lear n in g - b ased   o p tim izat io n   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ] ,   f ir e   h awk   o p tim izer   [ 1 6 ] ,   wo lf   p ac k   alg o r ith m   [ 1 7 ] ,   an d   elep h a n t swar m   wate r   s ea r ch   [ 1 8 ] .   T h e s alg o r ith m s   h av e   d em o n s tr ated   s u cc ess   in   r ed u cin g   p o wer   lo s s es,  im p r o v in g   v o ltag s tab ilit y ,   an d   m in im izin g   f u el  co s ts   in   s y s tem s   with   h ig h   r en ewa b le  e n er g y   i n teg r atio n .     Me ta - h eu r is tic  m eth o d s ,   p ar ti cu lar ly   s n ak e   o p tim izatio n   ( S O) ,   h av e   s h o wn   co n s id er a b le  p r o m is in   s o lv in g   co m p lex   o p tim izatio n   p r o b lem s   in   v ar io u s   f ield s ,   i n c lu d in g   p o wer   en g in ee r in g .   Sn ak o p tim izatio n ,   n atu r e - in s p ir e d   alg o r ith m ,   lev er ag es  th b eh a v io r al  p atte r n s   o f   s n ak es  to   ef f icien tly   s ea r ch   f o r   o p tim al   s o lu tio n s ,   d em o n s tr atin g   s u p e r io r   p e r f o r m an ce   i n   tr ajec to r y   o p tim izatio n   a n d   m u ltit ask   ass ig n m en ts   [ 3 ] ,   [ 1 9 ] .   T h is   m eth o d   h as  p r o v e n   e f f ec tiv in   o v er co m in g   th li m itatio n s   o f   tr a d itio n al  o p ti m izatio n   tech n i q u es,  p ar ticu lar ly   in   a d d r ess in g   n o n - lin ea r   an d   n o n - co n v ex   ch allen g es c o m m o n   in   OPF p r o b lem s   [ 2 0 ] ,   [ 2 1 ] .   T h SO  m eth o d   is   r ec en tly   d ev elo p ed   ap p r o ac h   f o r   ad d r ess in g   th OPF  p r o b lem .   I h as  d e m o n s tr ated   s ig n if ican ef f ec tiv en ess   in   o p tim izin g   v ar io u s   asp ec ts   o f   p o wer   s y s tem s .   Sp ec if ically ,   th m eth o d   h as  b ee n   s h o wn   to   r ed u ce   f u el  co s ts ,   m in im ize  v o ltag d ev i atio n s ,   im p r o v lin s tab ilit y ,   an d   d ec r ea s p o wer   lo s s es  an d   em is s io n s .   T h ese  r esu lt s   wer e   v alid ated   th r o u g h   ap p licatio n   o n   th s tan d ar d   3 0 - b u s   test   s y s tem ,   h ig h lig h tin g   its   p o ten tial f o r   en h an cin g   th ef f icien cy   an d   r eliab ilit y   o f   el ec tr ical  g r id s   [ 1 ] .   Un lik m an y   p r ev io u s   OPF  s t u d ies  th at  f o cu s   p r i m ar ily   o n   r en ewa b le  en er g y   in teg r atio n   o r   s tan d ar d   b en ch m ar k   s y s tem s ,   th is   s tu d y   ex p licitly   in v esti g ates  th in teg r atio n   o f   g as  en g in p o w er   p lan ts   with in   a   p r ac tical  p o wer   g r id .   Gas  en g i n g en er at o r s   ar c h ar ac ter ize d   b y   f ast  r esp o n s e,   f le x ib le  d is p atch   ca p ab ilit y ,   an d   d is tin ct  f u el  c o s ch ar ac ter is ti cs,  wh ich   d ir ec tly   i n f lu en ce   b o th   ec o n o m ic   an d   v o ltag e - r el ated   p er f o r m a n ce   o f   th g r id .   I n   th is   wo r k ,   g as  e n g i n p o wer   p lan ts   ar e   ex p licitly   m o d eled   i n   th OPF  f r a m ewo r k   u s in g   c u s to m ized   f u el  co s f u n ctio n s   an d   o p e r atio n al  co n s tr ain ts .   T h is   m o d elin g   ap p r o ac h   e n ab les  s y s tem atic  ev alu atio n   o f   th eir   tech n o - ec o n o m ic  im p ac o n   g r id   p er f o r m an ce .   tech n o - ec o n o m ic  ass ess m en o f   p o wer   g r id ,   f o llo win g   th in teg r atio n   o f   g as  en g in e   p o wer   p lan ts ,   is   p er f o r m ed   u s in g   SO  to   s o lv a   ca s e - b ased   s in g le - o b jectiv e   OPF  p r o b lem   wh ile  c o n s id er in g   m u ltip le  p er f o r m a n ce   c r iter ia,   in clu d i n g   f u el   co s t,  v o ltag e   d ev iatio n ,   v o ltag e   s tab ilit y ,   an d   ac tiv p o wer   lo s s   m in im izatio n .   T h e   m ain   c o n t r ib u tio n s   o f   th is   s tu d y   a r th r e ef o ld i )   m o d elin g   a   p r ac tical  p o wer   g r id   with   g as e n g in p o wer   p lan p en etr atio n ,   ii )   d esig n in g   ap p r o p r iate  f u el  co s f u n ctio n s   f o r   g as  en g in g en er ato r s ,   an d   iii )   ev alu atin g   g r id   tech n o - ec o n o m ic  p er f o r m a n ce   u s in g   th SO - b ased   OPF   ap p r o ac h .       2.   M E T H O D   T h is   s tu d y   em p lo y s   s y s tem atic  m eth o d o lo g y   to   ev al u ate  th tech n o - ec o n o m ic  p er f o r m a n ce   o f   th e   Ma n o k war p o wer   g r id   af te r   r ec o n f ig u r ati o n   b y   s o lv in g   th OPF  p r o b lem   u s in g   S alg o r ith m .   T h e   m eth o d o l o g y   co n s is ts   o f   p o we r   s y s tem   m o d eli n g ,   OPF  f o r m u latio n ,   im p lem en tatio n   o f   th e   SO  alg o r ith m ,   an d   s im u latio n   p ar am eter s   an d   s etu p .     2 . 1 .     P o wer   s y s t em   m o delin g   a nd   O P F   f o r m ula t io n   T h Ma n o k war g r id   was  ch o s en   f o r   ass ess m en d u to   th r e ce n in teg r atio n   o f   two   g as  en g in p o we r   p lan ts   in to   th p o wer   g r id .   W h er th in teg r atio n   h as  alt er ed   th s y s tem   co n f ig u r atio n .   T h s y s tem   d ata,   in clu d in g   g en er ato r   lim its   an d   lin ca p ac ities ,   wer e   o b tai n ed   f r o m   [ 9 ]   with   s o m m o d if icatio n s   d u t o   r ec o n f ig u r atio n   b y   b y p ass in g   b u s   1   an d   b u s   9   with   n ew  lin h av in g   an   im p ed an ce   o f   0 . 8 4 0 + j 1 . 9 7 4   p . u . ,   an d   o p er atin g   two   g as e n g i n p o w er   p lan ts   co n n ec ted   to   b u s   9 ,   e ac h   r ated   at  2 0   MW,  as sh o wn   in   r ed   in   F ig u r 1 .   T h s y s tem   ass ess m en t i s   d o n in   f o u r   ca s es wh er d escr ib e d   in   o b jectiv e   f u n ctio n   as f o llo ws:     C ase  1   Fu el  co s m in im izatio n     T h i s   ca s f o cu s es  o n   r e d u cin g   th to tal  f u el  co s wh ile   en s u r i n g   th at   all  tech n ical  co n s tr ain ts ,   s u ch   as  v o ltag an d   g en e r ato r   lim its ,   a r r esp ec ted .   C ase  2   Vo ltag d ev iatio n   im p r o v e m en   T h e   g o al   is   to   im p r o v th v o ltag p r o f ile  b y   m in i m izin g   th e   d ev iatio n   b etwe en   ac tu al  an d   n o m in al  v o ltag es.   C ase  3   Vo ltag s tab ilit y   en h an ce m en   T h is   ca s aim s   to   im p r o v th v o ltag s tab ilit y   o f   th g r id   b y   m in im izin g   th m a x im u m   v o lt ag s tab ilit y   in d ex .   C ase  4   Activ p o wer   lo s s   m in im izatio n     T h o b jectiv is   to   r ed u ce   tr an s m is s io n   lo s s es in   th s y s t em ,   wh ich   co n tr ib u tes to   in c r ea s ed   ef f ici en cy   an d   r ed u ce d   o p er atio n al  co s ts .   T h in teg r atio n   o f   g as  en g in p o wer   p la n ts   in to   th Ma n o k war g r id   is   ex p licitly   r ep r esen ted   b y   m o d elin g   th g as  en g in u n its   as  co n tr o llab le  g en er atio n   s o u r ce s   with in   th OPF  f r am ewo r k .   T h ese  g en er ato r s   ar co n n ec ted   at  d esig n ated   b u s es  an d   ar ch ar ac ter i ze d   b y   s p ec if ic  ac tiv an d   r ea ctiv p o wer   lim its ,   as   well  a s   q u ad r atic  f u el  co s f u n ctio n s   r ef lectin g   g as  en g in o p er atio n al  b eh av io r .   T h eir   d is p atch   le v els  ar tr ea ted   a s   d ec is io n   v ar ia b les  in   t h o p tim izatio n   p r o ce s s ,   allo win g   th S alg o r ith m   to   d eter m i n o p ti m al  o p e r atin g   p o in ts   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       Tech n o - ec o n o mic  a s s ess men t o f g a s   en g i n p o w er p la n ts   p e n etra tio n     ( A d el h a r d   B en i R eh ia r a )   537   u n d er   d if f er en t   o b jectiv e   s ce n ar io s .   T h is   m o d elin g   ap p r o ac h   en s u r es  th at   th e   im p ac t   o f   g as   en g in e   p e n etr atio n   o n   s y s tem   ec o n o m ics an d   tech n ical  p er f o r m an ce   is   d ir ec tly   c ap tu r ed   in   th o p tim izatio n   r es u lts .   T h OPF  p r o b lem   is   f o r m u late d   as  co n s tr ain ed   n o n lin ea r   o p tim izatio n   p r o b lem ,   wh e r th o b jectiv e   is   to   d eter m in t h o p tim al  o p er atin g   p o in t   o f   th e   p o wer   s y s tem   wh ile  s atis f y in g   all  p h y s i ca an d   o p er atio n al  co n s tr ain ts .   T h g e n er al  OPF  f o r m u latio n   is   ex p r ess ed   as  th m in im izatio n   o f   an   o b jectiv e   f u n ctio n   s u b ject  to   eq u ality   an d   in e q u ality   co n s tr ain ts .   E q u ality   co n s tr ain ts   r ep r esen th p o wer   f lo b alan ce   eq u atio n s ,   en s u r in g   th at  g en er ate d   p o wer   m ee ts   lo ad   d em a n d   an d   s y s tem   lo s s es.  I n eq u ality   co n s tr ain ts   e n f o r ce   g en er ato r   o p er atin g   lim its ,   b u s   v o ltag lim its ,   an d   tr an s m is s io n   lin f lo lim its .             Fig u r 1 Sin g le  lin e   d iag r a m   o f   Ma n o k war i g r id       2 . 1 . 1 .   O bje ct iv f un ct io n   T h o b jectiv f u n ctio n   in   OPF  d ef in es  th p o wer   s y s tem ' s   o p er atio n al  g o al,   f o cu s in g   o n   ec o n o m ic   ef f icien cy ,   tech n ical   p er f o r m a n ce ,   o r   s ec u r ity .   I n   th is   s tu d y ,   o b jectiv es  r ef lect  k ey   ec o n o m ic  an d   o p er atio n al   in d icato r s   f o r   g r i d s   with   g as  en g in p o we r   p lan ts .   E ac h   o b jectiv is   ev alu ated   in d ep en d en tly   to   ass ess   it s   im p ac t   o n   s y s tem   p er f o r m an ce .   T h t o tal  o b jectiv f u n ctio n   J   is   to   m in im ize  o r   o p tim ize  th f o llo win g   co m p o n en ts :   i)   Fu el  co s m in im izatio n :   T h e   e co n o m ic   o b jectiv e   to   m in im iz th f u el  c o s o f   p o wer   g en er a tio n   is   ex p r ess ed   as   ( 1 )   [ 1 ] ,   [ 9 ] ,   [ 1 2 ] ,   [ 1 4 ] ,   [ 2 2 ] .     1 = ( +  +  2 )  = 1   ( 1 )     W h er    is   th p o wer   g en er a ted   b y   th e   - th   g en e r ato r   a n d   ,   an d     ar c o s t c o ef f icien t s .   ii)   Vo ltag d ev iatio n   m in im izati o n :   T o   im p r o v th v o ltag p r o f ile,   th v o ltag d ev iatio n   f r o m   th n o m in al  v alu at  th lo a d   b u s es is   m in im ized   u s in g   ( 2 ) .     2 = ( +  +  2 )  = 1 + 1000 |  1 |  = 1   ( 2 )     W h er    r ep r esen ts   th v o ltag m ag n itu d at  lo ad   b u s     an d     is   th n u m b er   o f   lo ad   b u s e s .   iii)   Vo ltag s tab ilit y   en h an ce m e n t T h e   v o ltag s tab ilit y   o f   t h s y s tem   is   im p r o v ed   b y   m in im izin g   th m a x im u m   L - in d ex ,   wh ich   s er v es a s   an   in d icato r   o f   s y s tem   s tab ilit y .     3 = 6000 (  ( 1   = 1 ) )   = 1 , 2 , ,    ( 3 )     W h er    is   th s u b m atr ix   o f   th b u s   ad m ittan ce   m at r ix   a n d     ar t h v o ltag m ag n itu d es  at  b u s es    an d   ,   r esp ec tiv el y .   iv )   Activ p o wer   lo s s   m in im izatio n:   T h to tal  ac tiv e   p o wer   l o s s   in   th tr an s m is s io n   s y s tem   is   m in im ized .     4 = ( 2 + 2 2  ( ) )  = 1   ( 4 )     W h er   is   th co n d u ctan ce   o f   b r a n ch     a n d     ar th v o ltag an g les at  b u s es    an d   .     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 .   2 ,   J u n e   20 26 535 - 545   538   2 . 1 . 2 .   E qu a lity   a nd   inequ a lit y   co ns t ra ints   T h OPF  p r o b lem   m u s s atis f y   eq u ality   an d   in eq u ality   co n s tr ain ts   r ep r esen tin g   p h y s ical  an d   o p er atio n al  lim its   o f   th p o we r   s y s tem .   T h ese  co n s tr ain ts   en s u r b alan ce d   p o wer   g en e r atio n   an d   co n s u m p tio n ,   ac ce p tab le  s y s tem   v o ltag es,  an d   s af tr an s m is s io n   lin o p er at io n .   Stan d ar d   p o wer   f lo eq u a tio n s   an d   o p er atin g   lim its   ar ad o p ted   to   m o d el  r e al - wo r ld   s y s tem   co n d itio n s   ac cu r ately .   i)   Po wer   f lo eq u atio n s   ( eq u ality   co n s tr ain ts ):   T h e   p o wer   b ala n ce   eq u atio n s   f o r   ac tiv an d   r e ac tiv p o wer   at   ea ch   b u s   m u s t b e   s atis f ied   [ 1 ] ,   [ 9 ] ,   [ 1 2 ] ,   [ 1 4 ] ,   [ 2 2 ] .       = (   (  + ) ) = 1   ( 5 )       = (   (  + ) ) = 1   ( 6 )     W h er    ,   an d      r ep r esen th ac tiv an d   r ea ctiv p o wer   g en e r atio n   an d   d em a n d   at  b u s   ,   an d      an d      ar th m ag n itu d a n d   an g le   o f   th e   ad m ittan ce   m a tr ix   b etwe en   b u s es    an d   .   ii)   Sy s tem   o p er atin g   c o n s tr ain ts   ( in eq u ality   co n s tr ain ts ) :   T h ese  in clu d lim its   o n   g en er ato r   o u t p u t,  b u s   v o ltag e ,   an d   tr an s m is s io n   lin ca p ac ity   [ 1 ] ,   [ 9 ] ,   [ 1 2 ] ,   [ 1 4 ] ,   [ 2 2 ] .            ( 7 )            ( 8 )            ( 9 )        (1 0 )          (1 1 )     W h er  min   an d    max   ar th m in im u m   an d   m ax im u m   g e n er atio n   lim its ,   G min   an d   G max   ar th v o ltag e   lim its ,   an d    max   is   th th er m al  lim it o f   th tr an s m is s io n   lin b etwe en   b u s es    an d   .     2 . 2 .     Sn a k o ptim iz a t io n   a lg o rit hm   f o O P F   T o   s o lv th f o r m u lated   OPF  p r o b lem ,   th SO  alg o r ith m   i s   em p lo y ed .   SO  is   p o p u latio n - b ased   m etah eu r is tic  in s p ir ed   b y   th n atu r al  b e h av io r s   o f   s n ak es,  s u ch   as  f o o d   s ea r ch in g ,   c o m p e titi o n ,   an d   m atin g .   T h ese  b eh av i o r s   ar m ath em at ically   m o d eled   to   b alan ce   ex p l o r atio n   a n d   e x p lo itatio n   d u r in g   th s ea r ch   p r o ce s s ,   m ak in g   SO su itab le  f o r   s o lv in g   n o n li n ea r   an d   n o n - co n v ex   o p tim izatio n   p r o b lem s   s u ch   as  OPF.   I n   th SO - b ased   OPF  im p lem en tatio n ,   ea ch   ca n d id ate  s o lu t io n   ( s n ak e)   r ep r esen ts   co m p lete  s et  o f   OPF  co n tr o v ar iab les,  in clu d i n g   g e n er ato r   ac tiv e   p o wer   o u t p u ts ,   g en er at o r   v o ltag m ag n i tu d es,  tr an s f o r m e r   tap   s ettin g s ,   an d   s h u n r ea ctiv e   p o wer   co m p en s atio n s .   T h o p tim izatio n   p r o ce s s   b eg in s   b y   r a n d o m ly   in itializin g   p o p u latio n   o f   s n ak es  with in   th f ea s ib le  b o u n d s   o f   th e   co n tr o v ar iab les.  T h p o p u latio n   is   th en   d iv id e d   in to   m ale  an d   f em ale   g r o u p s ,   an d   t h f itn ess   o f   ea ch   s n a k is   ev a lu ated   u s in g   th s elec ted   OPF o b jectiv f u n ctio n .   T h p r o ce d u r e   o f   SO - b ased   O PF   is   d o n u n d er   s o m s tep s   as f o llo ws  [ 2 3 ] - [ 2 7 ] .   i)   Step   1 : I n itializatio n   T h o p tim izatio n   p r o ce s s   s tar ts   b y   r an d o m ly   g en er ati n g   a n   in itial  p o p u latio n   o f   s n ak es   with in   th allo wab le  b o u n d s   o f   t h OPF  co n tr o v ar iab les  u s in g   ( 1 2 ) ,   u n d er   u p p e r   ( Ub )   a n d   lo wer   b o u n d   ( Lb ) .   T h e   to tal   p o p u latio n   is   th en   eq u ally   d i v id ed   in to   m ale  an d   f em ale  g r o u p s .   E ac h   s n ak is   ev alu a ted   u s in g   th OPF  o b jectiv f u n ctio n   to   d eter m in its   f itn ess .     =  + (   )   ( 1 2 )     ii)   Step   2 : Fitn ess   ev alu atio n   T h b est - p er f o r m in g   s n ak es  in   th m ale  ( f best, m )   a n d   f em ale  ( f be st, f )   ar id e n tifie d .   T w o   k ey   p ar am eter s f o o d   q u an tity   ( Q F )   an d   tem p e r atu r ( T A ) ar co m p u te d   u s in g   ( 1 3 )   a n d   ( 1 4 ) .   T h ese  p ar a m eter s   g o v er n   th e   b eh av io r al  s tate  o f   th s n ak p o p u latio n   a n d   d eter m in th e   s u b s eq u en t sear ch   s tr ateg y .     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       Tech n o - ec o n o mic  a s s ess men t o f g a s   en g i n p o w er p la n ts   p e n etra tio n     ( A d el h a r d   B en i R eh ia r a )   539   =  (  ( ) )   ( 1 3 )      = 0 . 5  (   )   ( 1 4 )       iii)   Step   3 : E x p lo r atio n   m o d ( QF   0 . 2 5 )   W h en   th f o o d   q u an tity   is   lo w,   th alg o r ith m   en ter s   th e x p lo r atio n   p h ase.   I n   th is   p h a s e,   s n ak p o s itio n s   ar u p d ated   u s in g   ( 1 5 )   an d   ( 1 6 )   to   e n co u r ag wid ex p lo r atio n   o f   th s ea r ch   s p ac e .   T h is   s tep   en h an ce s   g lo b al  s ea r ch   ca p ab ilit y   an d   h elp s   av o id   lo ca o p tim a.   T h f o o d   ac q u is itio n   a b ilit ies  o f   m ale  an d   f em ale  ( A m   an d   A f ) ,   s n a k es,  d ef in e d   in   ( 1 7 )   an d   ( 1 8 ) ,   r eg u late  th ex p lo r atio n   p r o ce s s .     , ( + 1 ) = , ( ) ± 0 . 05 ( (   )  (  ) )   ( 1 5 )       , ( + 1 ) = , ( ) ± 0 . 05 ( (   )  (  ) )   ( 1 6 )     =  ( , , )   ( 1 7 )     =  ( , , )   ( 1 8 )     iv )   Step   4 : E x p lo itatio n   mode   ( Q F     0 . 2 5   an d   T A   0 . 6 )   I f   s u f f icien f o o d   is   av ailab le  an d   th tem p er atu r is   h ig h ,   th alg o r ith m   s witch es  to   ex p lo itatio n   m o d e.   I n   th is   m o d e,   s n ak es  u p d ate  th eir   p o s itio n s   u s in g   ( 19 ) ,   f o c u s in g   o n   r ef in in g   s o lu tio n s   ar o u n d   th cu r r e n b est  ca n d id ates to   im p r o v c o n v er g en ce   ac cu r ac y .     , ( + 1 ) =  ± 2  (  , ( )   ( 1 9 )     v)   Step   5 : M atin g   o r   f ig h tin g   m o d ( Q F     0 . 2 5   a n d   T A     0 . 6 )   W h en   th tem p er atu r is   lo w,   t h alg o r ith m   p r o b ab ilis tically   s elec ts   eith er   m atin g   o r   f i g h tin g   b eh a v io r .   I n   th m atin g   m o d ( F m   an d   F f ) ,   n ew  o f f s p r in g   s o lu tio n s   ar g en er ated   u s in g   ( 2 0 )   an d   ( 2 1 ) ,   with   f ig h tin g   ab ilit ies  ( M m   an d   M f )   d ef in ed   i n   ( 2 2 )   an d   ( 2 3 ) .   I f   f i g h tin g   m o d is   s elec ted ,   s n ak p o s itio n s   ar u p d ated   u s in g   (2 4 )   an d   ( 2 5 ) ,   wh ile  m atin g   a b ilit ies  ar ca lcu lated   u s in g   ( 2 6 )   an d   ( 2 7 ) .   T h ese   b eh a v io r s   m ain tain   p o p u latio n   d iv er s ity   an d   b alan ce   ex p lo r at io n   an d   ex p lo itatio n .     , ( + 1 ) = , ( ) + 2  (  (  , , ( )   ( 2 0 )     , ( + 1 ) = , ( ) + 2   (  (  , , ( )   ( 2 1 )     =  (  , )   ( 2 2 )     =  (  , )   ( 2 3 )     , ( + 1 ) = , ( ) + 2  (  ( , ( ) , ( ) )   ( 2 4 )     , ( + 1 ) = , ( ) + 2  (  ( , ( ) , ( ) )   ( 2 5 )     =  ( , , )   ( 2 6 )     =  ( , , )   ( 2 7 )         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 .   2 ,   J u n e   20 26 535 - 545   540   v i)   Step   6 : Rep lace m en t ( eg g - h at ch in g   m ec h an is m )   Af ter   th b eh av io r al  u p d ates,  wea k   s n ak es  ar e   id en tifie d   an d   r ep lace d   with   n ewly   g en e r ate d   o f f s p r in g   u s in g   ( 2 8 )   an d   ( 29 ) .   T h is   r ep lace m en m ec h an is m   p r ev en t s   p r em atu r co n v er g en ce   a n d   en s u r es  s u s tain ed   d iv er s ity   with in   th p o p u latio n .      , =  +  (   )   ( 2 8 )      , =  +  (   )   ( 2 9 )       v ii)   Step   7 : T er m in atio n   an d   o u tp u t   Step s   2 6   ar r ep ea ted   u n til  th ter m in atio n   cr iter io n   is   s atis f ied ,   s u ch   as  r ea ch in g   th m ax im u m   n u m b er   o f   iter atio n s   o r   ac h ie v in g   co n v er g e n ce .   T h o v er al p r o ce d u r o f   th s n ak o p tim izatio n   alg o r ith m   ap p lied   to   th OPF  p r o b lem   s u m m ar izes  th s eq u en ce   o f   i n itializatio n ,   f itn ess   ev alu atio n ,   b eh av io r al  m o d s elec tio n ,   s o lu tio n   u p d atin g ,   r e p lace m en t,  an d   ter m in atio n .   T h b est  s o lu tio n   o b tain ed   at  th en d   o f   th p r o ce s s   r ep r esen ts   th o p tim al  OPF  s o lu tio n   f o r   th s elec ted   o b jectiv e.     2. 3   Sim ula t i o pa ra m e t er s   a nd   s et up   T h s im u latio n s   f o r   th is   s tu d y   wer co n d u cted   u s in g   th M atp o wer   7 . 0   s o f twar p ac k ag e ,   s p ee d in g   th OPF  co m p u tatio n .   T h s o f twar was  r u n   o n   an   I n tel  C o r i7 - 2 6 7 7 M   C PU  with   1 0   G B   o f   R AM ,   u n d er   a   W in d o ws  1 0   o p er atin g   s y s tem .   T h is   en v ir o n m e n was  s u f f ic ien to   h a n d le  th e   co m p u tatio n al  d em an d s   o f   th s im u latio n ,   p r o v id in g   tim ely   r esu lts   wh ile  en s u r in g   d ata  in te g r ity .     p o p u latio n   s ize  o f   5 0   was   s elec ted   f o r   th e   alg o r ith m ,   b alan cin g   co m p u tatio n al  e f f ici en cy   with   s o lu tio n   ac cu r ac y .   m ax im u m   o f   1 0 0   iter atio n s   was  u s ed   to   en s u r th at  th alg o r ith m   h ad   en o u g h   tim to   co n v er g to   a n   o p tim al  s o lu tio n   wh ile  av o id in g   u n n ec ess a r y   co m p u tatio n al  o v er h ea d .   T h is   co m b in atio n   o f   p ar am eter s   was  d esig n ed   to   s tr ik b alan ce   b etwe en   th e   ex p lo r atio n   an d   ex p l o itatio n   p h ases   o f   th SO  alg o r ith m ,   e n s u r in g   t h at  th s o lu tio n s   f o u n d   wer b o th   g lo b al ly   o p tim al  an d   co m p u tatio n all y   ef f icien t.       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   3 . 1 .    Desig f uel c o s t   f un ct io n   I n   th c o n tex t o f   OPF p r o b lem s ,   th f u el  co s t f u n ctio n   p lay s   cr u cial  r o le  as th e   p r im ar y   o b jectiv to   b m in im ize d ,   e n s u r in g   th at   e co n o m ic   ef f icien c y   is   ac h iev e d   wh ile  s atis f y in g   th e   tech n ic al  co n s tr ain ts   o f   th e   p o wer   g r id .   T h p r o ce s s   o f   d esig n in g   f u e co s f u n ctio n   f o r   g as  e n g in e   p o wer   p lan ts   i n v o lv es  cr ea tin g   m ath em atica m o d el   th at  ac c u r ately   r ep r esen ts   th o p er atio n al  co s ts   ass o ciate d   with   p o w er   g en e r atio n .   W ith   th o p er atio n   o f   th two   g as e n g in p o wer   p la n ts   in   th g r id   o f   Ma n o k war i,  it is   ess e n tial  t o   f o r m u late  th f u el   co s f u n ctio n   o f   th p o wer   p lan ts .   B ased   o n   th p r o v id e d   d ata  in   [ 2 8 ] .   th c o s f u n ctio n s   ca n   b d eter m in e d   u s in g   s im p le  q u ad r atic  eq u a tio n   th at  ac co u n ts   f o r   th p o w er   o u tp u an d   f u el  co n s u m p tio n   ch ar ac ter is tics   o f   th p lan ts ,   as f o llo ws:       37 = 1082.5 - 0.0627 37 + 1 5 37 2     38 = 2059.5 - 0.3264 38 + 3 5 38 2       3 . 2 .    F uel  co s t   m ini m iza t i o n   T h g o al  in   C ase  1   was  to   m in im ize  f u el  co s ts   wh ile  m ain tain in g   ac ce p tab le  s y s tem   p er f o r m an ce .   Acc o r d in g   to   T a b le  1 ,   th to t al  f u el  co s f o r   th is   ca s was  ap p r o x im ately   2 . 0 0 3   m illi o n   USD/h .   T h is   r esu lt  s h o ws  s ig n if ican t   r ed u ctio n   i n   o p er atin g   co s ts ,   d r i v en   b y   o p tim al  co n tr o l   o v er   ac tiv e   p o wer   g e n er atio n   v alu e s   P 1   to   P 38 ,   wh e r m i n im al  ad j u s tm en ts   to   p o wer   o u tp u ts   wer ap p lied .   I n   th is   ca s e,   P1   r em ai n ed   n ea r   ze r o ,   wh ile   P 37   an d   P 38   wer e   s ig n if ican tly   h ig h er ,   r ef lectin g   th e   ef f icien t   u s o f   d if f e r en g en er a tio n   u n its   to   k ee p   co s ts   lo w.   T h is   ac h iev em en is   v alid ated   in   [ 9 ] ,   wh e r th o th er   p o we r   p lan ts   wo r k   at  m a x im u m   wh ile  th r est  will  b e   h an d led   b y   P 1 .   R eg ar d in g   th e   v o ltag e   p r o f ile  in   Fig u r 2 ,   C ase  1   r esu lted   in   r elativ ely   s tab le  v o ltag es  ac r o s s   all  b u s es,   with   m o s b u s es  s h o win g   v al u es  n ea r   o r   s lig h tly   ab o v 1 . 0   p er   u n it  ( p . u . ) .   T h h ig h est   d ev iatio n   f r o m   th n o m in al  v alu e   was  o b s er v ed   at  b u s   3 0 ,   with   v o ltag o f   0 . 9 8 8 5   p . u . ,   wh ich   in d ica tes  th at  wh ile  co s t   m in im izatio n   was  ac h iev ed ,   s o m m in o r   v o ltag d r o p s   o cc u r r ed ,   esp ec ially   at  th lo wer - e n d   b u s es.  Ho wev er ,   th ese  v alu es  r em ain ed   with in   ac ce p tab le  o p er atin g   lim its ,   en s u r in g   th s y s tem ' s   r eliab ilit y   an d   s ec u r ity .   T h lo s s   o f   ac tiv p o wer   in   th is   s ce n ar io   was  r elativ ely   h ig h ,   at  1 0 . 3 3 3   MW.  T h is   lo s s   i s   tr ad e - o f f   o f ten   en co u n ter e d   in   c o s t - m in im izat io n   s tr ateg ies,  wh er th s y s te m ' s   co n f ig u r atio n   m a y   p r io r iti ze   lo wer   co s ts   o v er   m in im al  p o we r   lo s s es.  Ho we v er ,   t h f o cu s   o n   f u el  c o s m in im izatio n   e n s u r es  th at  t h f in an cial   b en e f its   o u tweig h   th s m all  in cr ea s in   p o wer   lo s s es a n d   th v o ltag d ev iatio n   o b s er v ed   i n   s o m p a r ts   o f   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       Tech n o - ec o n o mic  a s s ess men t o f g a s   en g i n p o w er p la n ts   p e n etra tio n     ( A d el h a r d   B en i R eh ia r a )   541   T ab le  1 .   Var iab les ch a n g in   e ac h   ca s e   V a r i a b l e   C a se   1   C a se   2   C a se   3   C a se   4   P 1   ( M W )   0 . 0 0 0 1   6 . 0 6 6 0   1 9 . 2 4 1 0   2 2 . 8 7 4 0   P 29   ( M W )   0 . 2 5 0 0   2 . 3 8 0 3   2 . 3 5 4 9   2 . 5 0 0 0   P 36   ( M W )   2 . 0 0 0 0   1 9 . 0 4 2 0   6 . 5 6 7 8   2 . 0 0 0 0   P 37   ( M W )   2 0 . 0 0 0 0   1 9 . 0 4 2 0   2 . 0 0 0 0   2 . 0 0 0 0   P 38   ( M W )   1 9 . 1 1 4 8   1 9 . 0 4 2 0   2 . 0 0 0 0   2 . 0 0 0 0   Q 1   ( M V a r )   4 1 . 6 9 5 0   5 6 . 7 0 0 0   1 9 . 2 3 1 0   1 6 . 3 3 4 0   Q 29   ( M V a r )   5 . 8 8 8 3   1 . 4 3 0 9   2 . 5 0 0 0   2 . 4 2 1 1   Q 36   ( M V a r )   -   0 . 3 4 5 4   -   4 . 8 3 0 4   -   2 . 7 9 0 2   -   0 . 7 4 1 3   Q 37   ( M V a r )   -   8 . 7 6 3 1   -   3 . 3 2 7 3   -   1 . 0 5 6 4   -   1 . 2 4 7 0   Q 38   ( M V a r )   -   8 . 2 7 0 2   -   3 . 3 2 7 3   -   1 . 0 5 6 4   -   1 . 2 4 7 0   C o s t   ( mi l i o n   U S D / h )   2 . 0 0 3 3   2 . 1 4 9 7   2 . 7 0 8 8   2 . 9 2 1 3   P l o ss   ( M W )   1 0 . 3 3 3 0   2 2 . 4 0 8 0   1 . 1 3 1 6   0 . 3 4 2 3   V D   ( p . u . )   0 . 9 1 9 3   0 . 5 5 7 7   1 . 1 7 5 5   1 . 1 6 0 4   L - max   ( p . u . )   0 . 0 2 7 3   0 . 0 5 3 5   0 . 0 2 0 0   0 . 0 2 8 8           Fig u r 2 .   Vo ltag e   p r o f ile  in   ea ch   ca s e       3 . 3 .    Vo l t a g dev i a t io n im pr o v em ent   I n   C ase  2 ,   th p r im ar y   f o c u s   was  o n   im p r o v i n g   th v o lta g d ev iatio n   ( VD)   ac r o s s   th n etwo r k .   Acc o r d in g   to   T ab le   1 ,   t h is   s tr ateg y   y ield e d   th l o west  VD  v alu o f   0 . 5 5 7 7   p . u . ,   s ig n if ica n im p r o v e m en o v er   C ase  1 s   0 . 9 1 9 3   p . u .   T h o p tim izatio n   in   th is   ca s r esu lted   in   m u ch   m o r e   u n i f o r m   v o ltag p r o f iles   ac r o s s   all  b u s es,  as  s ee n   in   Fig u r e   2 .   T h lar g est  d e v iatio n   f r o m   1 . 0   p . u .   o cc u r r e d   at   b u s   3 0 ,   wh er e   t h v o ltag d r o p p ed   to   0 . 9 8 1 5 6   p . u . ,   b u t o v e r all,   th s y s tem   m ain tain ed   m o r b alan ce d   v o ltag e   d is tr ib u tio n .   Ho wev er ,   th im p r o v em en ts   i n   v o ltag p r o f iles   ca m at  a   h i g h er   o p er atio n al  c o s t.  T h to ta f u el   co s in cr ea s ed   to   2 . 1 4 9 7   m illi o n   USD/h ,   wh ich   r ef lects  th ad d itio n al  ef f o r ts   in   ad ju s tin g   g en er ato r   o u tp u ts   to   en h an ce   v o ltag e   p r o f iles .   I n   th is   ca s e,   th p o we r   o u tp u ts   P 1   t o   P 38   s h o s ig n if ica n v a r iatio n ,   esp ec ially   in   P 1 wh ich   in cr ea s ed   f r o m   n ea r ly   z er o   in   C ase  1   to   6 . 0 6 5 9   MW.  T h is   in d icate s   th at  t h s y s tem   h a d   to   u tili ze   d i f f er en t   g en er atio n   s o u r ce s   an d   o p er ate  th em   at  h ig h er   o u tp u ts   to   ac h iev th d esire d   v o l tag im p r o v e m en t.  Fu r th er m o r e ,   th e   ac tiv p o we r   lo s s es  in   th is   ca s in cr ea s ed   d r am atica lly   to   2 2 . 4 0 8   MW,   in d icatin g   th at  th s y s tem   h ad   to   e n d u r e   h ig h er   l o s s es  to   m ain tain   th v o ltag p r o f ile  im p r o v e m en t.  T h is   tr ad e - o f f   h ig h lig h ts   th e   b alan ce   b etwe en   im p r o v in g   v o ltag s tab ilit y   an d   m an ag in g   s y s tem   ef f icien cy ,   wh er v o l tag im p r o v e m en ts   o f ten   co m e   at  th co s o f   h ig h er   ac tiv p o wer   lo s s es  an d   in c r ea s ed   o p er atin g   ex p en s es.  T h r esu lt  is   th s am e   as in   [ 1 ] ,   [ 1 4 ] ,   [ 2 2 ] ,   wh e r th VD  is   lo wer ,   th f u el  co s t i s   r e d u ce d ,   a n d   th e   p o wer   l o s s   is   h ig h er .         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 .   2 ,   J u n e   20 26 535 - 545   542   3 . 4 .    Vo l t a g s t a bil it y   enha ncem ent   Vo ltag s tab ilit y   en h an ce m en t   was  th k ey   o b jectiv in   C ase  3 ,   wh er th s y s tem   aim ed   t o   im p r o v lo n g - ter m   v o ltag e   s tab ilit y   ac r o s s   all  b u s es.  Acc o r d in g   t o   T ab le  1 ,   th e   L max   in d ex ,   wh ich   r ep r esen ts   th e   m ax im u m   lo ad a b ilit y   lim it,  was  r ed u ce d   to   0 . 0 2 0 0   p . u . ,   th lo west  am o n g   all  ca s e s ,   i n d icatin g   n o tab l e   im p r o v em e n in   v o ltag s tab ilit y .   T h is   lo wer   L max   m ea n s   th at  th s y s tem   co u ld   h an d le  m o r lo ad   with o u f ac in g   in s tab ilit y ,   cr itical  f ac to r   f o r   p r ev en tin g   v o ltag e   co llap s u n d er   s tr ess ed   co n d itio n s .   I n   ter m s   o f   th e   v o ltag p r o f il e,   g iv en   in   Fig u r 2 ,   C ase  3   m ain tain ed   r elativ ely   h ig h   v o l tag lev els  ac r o s s   th n etwo r k ,   with   m o s b u s es  h av in g   v o ltag es  clo s to   1 . 0 5   p . u .   T h o n ly   n o tab le  d ip   o cc u r r e d   at  b u s   3 0 ,   wh er th v o ltag r ea c h ed   0 . 9 9 4 2 3   p . u . ,   s ti ll  with in   ac c ep tab le  b o u n d s .   T h is   r esu lt  s u g g ests   th at  v o ltag s tab ilit y   was  ac h iev ed   with o u t   ca u s in g   s ig n if ican t   d ev iatio n s ,   wh ich   is   p o s itiv o u tco m co m p ar ed   to   o th er   ca s es.  T h is   f in d in g   is   v alid ate d   in   [ 1 ] ,   [ 9 ] ,   [ 1 2 ] wh er v o lta g d ev iatio n   is   in cr e ased   wh en   L max   is   lo wer .   T h f o cu s   o n   v o ltag s tab ilit y   ca m at  h ig h er   co s o f   2 . 7 0 8 8   m illi o n   USD/h   an d   in cr ea s ed   p o wer   lo s s es  ( 1 . 1 3 1 6   MW)  co m p ar ed   to   C ase   1   b u lo wer   th an   C ase   2 .   T h is   in d icate s   th at  wh ile  th s y s tem   p r io r itized   lo n g - ter m   v o ltag s tab ilit y ,   it  s till   m an ag ed   to   m ain tain   r ea s o n ab le  p o wer   lo s s   lev els,  b ala n cin g   s tab ilit y   an d   ef f icien cy   ef f ec ti v ely .   T h im p r o v em e n in   s tab ilit y   is   cr u cial  f o r   s y s tem   r eliab ilit y ,   esp ec ially   u n d er   v ar y in g   lo ad   co n d itio n s .     3 . 5 .    Act i v po wer   lo s s   deprec ia t io n   R ed u cin g   lo s s es  is   cr u cial  f o r   im p r o v in g   th o v er all  ef f icie n cy   o f   t h p o wer   g r id   an d   en s u r in g   th at   m o r o f   t h g en e r ated   p o wer   r ea ch es  co n s u m er s .   I n   C ase  4 ,   t h s y s tem   aim ed   to   m in im ize  ac tiv p o wer   lo s s es.   T h is   ef f o r led   to   th lo west  p o wer   lo s s   am o n g   a ll  ca s es,   wit h   v alu o f   0 . 3 4 2 3   MW,  as  in d icate d   in   T ab le  1 .   B y   m in im izin g   th ese  lo s s es,  th s y s tem   im p r o v e d   o v er all  e f f icien cy ,   r e d u cin g   waste  in   en er g y   tr a n s m is s io n .   T h is   ac h iev em en r e f lects  th ef f ec tiv en ess   o f   o p tim ized   d i s p atch   s tr ateg ies,  p ar ticu la r ly   in   th ad ju s tm en ts   m ad to   th p o wer   o u t p u ts   P 1   to   P 38 ,   wh ich   wer k ep r elativ ely   lo w,   ex ce p f o r   P 1   at  2 2 . 8 7 4   MW.  Sin ce   P 1   is   clo s to   th lo ad   b u s   o f   b u s   3 1 - 3 5 ,   th o u tp u o f   th o th e r   p o w er   p lan b eh i n d   th r ea cta n ce   m ig h b m in im ized   as sam in   [ 9 ] .   T h v o ltag p r o f ile  in   C ase  4 ,   p r esen ted   in   Fig u r 2 ,   s h o ws  s tab le  s y s tem   with   m in im al  v o ltag e   d ev iatio n .   Mo s b u s es  m ain tain ed   v o ltag clo s to   1 . 0 4   p . u . ,   ex ce p f o r   s lig h t d r o p   at  b u s   3 0   ( 0 . 9 9 4 2   p . u . ) .   T h ese  r esu lts   in d icate   th at  p o wer   lo s s   m in im iz atio n   d id   n o co m at  th ex p en s o f   v o ltag s tab ilit y ,   s h o wca s in g   th ef f icien cy   o f   th s y s tem   in   m an ag in g   b o th   o b jectiv es  s im u ltan eo u s ly .   Ho wev er ,   th is   im p r o v em e n in   p o wer   lo s s   r ed u ctio n   ca m at  th h ig h est  o p er atio n al  co s t,  r ea ch in g   2 . 9 2 1 3   m illi o n   USD/ h .   T h is   r ef lects  th ty p ical  tr ad e - o f f   wh er m in im izin g   lo s s es  o f ten   r eq u ir es  h ig h er   i n v estme n in   r eso u r ce s   an d   c o n tr o m ec h a n is m s .   W h ile  th co s was  s u b s tan ti al,   th b en ef it   o f   r ed u cin g   en er g y   waste  ca n   ju s tify   th e   ex p en s e,   esp ec ially   i n   s y s tem s   wh er p o wer   lo s s es r ep r esen t a   s ig n if ican t o p er atio n al  ch allen g e.       3 . 6 .    Ass ess m ent   s um m a ry   E ac h   o f   th f o u r   ca s es  p r esen ted   d if f er en tr a d e - o f f s   b etwe en   co s t,  v o ltag s tab ilit y ,   v o ltag d ev iatio n ,   an d   p o wer   lo s s es.  I n   C ase  1 ,   th f o cu s   was  o n   m in im izin g   f u el  co s ts ,   r esu ltin g   in   r elativ ely   s tab le  v o ltag p r o f iles   b u h ig h er   p o wer   lo s s es.  C ase  2   a im ed   to   im p r o v v o ltag d ev iatio n ,   ac h iev in g   b etter   v o ltag e   u n if o r m ity   at  th ex p en s o f   h ig h er   co s ts   an d   p o wer   lo s s es.  C ase  3   em p h asized   v o ltag s tab ilit y ,   lead in g   to   im p r o v e d   s y s tem   r eliab ilit y ,   t h o u g h   with   m o d er ate  in cr ea s in   co s ts   an d   p o wer   lo s s es.  C ase  4 ,   f o cu s ed   o n   m in im izin g   ac tiv p o wer   lo s s es,  ac h iev ed   th b est p er f o r m a n ce   in   ter m s   o f   ef f icien cy   b u t i n cu r r e d   th h ig h est  o p er atio n al  c o s ts .   T h v o ltag p r o f ile  r em ai n ed   s tab le   an d   th s y s tem   was a b le  to   m in im ize  lo s s es.    E ac h   ca s d em o n s tr ates  a   u n iq u a p p r o ac h   to   o p tim izin g   d if f er en t   asp ec ts   o f   p o wer   s y s tem   p er f o r m an ce ,   h ig h lig h tin g   th e   b alan ce   b etwe en   o p er atio n al  c o s ts ,   s y s tem   r eliab ilit y ,   an d   ef f icien cy .   Ho wev e r ,   th r esu lts   s h o th at  th er is   n o   o n e - s ize - f its - all  s o lu t io n ,   an d   ea ch   o p tim izatio n   g o al  h as  its   b en ef its   an d   d r awb ac k s .   Dep e n d in g   o n   th e   p r io r ities   o f   p o wer   s y s tem ,   o p er at o r s   ca n   c h o o s t h ap p r o p r iate  s tr ateg y   to   m in im ize  co s ts ,   im p r o v v o ltag p er f o r m an ce ,   o r   r e d u ce   lo s s es,  k ee p in g   in   m in d   th as s o ciate d   tr ad e - o f f s .   Fro m   s y s tem - lev el  p er s p ec tiv e,   th r esu lts   in d icate   th at  t h in clu s io n   o f   g as  en g in p o wer   p lan ts   p lay s   a   s ig n if ican r o le  in   en h an cin g   g r id   f lex ib ilit y   an d   o p e r atio n al  p er f o r m an ce .   C o m p ar e d   to   tr ad itio n al  g en er atio n   d is p atch ,   g as  en g in u n its   p r o v id ef f ec tiv s u p p o r t   f o r   v o ltag r eg u latio n   a n d   l o s s   r ed u ctio n   d u t o   th ei r   p r o x im ity   to   lo a d   ce n ter s   an d   ad ju s tab le  o u tp u ca p ab ilit y .   T h r elativ p er f o r m an ce   im p r o v em en ts   o b s er v e d   ac r o s s   th f o u r   ca s es  h ig h lig h th at  g as  en g in p en etr atio n ,   w h en   o p tim ally   d is p atch ed   u s in g   th SO - b ased   OPF  ap p r o ac h ,   co n t r ib u tes  n o o n l y   to   ec o n o m ic  b en e f its   b u also   to   im p r o v e d   v o ltag s tab ili ty   an d   tr an s m is s io n   ef f icien cy .   I n   ad d itio n   t o   ab s o lu te   p er f o r m an ce   ev al u atio n ,   r elativ e   a n aly s is   is   p er f o r m e d   to   co n tex tu alize   th ef f ec tiv en ess   o f   th p r o p o s ed   s n ak o p tim izatio n   ( SO) - b as ed   OPF  ap p r o ac h .   Acr o s s   th e   f o u r   ca s es,  th SO   alg o r ith m   d em o n s tr ates  co n s is ten tr ad e - o f f   b etwe en   ec o n o m ic  an d   tech n ical  o b jectiv es.   C ase  2   ac h iev es  a   3 9 . 3 r e d u ctio n   in   v o ltag d ev iatio n   co m p ar ed   to   C ase  1 ,   at  th ex p en s o f   in cr ea s ed   f u el  co s t   an d   p o wer   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       Tech n o - ec o n o mic  a s s ess men t o f g a s   en g i n p o w er p la n ts   p e n etra tio n     ( A d el h a r d   B en i R eh ia r a )   543   lo s s es.  C a s 3   f u r th er   im p r o v e s   v o ltag s tab ilit y   b y   a p p r o x im ately   6 2 . 6 r elativ to   C ase  2   with   m o d er ate   co s in cr ea s es.  Mo r eo v er ,   C ase  4   attain s   9 6 . 7 r ed u ctio n   in   ac tiv p o wer   l o s s es  co m p ar ed   to   C ase  1 ,   h ig h lig h tin g   th s tr o n g   ca p ab ilit y   o f   SO in   lo s s   m in im izatio n .   Fro m   m eth o d o lo g ical  p er s p e ctiv e,   th r esu lts   ar co m p etiti v with   o th er   m eta - h eu r is tic - b ased   OPF   ap p r o ac h es,  s u ch   as  PS O,   g r ey   wo lf   o p tim izer ,   an d   teac h in g lear n in g - b ased   o p tim izatio n   [ 1 2 ] ,   [ 1 5 ] ,   [ 1 7 ] ,   [ 2 2 ] .   Alth o u g h   d ir ec n u m er ical  co m p ar is o n   is   co n s tr ain e d   b y   d if f er en ce s   in   s y s tem   co n f ig u r ati o n s   an d   o b jectiv es,   th ac h iev ed   f u el  c o s t,  v o ltag e   s tab ilit y ,   an d   lo s s   r ed u ctio n   a r co m p a r ab le  to   o r   b etter   th a n   th o s r e p o r ted   in   th liter at u r e.   T h is   co n f ir m s   th r o b u s tn ess   an d   p r ac tical  ap p licab ilit y   o f   th p r o p o s ed   SO - b ased   OPF   f r am ewo r k   f o r   p o wer   s y s tem s   with   g as e n g in p o wer   p la n t in teg r atio n .       4.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r esen ts   co m p r eh en s iv tech n o - ec o n o m ic  as s ess m en o f   th Ma n o k war p o wer   g r i d   f o llo win g   th in teg r atio n   o f   g as  en g in p o wer   p la n ts ,   u tili zin g   th OPF  f r am ewo r k .   T h SO  alg o r ith m   was   ap p lied   to   s o lv th m u lti - o b jectiv OPF  p r o b lem ,   r es u ltin g   i n   s ig n if ican im p r o v em en ts   ac r o s s   k ey   p er f o r m an ce   m etr ics.  T h ass ess m en f o cu s ed   o n   f o u r   cr iti ca o b jectiv es:  m in im izin g   f u el  co s ts ,   r ed u cin g   v o ltag d ev iatio n ,   en h an cin g   v o ltag s tab ilit y ,   an d   m i n im izin g   ac tiv p o wer   lo s s es.  T h im p lem en tatio n   o f   th e   SO  alg o r ith m   d em o n s tr ated   it s   ef f ec tiv en ess   in   o p tim izin g   t h g r id s   o p er atio n al  ef f icien c y   wh ile  ad d r ess in g   b o th   ec o n o m ic  a n d   tech n ical  ch allen g es p o s ed   b y   th i n teg r a tio n   o f   g as e n g in p o wer   p lan t s .   T h r esu lts   o f   th ass e s s m en t   clea r ly   d em o n s tr ate  th s ig n if ican im p ac o f   g as  en g in p o wer   p lan t   p en etr atio n   o n   th p er f o r m an ce   o f   t h Ma n o k war p o wer   g r id .   T h e   in teg r atio n   o f   t h ese  p o wer   p lan ts   led   to   n o ticea b le  im p r o v em e n ts   in   o p er atio n al  ef f icien c y   a n d   g r id   s t ab ilit y .   Fu el  co s m in im izatio n ,   ac h iev ed   th r o u g h   th SO  alg o r ith m ,   r ed u ce d   c o s ts   to   2 . 0 0 3   m illi o n   USD/h ,   in d icatin g   th at  th p en etr atio n   o f   g as  en g in p o wer   p lan ts   co n tr ib u ted   to   m o r e   ec o n o m ical  p o wer   g en e r atio n .   Fu r th er m o r e,   th v o ltag e   d ev iat io n   ac r o s s   th g r id   was  s u b s tan tially   r ed u ce d ,   im p r o v in g   v o ltag co n s is ten cy   an d   r ed u ci n g   th o v e r all  s tr ess   o n   th g r id ,   d ir ec t   r esu lt o f   th en h an ce d   s y s tem   co n f ig u r atio n   f o llo win g   th e   p l an t in teg r atio n .   T h ass ess m en also   r ev ea led   th at  th p en etr atio n   o f   g as  en g i n p o wer   p lan ts   h ad   p o s itiv im p ac o n   v o ltag s tab ilit y ,   with   th m ax im u m   L max   in d ex   d ec r ea s in g   to   0 . 0 2 0 0   p . u . ,   th er e b y   en s u r in g   s tr o n g e r   g r id   s tab ilit y   u n d er   v ar y in g   lo a d   c o n d itio n s .   Ad d itio n ally ,   ac tiv p o wer   lo s s es  wer m in im ized   to   0 . 3 4 2 3   MW,  r ef lectin g   th e   in cr ea s ed   ef f icien cy   b r o u g h ab o u b y   th e   p o w er   p lan in te g r atio n .   T h ese   f in d in g s   h ig h lig h th e   cr u cial  r o le  th at  th e   in tr o d u ctio n   o f   g as  en g in p o wer   p lan ts   p lay s   in   o p tim izin g   g r id   p e r f o r m an ce ,   d em o n s tr atin g   th at  s u ch   in te g r atio n   n o t o n l y   en h a n ce s   ec o n o m ic  o u tco m es b u t a ls o   s ig n if ic an tly   im p r o v es th tech n ical  s tab ilit y   an d   ef f icien cy   o f   th p o wer   s y s tem .   Ov er al l,  th s tu d y   co n f ir m s   th at  g as  en g in p o wer   p lan ts ,   wh en   p r o p er l y   in teg r ated   a n d   o p tim ized ,   ac t   as  f lex ib le   an d   ec o n o m ically   ef f icien g en er at io n   r eso u r ce s   th at   s ig n if ican tly   en h a n ce   b o t h   th tech n ical  an d   ec o n o m ic  p er f o r m an ce   o f   p r ac tical  p o wer   g r id   s y s tem s .   Fu tu r r esear ch   m a y   ex te n d   th is   wo r k   b y   i n co r p o r atin g   r en e wab le  en er g y   s o u r ce s ,   s u ch   as  s o lar   an d   win d   p o wer ,   al o n g s id g as  e n g in p o wer   p lan ts   to   ev al u ate  s y s tem   p er f o r m an ce   u n d er   h ig h er   lev els  o f   g en er atio n   v ar ia b ilit y .   I n   a d d i tio n ,   u n ce r tain ty   m o d elin g   r el ated   to   lo ad   d em an d ,   f u el   p r ic f lu ctu atio n s ,   an d   r en ewa b le  in ter m itten c y   co u ld   b in teg r ated   to   b etter   r ef lect  r ea l - wo r ld   o p er atin g   co n d itio n s .   Fu r t h er   ex ten s io n s   m ay   co n s id er   c o m p ar ativ s tu d ies  with   o th er   ad v a n ce d   m eta - h eu r is tic  alg o r ith m s   o r   t h a p p licatio n   o f   th e   p r o p o s ed   ap p r o ac h   to   d y n a m ic  o r   s ec u r ity - co n s tr a in ed   OPF  f o r m u latio n s   f o r   p r ac tical  s m ar g r id   d ep lo y m e n t.       ACK NO WL E DG M E N T S   T h au th o r s   wo u ld   lik to   ex p r ess   th eir   g r atitu d to   t h eir   co lleag u es  in   th E lectr ical  E n g in ee r in g   Dep ar tm en ts   at  b o th   th e   Un iv er s ity   o f   Pap u a   an d   th e   Un iv e r s ity   o f   Mu s am u s   f o r   th eir   v a lu ab le  in s ig h ts   a n d   ex p er tis e,   wh ich   s ig n if ican tly   co n tr ib u ted   to   th s u cc ess   o f   t h is   r esear ch .       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 .           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 .   2 ,   J u n e   20 26 535 - 545   544   Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Ad elh ar d   B en i Reh iar a                               Fre d er ik   Har y a n to   Su m b u n g                                 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   Data   av ailab ilit y   is   n o t a p p lica b le  to   th is   p ap er   as n o   n ew  d at wer cr ea ted   in   t h is   s tu d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   B .   R e h i a r a ,   E.   K .   B a w a n ,   A .   D .   P a l i n t i n ,   B .   R .   W i h y a w a r i ,   F .   Y .   S .   P a i se y ,   a n d   Y .   R .   P a s a l l i ,   S n a k e   o p t i m i z a t i o n   b a se d   o p t i ma l   p o w e r   f l o w ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n t e l l i g e n t   En g i n e e ri n g   a n d   S y s t e m s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   5 ,   p p .   6 8 3 6 9 3 ,   O c t .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 2 2 2 6 6 / i j i e s 2 0 2 4 . 1 0 3 1 . 5 2 .   [ 2 ]   K .   R a j a l a sh mi   a n d   S .   U .   P r a b h a ,   I n v e s t i g a t i o n   o f   mu l t i - o b j e c t i v e   o p t i m a l   p o w e r   f l o w   p r o b l e i n   p o w e r   sy s t e m ,   i - m a n a g e r’ s   J o u rn a l   o n   P o w e S y st e m s E n g i n e e ri n g ,   v o l .   3 ,   n o .   1 ,   p p .   2 3 2 8 ,   A p r .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 2 6 6 3 4 / j p s . 3 . 1 . 3 3 5 6 .   [ 3 ]   E.   H .   H o u sse i n ,   M .   H .   H a ssa n ,   M .   A .   M a h d y ,   a n d   S .   K a mel ,   D e v e l o p me n t   a n d   a p p l i c a t i o n   o f   e q u i l i b r i u m   o p t i mi z e r   f o r   o p t i ma l   p o w e r   f l o w   c a l c u l a t i o n   o f   p o w e r   sy s t e m,”   A p p l i e d   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   5 3 ,   n o .   6 ,   p p .   7 2 3 2 7 2 5 3 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 0 4 8 9 - 0 2 2 - 0 3 7 9 6 - 7.   [ 4 ]   C .   F u ,   Y .   Z h o n g ,   P .   Z h a n g ,   X .   H e ,   Y .   Y a n g ,   a n d   J.  Z u o ,   V S C - H V D C   i n c o r p o r a t e d   c o r r e c t i v e   sec u r i t y - c o n st r a i n e d   o p t i ma l   p o w e r   F l o w ,   J o u rn a l   o f   Ph y si c s:   C o n f e re n c e   S e ri e s ,   v o l .   2 3 2 0 ,   n o .   1 ,   p .   0 1 2 0 0 6 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 2 3 2 0 / 1 / 0 1 2 0 0 6 .   [ 5 ]   A .   K h a n ,   H .   H i z a m ,   N .   I .   A b d u l - W a h a b ,   a n d   M .   L .   O t h ma n ,   S o l u t i o n   o f   o p t i ma l   p o w e r   f l o w   u s i n g   n o n - d o m i n a t e d   s o r t i n g   m u l t i   o b j e c t i v e   b a s e d   h y b r i d   f i r e f l y   a n d   p a r t i c l e   sw a r o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m ,   E n e r g i e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 6 ,   p .   4 2 6 5 ,   A u g .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 3 1 6 4 2 6 5 .   [ 6 ]   A .   A .   El - F e r g a n y   a n d   H .   M .   H a sa n i e n ,   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 m a l   p o w e r   f l o w   u si n g   g r e y   w o l f   o p t i m i z e r   a n d   d i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n   a l g o r i t h ms ,   E l e c t r i c   P o w e C o m p o n e n t a n d   S y s t e m s ,   v o l .   4 3 ,   n o .   1 3 ,   p p .   1 5 4 8 1 5 5 9 ,   A u g .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 5 3 2 5 0 0 8 . 2 0 1 5 . 1 0 4 1 6 2 5 .   [ 7 ]   M .   S e d i g h i z a d e h ,   A .   R e z a z a d e h ,   a n d   M .   S .   Y a z d i ,   P r i c i n g   o f   r e a c t i v e   p o w e r   serv i c e   i n   d e r e g u l a t e d   e l e c t r i c i t y   mark e t b a s e d   o n   p a r t i c l e   sw a r m   o p t i m i z a t i o n ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r   a n d   El e c t ri c a l   E n g i n e e r i n g ,   p p .   9 6 0 9 6 3 ,   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 7 7 6 3 / I JC EE. 2 0 1 0 . V 2 . 2 5 9 .   [ 8 ]   N .   B .   S a p u t r a ,   M .   P u t r i ,   a n d   C h o l i s h ,   A   c o m p a r i so n   o f   a c t i v e   p o w e r   g e n e r a t e d   u n d e r   n o r ma l   c i r c u ms t a n c e s   w i t h   t h e   o p t i m i z a t i o n   st a t e   e l e c t r i c   p o w e r   sy s t e m ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Re s e a r c h   a n d   R e v i e w ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   5 8 4 5 9 0 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 5 2 4 0 3 / i j r r . 2 0 2 3 0 3 6 5 .   [ 9 ]   A .   B .   R e h i a r a ,   O p t i ma l   p o w e r   f l o w   o f   t h e   M a n o k w a r i   p o w e r   g r i d   r e g a r d i n g   p e n e t r a t i o n   o f   2 0   M W   c o m b i n e d   c y c l e   p o w e r   p l a n t ,”  i n   2 0 1 9   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   Ad v a n c e d   Me c h a t r o n i c s,  I n t e l l i g e n t   Ma n u f a c t u r e   a n d   I n d u s t ri a l   A u t o m a t i o n   ( I C A MIMI A) O c t .   2 0 1 9 ,   p p .   5 3 5 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A M I M I A 4 7 1 7 3 . 2 0 1 9 . 9 2 2 3 3 9 3 .   [ 1 0 ]   S .   A .   M o h a m e d ,   N .   A n w e r ,   a n d   M .   M .   M a h mo u d ,   S o l v i n g   o p t i m a l   p o w e r   f l o w   p r o b l e f o r   I EEE - 3 0   b u s   sy s t e m   u si n g   a   d e v e l o p e d   p a r t i c l e   sw a r o p t i m i z a t i o n   m e t h o d :   t o w a r d s   f u e l   c o s t   m i n 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   Mo d e l l i n g   a n d   S i m u l a t i o n ,   v o l .   4 5 ,   n o .   1 ,   p p .   3 0 7 3 2 0 ,   Ja n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 2 2 8 6 2 0 3 . 2 0 2 3 . 2 2 0 1 0 4 3 .   [ 1 1 ]   T.   R .   N a r t u ,   M .   S .   M a t t a ,   S .   K o r a t a n a ,   a n d   R .   K .   B o d d a ,   A   f u z z i f i e d   P a r e t o   m u l t i o b j e c t i v e   c u c k o o   s e a r c h   a l g o r i t h m   f o r   p o w e r   l o ss e mi n i m i z a t i o n   i n c o r p o r a t i n g   S V C ,   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 3 ,   n o .   2 1 ,   p p .   1 0 8 1 1 1 0 8 2 0 ,   N o v .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 5 0 0 - 018 - 3 6 3 4 - 7.   [ 1 2 ]   S .   H a d d i ,   O .   B o u k e t i r ,   a n d   T.   B o u k t i r ,   I mp r o v e d   o p t i mal   p o w e r   f l o w   f o r   a   p o w e r   s y st e i n c o r p o r a t i n g   w i n d   p o w e r   g e n e r a t i o n   b y   u si n g   g r e y   w o l f   o p t i mi z e r   a l g o r i t h m ,   A d v a n c e s   i n   E l e c t ri c a l   a n d   El e c t r o n i c   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 6 ,   n o .   4 ,   D e c .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 5 5 9 8 / a e e e . v 1 6 i 4 . 2 8 8 3 .   [ 1 3 ]   K .   A u r a n g z e b ,   S .   S h a f i q ,   M .   A l h u ss e i n ,   P a m i r ,   N .   Ja v a i d ,   a n d   M .   I mr a n ,   A n   e f f e c t i v e   s o l u t i o n   t o   t h e   o p t i ma l   p o w e r   f l o w   p r o b l e m   u si n g   me t a - h e u r i s t i c   a l g o r i t h ms,”   Fr o n t i e rs  i n   E n e r g y   Re s e a rc h ,   v o l .   1 1 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f e n r g . 2 0 2 3 . 1 1 7 0 5 7 0 .   [ 1 4 ]   H .   R .   E.   H .   B o u c h e k a r a ,   M .   A .   A b i d o ,   a n d   M .   B o u c h e r ma,   O p t i ma l   p o w e r   f l o w   u s i n g   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   t e c h n i q u e ,   E l e c t ri c   P o w e S y st e m s   R e se a rc h ,   v o l .   1 1 4 ,   p p .   4 9 5 9 ,   S e p .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e p sr . 2 0 1 4 . 0 3 . 0 3 2 .   [ 1 5 ]   M .   A h m a d i p o u r ,   M .   M .   O t h m a n ,   R .   B o ,   M .   S .   Ja v a d i ,   H .   M .   R i d h a ,   a n d   M .   A l r i f a e y ,   O p t i ma l   p o w e r   f l o w   u s i n g   a   h y b r i d i z a t i o n   a l g o r i t h m o f   a r i t h me t i c   o p t i mi z a t i o n   a n d   a q u i l a   o p t i mi z e r ,   Ex p e rt   S y st e m s   w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 3 5 ,   p .   1 2 1 2 1 2 ,   J a n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 3 . 1 2 1 2 1 2 .   [ 1 6 ]   W .   N .   A . - D .   A b e d ,   S o l v i n g   p r o b a b i l i st i c   o p t i ma l   p o w e r   f l o w   w i t h   r e n e w a b l e   e n e r g y   s o u r c e i n   d i s t r i b u t i o n   n e t w o r k u s i n g   f i r e   h a w k   o p t i m i z e r ,   e - Pr i m e   -   A d v a n c e i n   El e c t ri c a l   E n g i n e e r i n g ,   El e c t r o n i c a n d   En e rg y ,   v o l .   6 ,   p .   1 0 0 3 7 0 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r i me. 2 0 2 3 . 1 0 0 3 7 0 .   [ 1 7 ]   H .   M .   Z h u a n g   a n d   X .   J .   J i a n g ,   A   w o l f   p a c k   a l g o r i t h m   f o r   a c t i v e   a n d   r e a c t i v e   p o w e r   c o o r d i n a t e d   o p t i mi z a t i o n   i n   a c t i v e   d i st r i b u t i o n   n e t w o r k ,   I O C o n f e re n c e   S e ri e s:   Ea rt h   a n d   E n v i ro n m e n t a l   S c i e n c e ,   v o l .   4 0 ,   p .   0 1 2 0 0 3 ,   A u g .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 5 - 1 3 1 5 / 4 0 / 1 / 0 1 2 0 0 3 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.