Improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy

Improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy

The aim of this paper is to present a new improved grey wolf optimizer (IGWO) to solve the optimal reactive power dispatch (ORPD) problem with and without penetration of renewable energy resources (RERs). It is a nonlinear multivariable problem of optimization, with multiconstraints. The purpose is...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2025
Автор: Laouafi, F.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2025
Теми:
optimal reactive power dispatch
renewable energy resources
wind energy
solar energy
improved grey wolf optimizer
Онлайн доступ:http://eie.khpi.edu.ua/article/view/311526
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Electrical Engineering & Electromechanics

Репозитарії

Electrical Engineering & Electromechanics
id eiekhpieduua-article-311526
record_format ojs
institution Electrical Engineering & Electromechanics
baseUrl_str
datestamp_date 2025-01-01T22:17:57Z
collection OJS
language English
topic optimal reactive power dispatch
renewable energy resources
wind energy
solar energy
improved grey wolf optimizer
spellingShingle optimal reactive power dispatch
renewable energy resources
wind energy
solar energy
improved grey wolf optimizer
Laouafi, F.
Improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy
topic_facet оптимальний розподіл реактивної потужності
відновлювані джерела енергії
енергія вітру
сонячна енергія
покращений оптимізатор сірого вовка
optimal reactive power dispatch
renewable energy resources
wind energy
solar energy
improved grey wolf optimizer
format Article
author Laouafi, F.
author_facet Laouafi, F.
author_sort Laouafi, F.
title Improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy
title_short Improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy
title_full Improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy
title_fullStr Improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy
title_full_unstemmed Improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy
title_sort improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy
title_alt Improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy
description The aim of this paper is to present a new improved grey wolf optimizer (IGWO) to solve the optimal reactive power dispatch (ORPD) problem with and without penetration of renewable energy resources (RERs). It is a nonlinear multivariable problem of optimization, with multiconstraints. The purpose is to minimize real power losses and improve the voltage profile of a given electric system by adjusting control variables, such as generator voltages, tap ratios of a transformer, switching VAr sources, without violating technical constraints that are presented as equalities and inequalities. Methodology. Metaheuristics are stochastic algorithms that can be applied to solve a wide variety of optimization problems without needing specific problem structure information. The penetration of RERs into electric power networks has been increased considerably to reduce the dependence of conventional energy resources, reducing the generation cost and greenhouse emissions. It is essential to include these sources in power flow studies. The wind and photovoltaic based systems are the most applied technologies in electrical systems compared to other technologies of RERs. Moreover, grey wolf optimizer (GWO) is a powerful metaheuristic algorithm that can be used to solve optimization problems. It is inspired from the social hierarchy and hunting behavior of grey wolves in the wild. The novelty. This paper presents an IGWO to solve the ORPD problem in presence of RERs. Methods. The IGWO based on enhancing the exploitation phase of the conventional GWO. The robustness of the method is tested on the IEEE 30 bus test system. For the control variables, a mixed representation (continuous/discrete), is proposed. The obtained results demonstrate the effectiveness of the introduced improvement and ability of the proposed algorithm for finding better solutions compared to other presented methods. References 40, tables 3, figures 9.
publisher National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
publishDate 2025
url http://eie.khpi.edu.ua/article/view/311526
work_keys_str_mv AT laouafif improvedgreywolfoptimizerforoptimalreactivepowerdispatchwithintegrationofwindandsolarenergy
first_indexed 2025-07-17T11:50:27Z
last_indexed 2025-07-17T11:50:27Z
_version_ 1850412197078892544
spelling eiekhpieduua-article-3115262025-01-01T22:17:57Z Improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy Improved grey wolf optimizer for optimal reactive power dispatch with integration of wind and solar energy Laouafi, F. оптимальний розподіл реактивної потужності відновлювані джерела енергії енергія вітру сонячна енергія покращений оптимізатор сірого вовка optimal reactive power dispatch renewable energy resources wind energy solar energy improved grey wolf optimizer The aim of this paper is to present a new improved grey wolf optimizer (IGWO) to solve the optimal reactive power dispatch (ORPD) problem with and without penetration of renewable energy resources (RERs). It is a nonlinear multivariable problem of optimization, with multiconstraints. The purpose is to minimize real power losses and improve the voltage profile of a given electric system by adjusting control variables, such as generator voltages, tap ratios of a transformer, switching VAr sources, without violating technical constraints that are presented as equalities and inequalities. Methodology. Metaheuristics are stochastic algorithms that can be applied to solve a wide variety of optimization problems without needing specific problem structure information. The penetration of RERs into electric power networks has been increased considerably to reduce the dependence of conventional energy resources, reducing the generation cost and greenhouse emissions. It is essential to include these sources in power flow studies. The wind and photovoltaic based systems are the most applied technologies in electrical systems compared to other technologies of RERs. Moreover, grey wolf optimizer (GWO) is a powerful metaheuristic algorithm that can be used to solve optimization problems. It is inspired from the social hierarchy and hunting behavior of grey wolves in the wild. The novelty. This paper presents an IGWO to solve the ORPD problem in presence of RERs. Methods. The IGWO based on enhancing the exploitation phase of the conventional GWO. The robustness of the method is tested on the IEEE 30 bus test system. For the control variables, a mixed representation (continuous/discrete), is proposed. The obtained results demonstrate the effectiveness of the introduced improvement and ability of the proposed algorithm for finding better solutions compared to other presented methods. References 40, tables 3, figures 9. Метою статті є представлення нового покращеного оптимізатора сірого вовка (IGWO) для вирішення задачі оптимального розподілу реактивної потужності (ORPD) із застосуванням відновлюваних джерел енергії (RERs) та без них. Це нелінійне багатовимірне завдання оптимізації з безліччю обмежень. Мета полягає в тому, щоб мінімізувати реальні втрати потужності і покращити профіль напруги заданої електричної системи шляхом регулювання змінних керуючих, таких як напруги генератора, коефіцієнти відгалужень трансформатора, перемикання джерел реактивної потужності, не порушуючи технічних обмежень, які представлені у вигляді рівностей і нерівностей. Методологія. Метаевристика – це стохастичні алгоритми, які можна застосовувати для вирішення широкого спектра задач оптимізації без необхідності конкретної інформації про структуру проблеми. Проникнення RER в електромережі значно зросла задля зниження залежності від традиційних джерел енергії, зниження вартості генерації та викидів парникових газів. Вкрай важливо включити ці джерела до дослідження потоків потужності. Системи на основі вітру та фотоелектрики є найбільш застосовуваними технологіями в електричних системах порівняно з іншими технологіями RERs. Більш того, оптимізатор сірого вовка (GWO) – це потужний метаевристичний алгоритм, який можна використовувати для розв’язання оптимізації задач. Він натхненний соціальною ієрархією та мисливською поведінкою сірих вовків у дикій природі. Новизна. У цій статті представлено IGWO для вирішення проблеми ORPD при наявності RERs. Методи. IGWO, заснований на покращенні фази експлуатації звичайного GWO. Надійність методу перевірена на тестовій системі шини IEEE 30. Для керуючих змінних запропоновано змішане уявлення (безперервне/дискретне). Отримані результати демонструють ефективність введеного покращення та здатність запропонованого алгоритму знаходити кращі рішення порівняно з іншими методами. Бібл. 40, табл. 3, рис. 9. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2025-01-02 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/311526 10.20998/2074-272X.2025.1.04 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 1 (2025); 23-30 Электротехника и Электромеханика; № 1 (2025); 23-30 Електротехніка і Електромеханіка; № 1 (2025); 23-30 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/311526/308417 Copyright (c) 2025 F. Laouafi http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

Схожі ресурси