Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer

Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer

Introduction. Optimal power flow (OPF) is a fundamental task in modern power systems, aiming to ensure cost-effective generation dispatch and efficient energy distribution. The increasing integration of renewable energy sources such as photovoltaic (PV) and wind turbines (WT), alongside conventional...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2025
Hauptverfasser: Bouhadouza, B., Sadaoui, F.
Format: Artikel
Sprache:English
Veröffentlicht: National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2025
Schlagworte:
blood-sucking leech optimizer
optimal power flow
stochastic renewable energy sources
power systems
Online Zugang:http://eie.khpi.edu.ua/article/view/334732
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Electrical Engineering & Electromechanics

Institution

Electrical Engineering & Electromechanics
id eiekhpieduua-article-334732
record_format ojs
institution Electrical Engineering & Electromechanics
baseUrl_str
datestamp_date 2025-11-01T22:19:02Z
collection OJS
language English
topic blood-sucking leech optimizer
optimal power flow
stochastic renewable energy sources
power systems
spellingShingle blood-sucking leech optimizer
optimal power flow
stochastic renewable energy sources
power systems
Bouhadouza, B.
Sadaoui, F.
Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer
topic_facet blood-sucking leech optimizer
optimal power flow
stochastic renewable energy sources
power systems
оптимізатор на основі поведінки п’явки
оптимальний розподіл потужності
стохастичні відновлювані джерела енергії
енергетичні системи
format Article
author Bouhadouza, B.
Sadaoui, F.
author_facet Bouhadouza, B.
Sadaoui, F.
author_sort Bouhadouza, B.
title Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer
title_short Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer
title_full Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer
title_fullStr Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer
title_full_unstemmed Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer
title_sort optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer
title_alt Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer
description Introduction. Optimal power flow (OPF) is a fundamental task in modern power systems, aiming to ensure cost-effective generation dispatch and efficient energy distribution. The increasing integration of renewable energy sources such as photovoltaic (PV) and wind turbines (WT), alongside conventional thermal units, introduces significant variability and uncertainty into system operations. Problem. The OPF problem is nonlinear, constrained by complex technical limits, and further complicated by the stochastic nature of PV and WT power generation. Efficiently addressing these uncertainties while maintaining system optimality remains a major challenge. The goal of this study is to solve the OPF problem in power networks that integrate PV and WT systems, while accounting for the uncertainty in their power outputs. Methodology. The stochastic behavior of PV and WT units is modeled using probability distribution functions. A novel bio-inspired metaheuristic, the Blood-Sucking Leech Optimizer (BSLO), is proposed and benchmarked against two well-established algorithms: Particle Swarm Optimization (PSO) and Grey Wolf Optimizer (GWO). Simulations are conducted on both the IEEE 30-bus test system and a real Algerian transmission network. Results. The BSLO algorithm consistently outperforms PSO and GWO in minimizing generation cost, power losses, and voltage deviation across all tested scenarios. Scientific novelty. This work considers both single and multi-objective OPF formulations, whereas most previous studies focus solely on single-objective approaches. It integrates renewable generation uncertainty through probabilistic modeling and introduces a novel metaheuristic (BSLO). Validation on a real Algerian power grid confirms the method’s robustness and practical relevance. Practical value. The results confirm the BSLO algorithm as a promising and effective tool for solving complex, renewable-integrated OPF problems in real-world power systems, contributing to more reliable, economical, and flexible grid operation. References 48, tables 13, figures 17.
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/334732
work_keys_str_mv AT bouhadouzab optimalpowerflowanalysisunderphotovoltaicandwindpoweruncertaintiesusingthebloodsuckingleechoptimizer
AT sadaouif optimalpowerflowanalysisunderphotovoltaicandwindpoweruncertaintiesusingthebloodsuckingleechoptimizer
first_indexed 2025-11-02T02:08:55Z
last_indexed 2025-11-02T02:08:55Z
_version_ 1850423688505065472
spelling eiekhpieduua-article-3347322025-11-01T22:19:02Z Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer Bouhadouza, B. Sadaoui, F. blood-sucking leech optimizer optimal power flow stochastic renewable energy sources power systems оптимізатор на основі поведінки п’явки оптимальний розподіл потужності стохастичні відновлювані джерела енергії енергетичні системи Introduction. Optimal power flow (OPF) is a fundamental task in modern power systems, aiming to ensure cost-effective generation dispatch and efficient energy distribution. The increasing integration of renewable energy sources such as photovoltaic (PV) and wind turbines (WT), alongside conventional thermal units, introduces significant variability and uncertainty into system operations. Problem. The OPF problem is nonlinear, constrained by complex technical limits, and further complicated by the stochastic nature of PV and WT power generation. Efficiently addressing these uncertainties while maintaining system optimality remains a major challenge. The goal of this study is to solve the OPF problem in power networks that integrate PV and WT systems, while accounting for the uncertainty in their power outputs. Methodology. The stochastic behavior of PV and WT units is modeled using probability distribution functions. A novel bio-inspired metaheuristic, the Blood-Sucking Leech Optimizer (BSLO), is proposed and benchmarked against two well-established algorithms: Particle Swarm Optimization (PSO) and Grey Wolf Optimizer (GWO). Simulations are conducted on both the IEEE 30-bus test system and a real Algerian transmission network. Results. The BSLO algorithm consistently outperforms PSO and GWO in minimizing generation cost, power losses, and voltage deviation across all tested scenarios. Scientific novelty. This work considers both single and multi-objective OPF formulations, whereas most previous studies focus solely on single-objective approaches. It integrates renewable generation uncertainty through probabilistic modeling and introduces a novel metaheuristic (BSLO). Validation on a real Algerian power grid confirms the method’s robustness and practical relevance. Practical value. The results confirm the BSLO algorithm as a promising and effective tool for solving complex, renewable-integrated OPF problems in real-world power systems, contributing to more reliable, economical, and flexible grid operation. References 48, tables 13, figures 17. Вступ. Оптимальний розподіл потужності (OPF) є фундаментальним завданням у сучасних енергосистемах, спрямованим на забезпечення економічно ефективного розподілу та генерації енергії. Зростаюча інтеграція відновлюваних джерел енергії, таких як фотоелектричні (PV) та вітрові турбіни (WT), поряд з традиційними тепловими установками, вносить значну мінливість та невизначеність у роботу системи. Проблема. Завдання OPF є нелінійним зі складними технічними обмеженнями та додатково ускладненим стохастичною природою генерації електроенергії PV та WT установками. Ефективне вирішення цих невизначеностей за збереження оптимальності системи залишається серйозною проблемою. Метою роботи є вирішення завдання OPF в енергомережах з інтегрованими PV та WT системами з урахуванням невизначеності їхньої вихідної потужності. Методика. Стохастична поведінка PV та WT установок моделюється з використанням функцій розподілу ймовірностей. Запропоновано новий біоінспірований метаевристичний алгоритм на основі поведінки п’явки (BSLO), який порівнюється з двома алгоритмами, що добре зарекомендували себе: метод рою частинок (PSO) і метод сірого вовка (GWO). Моделювання проводилося як у тестовій системі IEEE з 30 шинами, так і у реальній алжирській мережі електропередачі. Результати. Алгоритм BSLO стабільно перевершує PSO та GWO щодо мінімізації вартості генерації, втрат потужності та відхилень напруги у всіх протестованих сценаріях. Наукова новизна. У цій роботі розглядаються як однокритеріальні, так і багатокритеріальні формулювання OPF, тоді як більшість попередніх досліджень фокусувалися виключно на однокритеріальних підходах. Це враховує невизначеність генерації відновлюваних джерел енергії за допомогою імовірнісного моделювання і представляє новий метаевристичний алгоритм (BSLO). Перевірка на реальній алжирській енергосистемі підтверджує надійність та практичну значущість методу. Практична значимість. Результати підтверджують, що алгоритм BSLO є перспективним та ефективним інструментом для вирішення складних завдань OPF, інтегрованих з відновлюваними джерелами енергії, у реальних енергосистемах, сприяючи більш надійній, економічній та гнучкішій роботі мережі. Бібл. 48, табл. 13, рис. 17. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2025-11-02 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/334732 10.20998/2074-272X.2025.6.03 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 6 (2025); 15-26 Электротехника и Электромеханика; № 6 (2025); 15-26 Електротехніка і Електромеханіка; № 6 (2025); 15-26 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/334732/330006 Copyright (c) 2025 B. Bouhadouza, F. Sadaoui http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

Ähnliche Einträge