Efficient and reliable scheduling of power generating units in the unit commitment problem using the Tardigrade optimization algorithm
Introduction. The unit commitment (UC) problem is a critical operational task in power systems, involving the optimal scheduling of generating units while meeting demand, satisfying technical constraints, and minimizing operating costs. Due to its combinatorial nature, nonlinear characteristics, and...
Saved in:
| Date: | 2026 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2026
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://eie.khpi.edu.ua/article/view/352729 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Institution
Electrical Engineering & Electromechanics| _version_ | 1859471850896097281 |
|---|---|
| author | Alomari, S. A. Smerat, A. Malik, O. P. Dehghani, M. Montazeri, Z. |
| author_facet | Alomari, S. A. Smerat, A. Malik, O. P. Dehghani, M. Montazeri, Z. |
| author_sort | Alomari, S. A. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-03-01T22:04:33Z |
| description | Introduction. The unit commitment (UC) problem is a critical operational task in power systems, involving the optimal scheduling of generating units while meeting demand, satisfying technical constraints, and minimizing operating costs. Due to its combinatorial nature, nonlinear characteristics, and numerous interdependent constraints, UC poses a highly complex optimization challenge. Metaheuristic algorithms have demonstrated strong potential in addressing such large-scale problems; however, many existing methods struggle to maintain a proper exploration–exploitation balance, limiting their performance in dynamic UC environments. Problem. Traditional metaheuristic algorithms often suffer from premature convergence, inadequate local refinement, or dependency on control parameters that require tuning. Such limitations reduce robustness and adaptability when dealing with UC’s intricate search landscape. Therefore, there is a need for a parameter-free, self-adaptive optimization algorithm capable of reliably solving UC with high efficiency and convergence stability. The goal of this study is to develop an efficient and reliable scheduling framework for power generating units in the UC problem by employing the tardigrade optimization algorithm (TOA) and to demonstrate its effectiveness compared with established optimization techniques. Methodology. TOA is inspired by the active and cryptobiotic survival behaviors of tardigrades. The exploration phase imitates active adaptive locomotion to broaden global search, while the exploitation phase abstracts cryptobiotic stability to refine solutions locally. These mechanisms are formulated through adaptive state-transition operators that adjust search behavior automatically without external parameters. TOA is applied to a 24-hour UC problem consisting of 10 generating units under realistic load and operational constraints. Its performance is benchmarked against 6 widely used metaheuristic algorithms. Results. The proposed TOA achieves the lowest total operating cost, exhibits strong convergence behavior, and demonstrates high consistency across independent runs, outperforming all comparative methods. The scientific novelty lies in introducing a biologically inspired, parameter-free, self-adaptive metaheuristic algorithm. Its practical value is validated through superior performance in UC scheduling, indicating strong potential for broader power system optimization tasks. References 21, tables 3, figures 3. |
| first_indexed | 2026-03-12T15:49:05Z |
| format | Article |
| id | eiekhpieduua-article-352729 |
| institution | Electrical Engineering & Electromechanics |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2026-03-12T15:49:05Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | eiekhpieduua-article-3527292026-03-01T22:04:33Z Efficient and reliable scheduling of power generating units in the unit commitment problem using the Tardigrade optimization algorithm Efficient and reliable scheduling of power generating units in the unit commitment problem using the Tardigrade optimization algorithm Alomari, S. A. Smerat, A. Malik, O. P. Dehghani, M. Montazeri, Z. tardigrade optimization algorithm unit commitment problem metaheuristic algorithm power system optimization power generating unit алгоритм оптимізації тихоходки завдання планування роботи енергоблоків метаевристичний алгоритм оптимізація енергосистеми енергогенеруюча установка Introduction. The unit commitment (UC) problem is a critical operational task in power systems, involving the optimal scheduling of generating units while meeting demand, satisfying technical constraints, and minimizing operating costs. Due to its combinatorial nature, nonlinear characteristics, and numerous interdependent constraints, UC poses a highly complex optimization challenge. Metaheuristic algorithms have demonstrated strong potential in addressing such large-scale problems; however, many existing methods struggle to maintain a proper exploration–exploitation balance, limiting their performance in dynamic UC environments. Problem. Traditional metaheuristic algorithms often suffer from premature convergence, inadequate local refinement, or dependency on control parameters that require tuning. Such limitations reduce robustness and adaptability when dealing with UC’s intricate search landscape. Therefore, there is a need for a parameter-free, self-adaptive optimization algorithm capable of reliably solving UC with high efficiency and convergence stability. The goal of this study is to develop an efficient and reliable scheduling framework for power generating units in the UC problem by employing the tardigrade optimization algorithm (TOA) and to demonstrate its effectiveness compared with established optimization techniques. Methodology. TOA is inspired by the active and cryptobiotic survival behaviors of tardigrades. The exploration phase imitates active adaptive locomotion to broaden global search, while the exploitation phase abstracts cryptobiotic stability to refine solutions locally. These mechanisms are formulated through adaptive state-transition operators that adjust search behavior automatically without external parameters. TOA is applied to a 24-hour UC problem consisting of 10 generating units under realistic load and operational constraints. Its performance is benchmarked against 6 widely used metaheuristic algorithms. Results. The proposed TOA achieves the lowest total operating cost, exhibits strong convergence behavior, and demonstrates high consistency across independent runs, outperforming all comparative methods. The scientific novelty lies in introducing a biologically inspired, parameter-free, self-adaptive metaheuristic algorithm. Its practical value is validated through superior performance in UC scheduling, indicating strong potential for broader power system optimization tasks. References 21, tables 3, figures 3. Вступ. Проблема зобов’язань за потужністю одиниць (UC) є критично важливим операційним завданням в енергетичних системах, що включає оптимальне планування генеруючих блоків з одночасним задоволенням попиту, технічних обмежень та мінімізацією експлуатаційних витрат. Через свою комбінаторну природу, нелінійні характеристики та численні взаємозалежні обмеження, UC створює дуже складну задачу оптимізації. Метаевристичні алгоритми продемонстрували значний потенціал у вирішенні таких масштабних проблем, однак багато існуючих методів мають труднощі з підтримкою належного балансу між розвідкою та експлуатацією, що обмежує їхню продуктивність у динамічних середовищах UC. Проблема. Традиційні метаевристичні алгоритми часто страждають від передчасної збіжності, недостатнього локального уточнення або залежності від параметрів керування, які потребують налаштування. Такі обмеження знижують стійкість та адаптивність при роботі зі складним ландшафтом пошуку UC. Тому існує потреба в безпараметричному, самоадаптивному алгоритмі оптимізації, здатному надійно вирішувати UC з високою ефективністю та стабільністю збіжності. Метою роботи є розробка ефективної та надійної системи планування роботи енергоблоків у задачі оптимізації енергосистеми з використанням алгоритму оптимізації тихоходок (TOA) та демонстрація її ефективності порівняно з існуючими методами оптимізації. Методика. TOA натхненний активною та криптобіотичною поведінкою тихоходок, спрямованою на виживання. Фаза дослідження імітує активне адаптивне пересування для розширення глобального пошуку, тоді як фаза експлуатації абстрагує криптобіотичну стабільність для локального уточнення рішень. Ці механізми формулюються за допомогою адаптивних операторів переходу станів, які автоматично коригують поведінку пошуку без зовнішніх параметрів. TOA застосовується до 24-годинної задачі UC, що складається з 10 генеруючих блоків за реальних обмежень навантаження та експлуатації. Його продуктивність порівнюється з 6 широко використовуваними метаевристичними алгоритмами. Результати. Запропонований TOA досягає найнижчих загальних експлуатаційних витрат, демонструє значну поведінку збіжності та демонструє високу узгодженість у незалежних запусках, перевершуючи всі порівняльні методи. Наукова новизна полягає у впровадженні біологічно натхненного, безпараметричного, самоадаптивного метаевристичного алгоритму. Його практична цінність підтверджена високою продуктивністю у плануванні UC, що вказує на значний потенціал для ширших завдань оптимізації енергосистеми. Бібл. 21, табл. 3, рис. 3. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2026-03-02 Article Article application/pdf https://eie.khpi.edu.ua/article/view/352729 10.20998/2074-272X.2026.2.03 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 2 (2026); 15-21 Электротехника и Электромеханика; № 2 (2026); 15-21 Електротехніка і Електромеханіка; № 2 (2026); 15-21 2309-3404 2074-272X en https://eie.khpi.edu.ua/article/view/352729/339403 Copyright (c) 2026 S. A. Alomari, A. Smerat, O. P. Malik, M. Dehghani, Z. Montazeri http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
| spellingShingle | tardigrade optimization algorithm unit commitment problem metaheuristic algorithm power system optimization power generating unit Alomari, S. A. Smerat, A. Malik, O. P. Dehghani, M. Montazeri, Z. Efficient and reliable scheduling of power generating units in the unit commitment problem using the Tardigrade optimization algorithm |
| title | Efficient and reliable scheduling of power generating units in the unit commitment problem using the Tardigrade optimization algorithm |
| title_alt | Efficient and reliable scheduling of power generating units in the unit commitment problem using the Tardigrade optimization algorithm |
| title_full | Efficient and reliable scheduling of power generating units in the unit commitment problem using the Tardigrade optimization algorithm |
| title_fullStr | Efficient and reliable scheduling of power generating units in the unit commitment problem using the Tardigrade optimization algorithm |
| title_full_unstemmed | Efficient and reliable scheduling of power generating units in the unit commitment problem using the Tardigrade optimization algorithm |
| title_short | Efficient and reliable scheduling of power generating units in the unit commitment problem using the Tardigrade optimization algorithm |
| title_sort | efficient and reliable scheduling of power generating units in the unit commitment problem using the tardigrade optimization algorithm |
| topic | tardigrade optimization algorithm unit commitment problem metaheuristic algorithm power system optimization power generating unit |
| topic_facet | tardigrade optimization algorithm unit commitment problem metaheuristic algorithm power system optimization power generating unit алгоритм оптимізації тихоходки завдання планування роботи енергоблоків метаевристичний алгоритм оптимізація енергосистеми енергогенеруюча установка |
| url | https://eie.khpi.edu.ua/article/view/352729 |
| work_keys_str_mv | AT alomarisa efficientandreliableschedulingofpowergeneratingunitsintheunitcommitmentproblemusingthetardigradeoptimizationalgorithm AT smerata efficientandreliableschedulingofpowergeneratingunitsintheunitcommitmentproblemusingthetardigradeoptimizationalgorithm AT malikop efficientandreliableschedulingofpowergeneratingunitsintheunitcommitmentproblemusingthetardigradeoptimizationalgorithm AT dehghanim efficientandreliableschedulingofpowergeneratingunitsintheunitcommitmentproblemusingthetardigradeoptimizationalgorithm AT montazeriz efficientandreliableschedulingofpowergeneratingunitsintheunitcommitmentproblemusingthetardigradeoptimizationalgorithm |