Power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch
Introduction. Metaheuristic algorithms are effective for solving complex power system optimization problems characterized by nonlinearity, multimodality, and high dimensionality. Nature-inspired strategies based on adaptive biological behaviors offer significant potential to enhance search efficienc...
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/358283 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Institution
Electrical Engineering & Electromechanics| _version_ | 1864036366927527936 |
|---|---|
| author | Alomari, S. A. Smerat, A. Malik, O. P. Abu Zitar, R. Dehghani, M. Montazeri, Z. |
| author_facet | Alomari, S. A. Smerat, A. Malik, O. P. Abu Zitar, R. Dehghani, M. Montazeri, Z. |
| author_sort | Alomari, S. A. |
| baseUrl_str | http://eie.khpi.edu.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-05-01T21:05:27Z |
| description | Introduction. Metaheuristic algorithms are effective for solving complex power system optimization problems characterized by nonlinearity, multimodality, and high dimensionality. Nature-inspired strategies based on adaptive biological behaviors offer significant potential to enhance search efficiency and convergence reliability. The recently published kakapo optimization algorithm (KOA) is employed in this study to address the dynamic economic dispatch (DED) problem over a 24-hour horizon in multi-unit power systems. Problem. The DED problem extends conventional economic load dispatch into a multi-hour planning horizon, considering hourly load variations, generator ramp-rate limits, valve-point effects, and transmission losses. These characteristics render DED highly nonconvex and nonlinear, posing challenges to conventional and metaheuristic techniques. Maintaining a robust balance between global exploration and local exploitation is critical to prevent premature convergence or suboptimal generation schedules. Goal. To apply kakapo optimization algorithm for the dynamic economic dispatch problem, aiming to generate economically optimal and operationally feasible generation schedules over a 24-hour dispatch horizon while preserving population diversity and search stability. Methodology. KOA models two synergistic behavioral phases of the kakapo. Exploration is inspired by lek mating and acoustic signaling, where higher-fitness solutions emit stronger «calls» that probabilistically attract weaker candidates toward promising regions. Exploitation mimics freezing and camouflage strategies, performing fine-grained local adjustments around promising solutions with adaptive step sizes. KOA is applied to a standard five-unit system over 24 hours and benchmarked against nine well-known metaheuristics. Results. KOA achieves the lowest total generation cost, rapid convergence, and high robustness. Statistical performance metrics – including mean, best, worst, standard deviation, and rank – consistently favor KOA, confirming its effectiveness for multi-dimensional, multi-modal DED problems. Scientific novelty. KOA introduces a biologically inspired, self-adaptive search framework that balances exploration and exploitation without external control parameters. Practical value. The algorithm provides a reliable, versatile, and computationally efficient optimization tool for complex power system dispatch problems, with potential applications in renewable integration, multi-objective optimization, and real-time adaptive operations. References 29, tables 4, figures 2. |
| doi_str_mv | 10.20998/2074-272X.2026.3.13 |
| first_indexed | 2026-05-02T01:00:07Z |
| format | Article |
| id | eiekhpieduua-article-358283 |
| institution | Electrical Engineering & Electromechanics |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2026-05-02T01:00:07Z |
| 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-3582832026-05-01T21:05:27Z Power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch Power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch Alomari, S. A. Smerat, A. Malik, O. P. Abu Zitar, R. Dehghani, M. Montazeri, Z. dynamic economic dispatch kakapo optimization algorithm metaheuristic optimization power system operation valve-point effects economic load scheduling динамічний економічний розподіл навантаження алгоритм оптимізації какапо метаевристична оптимізація функціонування електроенергетичної системи ефекти клапанних точок економічне планування навантаження Introduction. Metaheuristic algorithms are effective for solving complex power system optimization problems characterized by nonlinearity, multimodality, and high dimensionality. Nature-inspired strategies based on adaptive biological behaviors offer significant potential to enhance search efficiency and convergence reliability. The recently published kakapo optimization algorithm (KOA) is employed in this study to address the dynamic economic dispatch (DED) problem over a 24-hour horizon in multi-unit power systems. Problem. The DED problem extends conventional economic load dispatch into a multi-hour planning horizon, considering hourly load variations, generator ramp-rate limits, valve-point effects, and transmission losses. These characteristics render DED highly nonconvex and nonlinear, posing challenges to conventional and metaheuristic techniques. Maintaining a robust balance between global exploration and local exploitation is critical to prevent premature convergence or suboptimal generation schedules. Goal. To apply kakapo optimization algorithm for the dynamic economic dispatch problem, aiming to generate economically optimal and operationally feasible generation schedules over a 24-hour dispatch horizon while preserving population diversity and search stability. Methodology. KOA models two synergistic behavioral phases of the kakapo. Exploration is inspired by lek mating and acoustic signaling, where higher-fitness solutions emit stronger «calls» that probabilistically attract weaker candidates toward promising regions. Exploitation mimics freezing and camouflage strategies, performing fine-grained local adjustments around promising solutions with adaptive step sizes. KOA is applied to a standard five-unit system over 24 hours and benchmarked against nine well-known metaheuristics. Results. KOA achieves the lowest total generation cost, rapid convergence, and high robustness. Statistical performance metrics – including mean, best, worst, standard deviation, and rank – consistently favor KOA, confirming its effectiveness for multi-dimensional, multi-modal DED problems. Scientific novelty. KOA introduces a biologically inspired, self-adaptive search framework that balances exploration and exploitation without external control parameters. Practical value. The algorithm provides a reliable, versatile, and computationally efficient optimization tool for complex power system dispatch problems, with potential applications in renewable integration, multi-objective optimization, and real-time adaptive operations. References 29, tables 4, figures 2. Вступ. Метаевристичні алгоритми є ефективним засобом розв’язання складних задач оптимізації електроенергетичних систем, що характеризуються нелінійністю, мультимодальністю та великою розмірністю. Природоорієнтовані стратегії, засновані на адаптивній біологічній поведінці, мають значний потенціал для підвищення ефективності пошуку та надійності збіжності. У даному дослідженні для розв’язання задачі динамічного економічного розподілу навантаження (DED) у багатогенераторних електроенергетичних системах на 24-годинному інтервалі застосовано нещодавно запропонований алгоритм оптимізації какапо (KOA). Проблема. Задача DED є розширенням класичної задачі економічного розподілу навантаження на багатогодинний часовий горизонт з урахуванням погодинних змін навантаження, обмежень швидкості зміни потужності генераторів, ефектів клапанних точок та втрат у мережі. Ці особливості роблять задачу DED сильно неопуклою та нелінійною, що створює труднощі для традиційних і метаевристичних методів. Для запобігання передчасній збіжності або отриманню неоптимальних графіків генерації необхідно забезпечити надійний баланс між глобальним пошуком і локальним уточненням. Мета. Застосувати алгоритм оптимізації какапо для задачі динамічного економічного розподілу навантаження з метою формування економічно оптимальних і технічно допустимих графіків генерації на 24-годинному інтервалі диспетчеризації зі збереженням різноманітності популяції та стабільності пошуку. Методика. Алгоритм KOA моделює дві взаємодоповнювальні поведінкові фази какапо. Етап дослідження простору пошуку ґрунтується на шлюбній поведінці на токовищі та акустичній сигналізації, за якої розв’язки з вищою пристосованістю генерують сильніші «сигнали», що з певною ймовірністю притягують слабші кандидати до перспективних областей пошуку. Етап уточнення імітує завмирання та маскування, виконуючи локальні коригування перспективних розв’язків за допомогою адаптивних кроків. Алгоритм застосовано до стандартної п’ятиагрегатної системи протягом 24 годин і порівняно з дев’ятьма відомими метаевристичними алгоритмами. Результати. KOA забезпечує найменшу сумарну вартість генерації, швидку збіжність та високу робастність. Статистичні показники ефективності, зокрема середнє значення, найкращий та найгірший результати, стандартне відхилення і ранг, стабільно підтверджують перевагу KOA, що свідчить про його ефективність для багатовимірних і мультимодальних задач DED. Наукова новизна. Алгоритм KOA пропонує біологічно натхнену самoaдаптивну пошукову структуру, яка забезпечує баланс між глобальним пошуком і локальним уточненням без використання параметрів зовнішнього керування. Практична значимість. Алгоритм є надійним, універсальним та обчислювально ефективним інструментом оптимізації для складних задач диспетчеризації електроенергетичних систем і має потенціал застосування в задачах інтеграції відновлюваних джерел енергії, багатокритеріальної оптимізації та адаптивного керування в реальному часі.. Бібл. 29, табл. 4, рис. 2. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2026-05-02 Article Article application/pdf https://eie.khpi.edu.ua/article/view/358283 10.20998/2074-272X.2026.3.13 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 3 (2026); 85-91 Электротехника и Электромеханика; № 3 (2026); 85-91 Електротехніка і Електромеханіка; № 3 (2026); 85-91 2309-3404 2074-272X en https://eie.khpi.edu.ua/article/view/358283/344208 Copyright (c) 2026 S. A. Alomari, A. Smerat, O. P. Malik, R. Abu Zitar, M. Dehghani, Z. Montazeri http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
| spellingShingle | dynamic economic dispatch kakapo optimization algorithm metaheuristic optimization power system operation valve-point effects economic load scheduling Alomari, S. A. Smerat, A. Malik, O. P. Abu Zitar, R. Dehghani, M. Montazeri, Z. Power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch |
| title | Power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch |
| title_alt | Power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch |
| title_full | Power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch |
| title_fullStr | Power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch |
| title_full_unstemmed | Power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch |
| title_short | Power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch |
| title_sort | power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch |
| topic | dynamic economic dispatch kakapo optimization algorithm metaheuristic optimization power system operation valve-point effects economic load scheduling |
| topic_facet | dynamic economic dispatch kakapo optimization algorithm metaheuristic optimization power system operation valve-point effects economic load scheduling динамічний економічний розподіл навантаження алгоритм оптимізації какапо метаевристична оптимізація функціонування електроенергетичної системи ефекти клапанних точок економічне планування навантаження |
| url | https://eie.khpi.edu.ua/article/view/358283 |
| work_keys_str_mv | AT alomarisa powersystemoperationaloptimizationusingthekakapooptimizationalgorithmfordynamiceconomicdispatch AT smerata powersystemoperationaloptimizationusingthekakapooptimizationalgorithmfordynamiceconomicdispatch AT malikop powersystemoperationaloptimizationusingthekakapooptimizationalgorithmfordynamiceconomicdispatch AT abuzitarr powersystemoperationaloptimizationusingthekakapooptimizationalgorithmfordynamiceconomicdispatch AT dehghanim powersystemoperationaloptimizationusingthekakapooptimizationalgorithmfordynamiceconomicdispatch AT montazeriz powersystemoperationaloptimizationusingthekakapooptimizationalgorithmfordynamiceconomicdispatch |