Tytuł pozycji:
A novel nature-inspired meta-heuristic algorithm for solving the economic and environmental dispatch problems in power system
n this paper, a novel nature-based meta-heuristic technique, named cheetah optimizer (CO) algorithm is suggested to solve the Optimal Power Flow (OPF) problem in electric power systems. The optimization method is inspired by the hunting behavior of cheetahs in the wild. The investigation process for optimal global solutions is based on three principal prey-hunting strategies, namely search, sit-and-wait, and attack. The presented technique is applied to solve two famous OPF problems, which are Economic and Environmental Dispatch (EED) by reducing total fuel cost and total gas emission level, respectively. The proposed approach was employed in the case of the IEEE 30-bus test system. The effectiveness of the CO method is justified based on a comparison report of its simulation results with those of other optimization algorithms recently developed in the literature.
W artykule zaproponowano nowatorską meta-heurystyczną technikę opartą na naturze, nazwaną algorytmem optymalizatora geparda (CO), do rozwiązywania problemu optymalnego przepływu mocy (OPF) w systemach elektroenergetycznych. Metoda optymalizacji jest inspirowana zachowaniami łowieckimi gepardów na wolności. Proces poszukiwania optymalnych rozwiązań globalnych opiera się na trzech głównych strategiach polowania na ofiary, a mianowicie poszukiwaniu, siedzeniu i czekaniu oraz ataku. Zaprezentowana technika jest stosowana do rozwiązywania dwóch znanych problemów OPF, którymi są dyspozycja ekonomiczna i środowiskowa (EED) poprzez zmniejszenie całkowitego kosztu paliwa i całkowitego poziomu emisji gazów. Proponowane podejście zostało zastosowane w przypadku systemu testowego IEEE 30-bus. Skuteczność metody CO jest uzasadniona na podstawie raportu porównawczego jej wyników symulacji z wynikami innych algorytmów optymalizacyjnych opracowanych ostatnio w literaturze.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).
