Improved Version of Reptile Search Algorithm for Economic Load Dispatch Problem in Turkey

Abstract

Reptile Search Algorithm is a new generation swarm-based optimization method developed by modeling the hunting patterns of reptiles. The algorithm is designed specifically for the crocodile species. Behaviors of crocodiles such as high walking, belly walking, hunting coordination, hunting cooperation are modeled as different operators in the algorithm. Reptile Search Algorithm has been previously applied to benchmark functions and real world engineering design problems. In these fields, this new generation heuristic method achieved successful results. Reducing energy production costs in thermal power plants is a very important issue. Many optimization methods have been used in this area to provide energy efficiency. In this article, the success of the approaches are evaluated by applying the Reptile Search Algorithm and the improved version of the algorithm separately to the economic load dispatch problem for power systems in Turkey. This study reveals that the performance of the Reptile Search Algorithm has been improved with the updates and the new version of the algorithm is a more effective method in the field of fuel cost optimization in thermal power plants.

Keywords

• Reptile search algorithm
• Economic load dispatch problem
• Power systems
• Optimization
• Meta-heuristic optimization algorithms

Türkiye Özelinde Ekonomik Yük Dağıtım Problemi için Sürüngen Arama Algoritmasının Geliştirilmiş Versiyonu

Abstract

Sürüngen Arama Algoritması, sürüngenlerin avlanma kalıplarının modellenmesiyle geliştirilmiş yeni nesil sürü tabanlı bir optimizasyon yöntemidir. Algoritma, özellikle timsah türleri için tasarlanmıştır. Algoritmada timsahların yüksekte yürüme, göbekte yürüme, avlanma koordinasyonu, avlanma işbirliği gibi davranışları farklı operatörler olarak modellenmiştir. Sürüngen Arama Algoritması daha önce kıyaslama fonksiyonlarına ve gerçek dünya mühendislik tasarım problemlerine uygulanmıştır. Bu alanlarda, bu yeni nesil buluşsal yöntem başarılı sonuçlar elde etmiştir. Termik santrallerde enerji üretim maliyetlerinin düşürülmesi çok önemli bir konudur. Enerji verimliliğini sağlamak için bu alanda birçok optimizasyon yöntemi kullanılmıştır. Bu makalede, Türkiye’deki güç sistemleri için ekonomik yük dağıtım problemine Sürüngen Arama Algoritması ve algoritmanın geliştirilmiş versiyonu ayrı ayrı uygulanarak bu yaklaşımların başarısı değerlendirilmektedir. Bu çalışma, Sürüngen Arama Algoritmasının performansının yapılan güncellemelerle geliştirildiğini ve algoritmanın yeni versiyonunun termik santrallerde yakıt maliyet optimizasyonu alanında daha etkili bir yöntem olduğunu ortaya koymaktadır.

Keywords

• Sürüngen arama algoritması
• Ekonomik yük dağıtım problemi
• Güç sistemleri
• Optimizasyon
• Meta-sezgisel optimizasyon algoritmaları

References

1. [1] T. Yalçınöz, T. Yavuzer ve H. Altun, “Tabu araştırma algoritması kullanılarak ekonomik yük dağıtım probleminin çözümü,” Elektrik-Elektronik-Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, Bursa, Türkiye, 2002.
2. [2] M. Kurban ve Ü. Başaran, “Türkiye’deki 380 kV’luk 14 baralı güç sisteminde ekonomik yüklenme analizi,” Elektrik-Elektronik, Bilgisayar Mühendisliği 11. Ulusal Kongresi, İstanbul, Türkiye, 2005.
3. [3] S. Duman ve A. Öztürk, “Türkiye’deki güç sisteminde tavlama benzetimi, genetik algoritma ve tabu araştırma algoritmaları kullanılarak ekonomik dağıtım,” Eng. Sci., c. 5, s.1, ss. 64-78, 2010.
4. [4] R. Rahmani, M.F. Othman, R. Yusof, and M. Khalid, “Solving economic dispatch problem using particle swarm optimization by an evolutionary technique for initializing particles,” J. Theor. Appl. Inf. Technol., vol. 46, no. 2, pp. 526-536, 2012.
5. [5] A.H. Bindu, and M.D. Reddy, “Economic load dispatch using cuckoo search algorithm,” Int. J. Eng. Res. Appl. (IJERA), vol. 3, no. 4, pp. 498-502, 2013.
6. [6] S. Banerjee, D. Maity, and C.K. Chanda, “Teaching learning based optimization for economic load dispatch problem considering valve point loading effect,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 73, pp. 456-464, 2015.
7. [7] M.S. Turgut ve G.K. Demir, “Ekonomik yük dağıtımı probleminin yapay işbirlikçi algoritması ile çözümü,” Dokuz Eylül Üniversitesi-Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, c. 19, s. 55, ss. 16-27, 2017.
8. [8] Ö.P. Akkaş, Y. Arıkan, and E. Çam, “Load dispatch for a power system in terms of economy and environment by using VIKOR method,” Dokuz Eylul University-Faculty of Engineering Journal of Science and Engineering, vol. 19, no. 57, pp. 733-741, 2017.

9. [9] E.S. Ali, and S.M. Abd Elazim, “Mine blast algorithm for environmental economic load dispatch with valve loading effect,” Neural Comput & Applic, vol. 30, pp. 261–270, 2018.
10. [10] Y.V.K. Reddy and M.D. Reddy, “Economic load dispatch problem with ant lion optimization using practical constraints,” Gazi Univ. J. Sci., vol. 32, no. 2, pp. 524-542, 2019.
11. [11] M.U. Malik, M.M. Zaid and A. Ahmad, "Solution of economic load dispatch problem by modified whales optimization algorithm," 2019 International Symposium on Recent Advances in Electrical Engineering (RAEE), Islamabad, Pakistan, 2019.
12. [12] C. Fu, S. Zhang, and K-H. Chao, “Energy management of a power system for economic load dispatch using the artificial intelligent algorithm,” Electronics, vol. 9, no. 108, pp. 1-19, 2020.
13. [13] C. Andiç, A. Öztürk ve S. Tosun, “Türkiye’deki güç sisteminde karga arama algoritması kullanılarak ekonomik yük dağıtımı,” Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, c. 8, s. 2020, ss. 428-436, 2020.
14. [14] S. Deb, E.H. Houssein, M. Said and D.S. Abdelminaam, "Performance of turbulent flow of water optimization on economic load dispatch problem," IEEE Access, vol. 9, pp. 77882-77893, 2021.
15. [15] M.A. Al-Betar, M.A. Awadallah, R.A. Zitar, and K. Assaleh, “Economic load dispatch using memetic sine cosine algorithm,” J. Ambient Intell. Hum. Comput., vol. 14, pp. 11685–11713, 2023.
16. [16] W. Aribowo, “ Comparison study on economic load dispatch using metaheuristic algorithm,” Gazi Univ. J. Sci., vol. 35, no. 1, pp. 26-40, 2022.
17. [17] M. Said, E. H. Houssein, S. Deb, R. M. Ghoniem and A. G. Elsayed, "Economic load dispatch problem based on search and rescue optimization algorithm," IEEE Access, vol. 10, pp. 47109-47123, 2022.
18. [18] M.K. Döşoğlu, S. Duman ve A. Öztürk, “Genetik algoritma kullanılarak ekonomik dağıtım analizi: Türkiye uygulaması,” J. Polytech., c. 12, s. 3, ss. 167-172, 2009.
19. [19] I. Ahmed, A.R. Rao, A. Shah, E. Alamzeb, and J.A. Khan, “Performance of various metaheuristic techniques for economic dispatch problem with valve point loading effects and multiple fueling options,” Adv. Electr. Eng., vol. 2014, no. 765053, pp. 1-14, 2014. https://doi.org/10.1155/2014/765053.
20. [20] A.E. Yıldırım, “Optimization of fuel cost in electric power systems using harmony search algorithm,” Int. J. Eng. Res. Dev., vol. 13, no. 2, pp. 531-544, 2021.
21. [21] I. Ahmed, U-E-H. Alvi, A. Basit, T. Khursheed, A. Alvi, K-S. Hong, and M. Rehan, “A novel hybrid soft computing optimization framework for dynamic economic dispatch problem of complex non-convex contiguous constrained machines,” PLoS ONE, vol. 17, no. 1, pp. 1-32, 2022.
22. [22] L. Abualigah, M. Abd Elaziz, P. Sumari, Z.W. Geem, and A.H. Gandomi, “Reptile search algorithm (RSA): A nature-inspired meta-heuristic optimizer,” Expert Syst. Appl., vol. 191, no. 116158, 2022.
23. [23] A.E. Yıldırım, “Solving optimum load dispatch problem with valve-point loading effect using reptile search algorithm,” The Hodja Akhmet Yassawi International Conference of Scientific Research, Lankaran, Azerbaijan, 2022, pp. 510-516.
24. [24] F.A. Hashim, E.H. Houssein, K. Hussain, M.S. Mabrouk, and W. Al-Atabany, “Honey badger algorithm: New metaheuristic algorithm for solving optimization problems,” Math. Comput. Simul., vol. 192, pp. 84-110, 2022.
25. [25] Y. Xiao, X. Sun, Y. Guo, H. Cui, Y. Wang, J. Li, and S. Li, “An enhanced honey badger algorithm based on Lévy flight and refraction opposition-based learning for engineering design problems,” J. Intell. Fuzzy Syst., vol. 43, no. 4, pp. 4517-4540, 2022.