Probabilistic optimal power flow in power systems with Renewable energy integration using Enhanced walrus optimization algorithm

功率流 可再生能源 概率逻辑 电力系统 优化算法 数学优化 功率(物理) 计算机科学 流量(数学) 能量(信号处理) 算法 工程类 数学 电气工程 人工智能 物理 统计 几何学 量子力学
作者
Hany M. Hasanien,Ibrahim Alsaleh,Zia Ullah,Abdullah Alassaf
出处
期刊:Ain Shams Engineering Journal [Elsevier BV]
卷期号:: 102663-102663 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.asej.2024.102663
摘要

This paper presents a novel approach to solve the Probabilistic Optimal Power Flow (POPF) problem using the Enhanced Walrus Optimization (EWO) Algorithm. The proposed EWO is applied to the 30 and 118-bus IEEE systems, demonstrating its effectiveness in handling the complexities of the grid with renewable energy sources (RESs). The algorithm effectively addresses the uncertainties associated with RES generation, ensuring system reliability and minimizing generation costs. The proposed optimization method performs better than existing algorithms, achieving smooth and speedy convergence with high solution accuracy. The research findings demonstrate that the EWO is an efficient tool for tackling the POPF problem in power systems with RESs. Moreover, the effectiveness of the proposed methodology is extensively clarified by the sensitivity analyses. This work demonstrates the potential of the EWO as a viable method for RES integration-assisted power system optimization, providing opportunities for more study into cutting-edge grid optimization techniques.
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