@article { author = {Behnamfar, M.R. and Barati, H. and Karami, M.}, title = {Antlion Optimization Algorithm for Optimal Self-Scheduling Unit ‎Commitment in Power System Under Uncertainties}, journal = {Journal of Operation and Automation in Power Engineering}, volume = {9}, number = {3}, pages = {226-241}, year = {2021}, publisher = {University of Mohaghegh Ardabili}, issn = {2322-4576}, eissn = {2423-4567}, doi = {10.22098/joape.2021.7941.1556}, abstract = {optimal and economic operation is one of the main topics in power systems. In this paper, a stochastic single objective framework for GenCoʼs optimal self-scheduling unit commitment under the uncertain condition and in the presence of SH units is proposed. In order to solve this problem, a new meta-heuristic optimization technique named antlion optimizer (ALO) has been used. Some of the capabilities of the ALO algorithm for solving the optimization problems included : (1) the exploration and utilization, (2) abiding convergence, (3) capable of maintaining population variety, (4) lack of regulation parameters, (5) solving problems with acceptable quality. To approximate the simulation conditions to the actual operating conditions, the uncertainties of the energy price, spinning and non-spinning reserve (operating services) prices, as well as the renewable energy resources uncertainty, are considered in the proposed model. The objective function of the problem is profit maximization and modeled as a mixed-integer programming (MIP) problem. The proposed model is implemented on an IEEE 118-bus test system and is solved in the form of six case studies. Finally, the simulation results substantiate the strength and accuracy of the proposed model.}, keywords = {Antlion optimization algorithm,Hydro-thermal self-scheduling,Price uncertainty,WP and PV power uncertainty,SH power plant}, title_fa = {الگوریتم بهینه سازی شیرمورچه برای بهینه سازی خودبرنامه ریزی هماهنگی نیروگاهها، در سیستم قدرت تحت عدم قطعیت ها.}, abstract_fa = {بهره برداری بهینه و اقتصادی یکی از موضوعات اصلی در سیستم های قدرت است. در این مقاله، یک چارچوب تصادفی تک هدفه برای شرکت های تولید کننده توان (Genco’s) درخصوص بهینه سازی خودبرنامه‌ریزی‌ درمدارقرارگرفتن نیروگاه‌ها، تحت شرایط عدم قطعیت ها و در حضور واحدهای بادی،فتوولتائیک و آبی کوچک پیشنهاد شده است. به منظور حل این مساله، از یک روش جدید بهینه سازی فرا ابتکاری تحت عنوان الگوریتم بهینه سازی شیرمورچه(ALO) استفاده شده است. اما برخی از قابلیت های الگوریتم بهینه سازی شیرمورچه(ALO)برای حل مسائل بهینه سازی شامل: (1) اکتشاف و بکارگرفتن ، (2) همگرایی ثابت ، (3) توانایی حفظ تنوع جمعیت ، (4) عدم وجود پارامترهای تنظیم ، (5) حل مسائل با کیفیت قابل قبول است. لازم بذکر است که برای تقریب شرایط شبیه سازی با شرایط بهره برداری واقعی ، عدم قطعیت های قیمت انرژی ، قیمت ذخیره چرخان و غیرذخیره چرخان (خدمات بهره برداری) و همچنین عدم قطعیت منابع انرژی تجدیدپذیر ، در مدل پیشنهادی در نظر گرفته شده است. تابع هدف این مساله، حداکثر سازی سود است و به عنوان یک مساله برنامه ریزی عدد صحیح مختلط (MIP) مدل سازی می شود. مدل پیشنهادی در سیستم IEEE 118 باسبار(شین) موردآزمایش و اجرا قرارگرفته است. این مدل در قالب شش مورد مطالعاتی حل شده است. در پایان، نتایجی که از شبیه سازی بدست آمده است، بیانگر توانایی و دقت مدل پیشنهادی می باشد.}, keywords_fa = {الگوریتم بهینه سازی شیرمورچه-خودبرنامه ریزی آبی-حرارتی-عدم قطعیت قیمت,عدم قطعیت های توان باد و فتوولتائیک-نیروگاه آبی کوچک}, url = {https://joape.uma.ac.ir/article_1110.html}, eprint = {https://joape.uma.ac.ir/article_1110_3f43285777c150ede4f212c5d3aa465b.pdf} }