Optimal power flow analysis under photovoltaic and wind power uncertainties using the blood-sucking leech optimizer - Bouhadouza, B.; Sadaoui, F. (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2025)
The goal of this study is to solve the OPF problem in power networks that integrate PV and WT systems, while accounting for the uncertainty in their power outputs. Methodology. The stochastic behavior of PV and WT units is modeled using probability distribution functions. A novel bio-inspired metaheuristic, the Blood-Sucking Leech Optimizer (BSLO), is proposed and benchmarked against two well-established algorithms: Particle Swarm Optimization (PSO) and Grey Wolf Optimizer (GWO). Simulations are conducted on both the IEEE 30-bus test system and a real Algerian transmission network. Results. The BSLO algorithm consistently outperforms PSO and GWO in minimizing generation cost, power losses, and voltage deviation across all tested scenarios. Scientific novelty. This work considers both single and multi-objective OPF formulations, whereas most previous studies focus solely on single-objective approaches. It integrates renewable generation uncertainty through probabilistic modeling and introduces a novel metaheuristic (BSLO). Validation on a real Algerian power grid confirms the method’s robustness and practical relevance. Practical value. The results confirm the BSLO algorithm as a promising and effective tool for solving complex, renewable-integrated OPF problems in real-world power systems, contributing to more reliable, economical, and flexible grid operation.

Метою роботи є вирішення завдання OPF в енергомережах з інтегрованими PV та WT системами з урахуванням невизначеності їхньої вихідної потужності. Методика. Стохастична поведінка PV та WT установок моделюється з використанням функцій розподілу ймовірностей. Запропоновано новий біоінспірований метаевристичний алгоритм на основі поведінки п’явки (BSLO), який порівнюється з двома алгоритмами, що добре зарекомендували себе: метод рою частинок (PSO) і метод сірого вовка (GWO). Моделювання проводилося як у тестовій системі IEEE з 30 шинами, так і у реальній алжирській мережі електропередачі. Результати. Алгоритм BSLO стабільно перевершує PSO та GWO щодо мінімізації вартості генерації, втрат потужності та відхилень напруги у всіх протестованих сценаріях. Наукова новизна. У цій роботі розглядаються як однокритеріальні, так і багатокритеріальні формулювання OPF, тоді як більшість попередніх досліджень фокусувалися виключно на однокритеріальних підходах. Це враховує невизначеність генерації відновлюваних джерел енергії за допомогою імовірнісного моделювання і представляє новий метаевристичний алгоритм (BSLO). Перевірка на реальній алжирській енергосистемі підтверджує надійність та практичну значущість методу. Практична значимість. Результати підтверджують, що алгоритм BSLO є перспективним та ефективним інструментом для вирішення складних завдань OPF, інтегрованих з відновлюваними джерелами енергії, у реальних енергосистемах, сприяючи більш надійній, економічній та гнучкішій роботі мережі.
Keywords: blood-sucking leech optimizer; optimal power flow; stochastic renewable energy sources; power systems; оптимізатор на основі поведінки п'явки; оптимальний розподіл потужності; стохастичні відновлювані джерела енергії; енергетичні системи