Optimizing residential energy usage patterns in smart grids using hybrid metaheuristic techniques

Introduction. This study applies hybrid metaheuristic optimization techniques to intelligently schedule household loads, ensuring a balance between cost reduction, comfort and grid stability in smart homes. Problem. The growing gap between energy demand and supply leads to high electricity costs, increased appliance waiting times, a higher peak-to-average ratio (PAR) and reduced user comfort. Efficient management of residential energy consumption remains a major challenge for sustainable smart grid operation. Goal. This study aims to minimize electricity costs, reduce PAR and enhance user comfort by optimally scheduling household appliances and shifting loads from peak hours to off-peak hours. Methodology. A demand-side management approach is implemented using 5 metaheuristic optimization algorithms: harmony search algorithm (HSA), flower pollination algorithm (FPA), hybrid harmony flower pollination algorithm (HFPA), multiverse optimization algorithm (MVO) and cuckoo search algorithm (CSA). Real-time pricing is employed as the pricing model. MATLAB simulations were conducted for 10, 30 and 50 smart homes, each comprising 15 residential loads categorized as controllable or base appliances. Results. Simulation results demonstrate that the proposed HFPA consistently outperforms HSA, FPA, MVO and CSA across all tested scenarios, achieving notable reductions in electricity cost and PAR while minimizing appliance waiting times. Scientific novelty. The hybrid HFPA effectively combines the strengths of HSA and FPA, balancing exploration and exploitation to deliver superior performance in multi-objective optimization for home energy management systems. Practical value. The proposed HFPA achieved up to 19.86 % reduction in electricity cost and 81.03 % minimization in PAR, significantly enhancing user comfort and operational efficiency. The method can be further extended for integration with renewable energy sources and machine learning-based predictive control systems. References 32, tables 6, figures 5.Вступ. У роботі застосовуються гібридні метаевристичні методи оптимізації для інтелектуального планування навантаження побутових приладів, що забезпечують баланс між зниженням витрат, комфортом та стабільністю мережі у «розумних» будинках. Проблема. Зростання розриву між попитом і пропозицією енергії призводить до високих витрат на електроенергію, збільшення часу очікування приладів, підвищення відношення пікового навантаження до середнього (PAR) і зниження комфорту користувачів. Ефективне управління споживанням енергії у житлових будинках залишається серйозною проблемою для сталої роботи «розумної» мережі. Мета. Дане дослідження спрямоване на мінімізацію витрат на електроенергію, зниження PAR та підвищення комфорту користувачів шляхом оптимального планування роботи побутових приладів та перенесення навантаження з пікових годинників на непікові. Методика. Реалізовано підхід до управління попитом з використанням 5 метаевристичних алгоритмів оптимізації: алгоритму пошуку гармонії (HSA), алгоритму квіткового запилення (FPA), гібридного гармонійного алгоритму квіткового запилення (HFPA), алгоритму оптимізації мультивсесвіту (MVO) та алгоритму пошуку зозулі (CSA). У якості моделі ціноутворення використовується ціноутворення у режимі реального часу. Проведено симуляції у MATLAB для 10, 30 та 50 «розумних будинків», кожен з яких включав 15 побутових навантажень, класифікованих як керовані чи базові прилади. Результати моделювання показують, що запропонований HFPA перевершує HSA, FPA, MVO та CSA у всіх протестованих сценаріях, досягаючи помітного зниження витрат на електроенергію та PAR за мінімізації часу очікування приладів. Наукова новизна. Гібридний HFPA ефективно поєднує у собі переваги HSA та FPA, балансуючи дослідження та використання для забезпечення високої продуктивності у багатоцільовій оптимізації систем управління енергоспоживанням у будинку. Практична значимість. Запропонований HFPA дозволяє знизити витрати на електроенергію до 19,86 % та мінімізувати PAR на 81,03 %, значно підвищивши комфорт користувача та ефективність роботи. Метод може бути додатково розширено для інтеграції з відновлюваними джерелами енергії та системами прогнозуючого керування на основі машинного навчання. Бібл. 32, табл. 6, рис. 5

Influence of zinc oxide nanoparticles on flashover voltage of unsaturated polyester resin-based composites for electrical insulators

Introduction. Polyester-based composites are increasingly used in electrical applications for their insulation, mechanical, and thermal properties. Nanofillers have shown promise in enhancing the properties of polymer-based composites. Goal. This study aims to improve the flashover voltage of unsaturated polyester resin (UPR)-based composites by incorporating zinc oxide (ZnO) nanoparticles. Methodology. UPR/ZnO nanocomposites were prepared with various ZnO nanofiller ratios (0 %, 1 %, 3 %, 5 %, and 7 % by weight) with different sample lengths (0.5, 1.5, 2, and 2.5 cm). The flashover voltage was measured for the pure UPR sample and each composition of the studied filler ratios at various sample lengths. X-ray diffraction analysis was performed. A curve-fitting method was applied to estimate the flashover voltage of UPR/ZnO nanocomposites containing intermediate filler ratios between those experimentally tested. Results. Incorporation of ZnO nanofillers significantly enhanced the flashover voltage of polyester-based nanocomposites. The pure UPR sample exhibited the lowest flashover voltage, whereas the composite with 7 wt.% ZnO nanofiller demonstrated the highest. Notably, increasing the sample length further improved flashover voltage. Scientific novelty. This study examines the influence of ZnO nanoparticles on the flashover voltage of UPR-based composites. Practical value. The obtained findings can contribute to the development of polyester-based nanocomposite insulators with enhanced flashover voltage. References 26, tables 3, figures 6.Вступ. Композити на основі поліестеру все частіше використовуються в електротехніці завдяки своїм ізоляційним, механічним та тепловим властивостям. Нанонаповнювачі виявилися перспективними для покращення властивостей композитів на основі полімерів. Мета. Це дослідження спрямоване на підвищення напруги пробою композитів на основі ненасиченої поліефірної смоли (UPR) шляхом включаючи наночастинок оксиду цинку (ZnO). Методика. Нанокомпозити UPR/ZnO були виготовлені з різними масовими частками нанонаповнювача ZnO (0 %, 1 %, 3 %, 5 % та 7 % за масою) з різною довжиною зразків (0.5, 1.5, 2 та 2.5 см). Напругу пробою вимірювали для чистого зразка UPR та кожної композиції з досліджуваними концентраціями наповнювача при різній довжині зразків. Було проведено рентгенівський дифракційний аналіз. Метод апроксимації кривих було застосовано для оцінки напруги пробою нанокомпозитів UPR/ZnO з проміжними концентраціями наповнювача між експериментально дослідженими. Результати. Включення нанонаповнювачів ZnO суттєво підвищило напругу пробою поліефірних нанокомпозитів. Чистий зразок UPR продемонстрував найнижчу напругу пробою, тоді як композит із 7 мас.% нанонаповнювача ZnO показав найвищу. Примітно, що збільшення довжини зразка додатково підвищувало напругу пробою. Наукова новизна. У дослідженні розглянуто вплив наночастинок ZnO на напругу пробою композитів на основі UPR. Практична значимість. Отримані результати можуть сприяти розробці поліефірних нанокомпозитних ізоляторів із підвищеною напругою пробою. Бібл. 26, табл. 3, рис. 6

Effects of friction on the efficiency of open gradient magnetic separation in dry granular materials

Introduction. Magnetic separation is one of the most effective and widely used techniques for the purification and enrichment of materials. It plays a crucial role in mineral processing, recycling, and environmental applications, where the separation efficiency depends on both the magnetic field characteristics and the physical properties of the treated materials. Problem. A major limitation of existing studies is that the frictional drag force is often neglected in magnetic separation, although it can sometimes completely prevent the separation process. Goal. To estimate and experimentally verify the effect of frictional drag force on the performance and operational limits of open gradient magnetic separation (OGMS) under dry conditions. Methodology. An integrated analytical, numerical, and experimental approach was used. The granular medium was modeled as a complex fluid where friction acted as a drag force. The coupled magnetic and dynamic equations were solved using Finite Element (FE) – Runge–Kutta (RK4) methods, and results were validated experimentally with a permanent magnet drum separator. Results. To verify the obtained results experiments were carried out on samples of a mixture of sand and iron particles with different components sizes (iron particles and sand grains) in a permanent magnet drum separator. Limited to fine granulometries, the experiments carried out confirmed the results obtained theoretically. Scientific novelty. The study introduces a coupled FE–RK4 model that explicitly integrates the frictional drag force into the particle dynamic equations, enabling accurate prediction of trajectories and operational thresholds. This provides a realistic description of dry magnetic separation behavior, which has been largely overlooked in previous models of dry magnetic separation. Practical value. The findings provide engineers with a framework for optimizing dry OGMS performance. The developed model defines the threshold separating efficient from inhibited particle capture and clarifies how frictional drag controls the operational range of magnetic separators. These insights support improved design, process adjustment, and greater reliability in dry magnetic separation. References 41, tables 7, figures 12.Вступ. Магнітна сепарація – один з найбільш ефективних і широко використовуваних методів очищення та збагачення матеріалів. Вона відіграє важливу роль у переробці мінералів, вторинній переробці та охороні навколишнього середовища, де ефективність поділу залежить як від характеристик магнітного поля, так і від фізичних властивостей оброблюваних матеріалів. Проблема. Основним обмеженням існуючих робіт є те, що сила тертя часто не враховується при магнітній сепарації, хоча іноді вона може заважати поділу. Метою роботи є оцінка та експериментальна перевірка впливу сили тертя на продуктивність та експлуатаційні межі відкритої градієнтної магнітної сепарації (OGMS) у сухих умовах. Методика. Використовувався інтегрований аналітичний, чисельний та експериментальний підхід. Гранульоване середовище моделювалося як складна рідина, де тертя діяло як сила опору. Зв’язані магнітні та динамічні рівняння розв’язувались з використанням методів скінченних елементів (FE) – Рунге–Кутта (RK4), а результати були експериментально підтверджені за допомогою барабанного сепаратора з постійними магнітами. Результати. Для перевірки отриманих результатів проведені експерименти на зразках суміші піску та частинок заліза з різними розмірами компонентів (частинки заліза та піщинки) у барабанному сепараторі з постійними магнітами. Експерименти з дрібнозернистим складом підтвердили теоретично одержані результати. Наукова новизна. У дослідженні представлена зв’язана модель FE–RK4, яка явно інтегрує силу тертя в рівняння динаміки частинок, що дозволяє точно прогнозувати траєкторії та робочі граничні значення. Це забезпечує реалістичний опис поведінки сухої магнітної сепарації, яка значною мірою ігнорувалась у попередніх моделях сухої магнітної сепарації. Практична значимість. Отримані результати надають інженерам основу оптимізації роботи сухих магнітних сепараторів. Розроблена модель визначає граничне значення, що розділяє ефективне і ускладнене захоплення частинок, і пояснює, як сила тертя контролює робочий діапазон магнітних сепараторів. Ці дані сприяють поліпшенню конструкції, коригування процесу та підвищенню надійності сухої магнітної сепарації. Бібл. 41, табл. 7, рис. 12

Comparative performance analysis of backstepping and sliding mode control for static synchronous compensators based on flying capacitor multicell converters

Introduction. The integration of a static synchronous compensator (STATCOM) based on a flying capacitor multicell converter (FCMC) provides an effective solution for dynamic reactive power compensation and voltage quality improvement. The adoption of nonlinear control strategies, such as sliding mode control (SMC) and backstepping (BSC), enhances system robustness and ensures precise tracking of variables despite network nonlinearities and disturbances. Problem. Reactive, inductive or capacitive loads cause network imbalances leading to voltage sags, swells and fluctuations at the point of common coupling (PCC). These disturbances degrade power quality, reduce the power factor and place excessive stress on equipment. Moreover, high reactive power flow increases losses and decreases the overall system efficiency. Goal. This study compares the performance of SMC and BSC controllers applied to a STATCOM for PCC voltage regulation aiming to improve the power factor, effectively control reactive power and overcome the limitations of conventional controllers under network nonlinearities and voltage disturbances caused by reactive loads. Methodology. The SMC uses a sliding surface based on current errors to achieve fast and precise tracking even in the presence of disturbances. The BSC control employs Lyapunov functions to decompose the nonlinear system into controllable subsystems, ensuring overall stability. Both strategies are simulated on a 5-level flying capacitor multicell STATCOM using MATLAB/Simulink. Simulation results confirm the effectiveness of both controllers in maintaining the PCC voltage at its reference value with a very short response time (1 ms), even under reactive load variations. Precise reactive power control enables rapid compensation of fluctuations, improves the power factor and reduces harmonic distortion. The scientific novelty of this work lies in the comparative performance analysis of the nonlinear SMC and BSC controllers applied to a STATCOM based on a FCMC converter, considering network disturbances caused by reactive loads. Practical value. These nonlinear control strategies significantly enhance the stability, voltage quality, and power factor of low-voltage networks equipped with STATCOMs. References 36, tables 4, figures 18.Вступ. Інтеграція статичного синхронного компенсатора (STATCOM) на основі багатоелементного перетворювача з літаючим конденсатором (FCMC) забезпечує ефективне рішення для динамічної компенсації реактивної потужності та покращення якості напруги. Впровадження нелінійних стратегій керування, таких як ковзне керування (SMC) та зворотний крок (BSC), підвищує стійкість системи та забезпечує точне відстеження змінних, незважаючи на нелінійність та збурення мережі. Проблема. Реактивні, індуктивні або ємнісні навантаження викликають дисбаланс мережі, що призводить до знижень, збільшень та коливань напруги в точці спільного підключення (PCC). Ці збурення погіршують якість електроенергії, знижують коефіцієнт потужності та створюють надмірне навантаження на обладнання. Крім того, високий потік реактивної потужності збільшує втрати та знижує загальну ефективність системи. Мета. У цьому дослідженні порівнюється продуктивність контролерів SMC та BSC, що застосовуються до STATCOM для регулювання напруги PCC, з метою покращення коефіцієнта потужності, ефективного керування реактивною потужністю та подолання обмежень традиційних контролерів за умов нелінійності мережі та збурень напруги, спричинених реактивними навантаженнями. Методика. SMC використовує ковзну поверхню на основі похибок струму для досягнення швидкого та точного відстеження навіть за наявності збурень. Керування BSC використовує функції Ляпунова для розкладання нелінійної системи на керовані підсистеми, забезпечуючи загальну стабільність. Обидві стратегії моделюються на п’ятирівневому багатоелементному STATCOM з літаючим конденсатором за допомогою MATLAB/Simulink. Результати моделювання підтверджують ефективність обох контролерів у підтримці напруги PCC на її опорному значенні з дуже коротким часом відгуку (1 мс), навіть за коливань реактивного навантаження. Точне керування реактивною потужністю дозволяє швидко компенсувати коливання, покращує коефіцієнт потужності та зменшує гармонійні спотворення. Наукова новизна роботи полягає в порівняльному аналізі продуктивності нелінійних контролерів SMC та BSC, застосованих до STATCOM на основі перетворювача FCMC, з урахуванням мережевих збурень, спричинених реактивними навантаженнями. Практична значимість. Ці нелінійні стратегії керування значно покращують стабільність, якість напруги та коефіцієнт потужності низьковольтних мереж, оснащених STATCOM. Бібл. 36, табл. 4, рис. 18

Numerical study of particles trajectories in a multifunctional electrostatic separator powered by photovoltaic system

Introduction. Electrostatic separation is a growing technology in the recycling industry. It is an effective technology for processing plastics and metallic materials in the form of granular mixtures or fine powders from waste electrical and electronic equipment. Problem. Understanding the various physical phenomena occurring in the separation zone is crucial for improving the efficiency of electrostatic separation devices. This has led to the adoption of efficient and reliable numerical models for simulating particle trajectories. The goal of the work is to represent graphically the trajectories of two insulating charged polypropylene particles of different sizes (2 mm and 4 mm) in the multifunctional electrostatic separator powered by photovoltaic (PV) system use a multipoint electrodes as charging device employing numerical simulation and demonstrate its effectiveness and reliability for the study of particles trajectories by integrating PV panels as a power source for electrostatic separators according to the recommendations of the new energy system. Methodology. Using the Euler-Cromer method as numerical model to solve the equation of motion of the particles. This method was based on the calculation of the electric field intensity, which is done by the COMSOL Multiphysics software, which uses the finite element method (FEM). The numerical simulation was carried out using MATLAB software by varying the voltage applied to the active electrodes of the multifunctional electrostatic separator suggested, and the distance between them, taking into account the influence of electrostatic and mechanical forces on the charged insulating particles as they pass through the separation zone. The results were showed that the numerical model used is an effective and reliable tool for the study of particles trajectories. Scientific novelty of this work is to integrate PV panels as the main low-voltage energy source at the input of the high-voltage generator supplying the electrostatic separator with an optimal voltage of 30 kV. In addition, this numerical study has used electrostatic forces, gravitational forces, and dynamic forces simultaneously. Practical value. The numerical simulation was contributed to a thorough understanding of various physical phenomena occurring in the separation zone and was considered a tool to validate experimental results. References 31, tables 2, figures 14.Вступ. Електростатична сепарація є технологією, що розвивається в індустрії переробки. Це ефективна технологія для переробки пластику та металевих матеріалів у вигляді гранульованих сумішей або тонких порошків із відходів електричного та електронного обладнання. Проблема. Розуміння різних фізичних явищ, що протікають у зоні поділу, має вирішальне значення для підвищення ефективності пристроїв електростатичної сепарації. Це призвело до прийняття ефективних та надійних чисельних моделей для моделювання траєкторій частинок. Мета статті полягає у графічному представленні траєкторії двох ізолюючих заряджених частинок поліпропілену різних розмірів (2 мм і 4 мм) в багатофункціональному електростатичному сепараторі, що працює від фотоелектричної (PV) системи, використовуючи багатоточкові електроди як зарядний пристрій, застосовуючи чисельне моделювання та демонструючи ефективність PV панелей як джерела живлення для електростатичних сепараторів відповідно до рекомендацій нової енергетичної системи. Методика. Використання методу Ейлера-Кромера як чисельної моделі для вирішення рівняння руху частинок. Даний метод заснований на розрахунку напруженості електричного поля, яке виконується за допомогою програмного забезпечення COMSOL Multiphysics, що використовує метод скінченних елементів (FEM). Чисельне моделювання проводилося з використанням програмного забезпечення MATLAB шляхом зміни напруги, що подається на активні електроди пропонованого багатофункціонального електростатичного сепаратора, та відстані між ними з урахуванням впливу електростатичних та механічних сил на заряджені частинки ізолюючі при їх проходженні через зону поділу. Результати показали, що використана чисельна модель є ефективним і надійним інструментом для дослідження траєкторій частинок. Наукова новизна роботи полягає в інтеграції PV панелей як основного джерела енергії низької напруги на вході високовольтного генератора, що живить електростатичний сепаратор оптимальною напругою 30 кВ. Крім того, в даному чисельному дослідженні одночасно використовувалися електростатичні, гравітаційні та динамічні сили. Практична значимість. Чисельне моделювання сприяло глибокому розумінню різних фізичних явищ, що відбуваються в зоні поділу, та розглядалося як інструмент для підтвердження експериментальних результатів. Бібл. 31, табл. 2, рис. 14

Intelligent unified power quality conditioner based photovoltaic to improve grid reliability and mitigate power quality issues

Problem. Electrical distribution networks are plagued by power quality problems, which have a negative impact on sensitive electrical loads. These problems include reactive current, low power factor on the load side, and voltage harmonics, voltage sags and voltage swells on the grid voltage side. To address these issues, a unified power quality conditioner (UPQC) that combines shunt and series compensators is suggested. The goal of the work is to implement a UPQC integrated with a photovoltaic (PV) system to mitigate power quality problems in the power system, and boosting the grid supply through power injection from the PV system. Methodology. One of the less complex and effective ways to improve the grid’s voltage quality is by using the unit vector template generation (UVTG) strategy as the composition technique (UPQC-P) through the UPQC series compensator. The synchronous reference frame (SRF) strategy through the UPQC shunt compensator to improve the current quality on the load side is used. To further optimize the SRF strategy, it is used the snake optimization (SO) to find the optimal values for the PI controller’s parameters. Results. The UPQC-PV is used to mitigation the power quality issues in the grid and loads by UVTG and SRF techniques in series and shunt compensators, respectively. Scientific novelty. The composition technique (UPQC-P) through a series compensator and uses the SO for tuning the PI controller in the shunt compensator. Practical value. This study reduces the total harmonic distortion (THD) in the load voltage to 0.57 %, while the THD in the grid voltage remains at 10 %. It restores the load voltage to its reference value of 230 V during voltage sags (down to 161 V) and swells (up to 300 V) in the grid. Additionally, it mitigates the low power factor on the load side (0.707 lagging) to achieve a unity power factor in grid current, balances the unbalanced load current to a balanced grid current, and enhances grid stability by injecting power from the PV system into the grid. References 33, table 3, figures 7.Проблема. Розподільні електромережі страждають від проблем якості електроенергії, які негативно впливають на чутливі електричні навантаження. Ці проблеми включають реактивний струм, низький коефіцієнт потужності на стороні навантаження, а також гармоніки напруги, зниження та стрибки напруги на стороні напруги мережі. Для вирішення цих проблем пропонується єдиний стабілізатор якості електроенергії (UPQC), який поєднує шунтуючі та послідовні компенсатори. Метою роботи є впровадження UPQC, інтегрованого з фотоелектричною (PV) системою, для зменшення проблем якості електроенергії в енергосистемі та підвищення потужності мережі шляхом подачі енергії в мережу. Методика. Одним з менш складних та ефективних способів покращення якості напруги мережі є використання стратегії генерації шаблонів одиничних векторів (UVTG) як методу композиції (UPQC-P) за допомогою послідовного компенсатора UPQC. Використовується стратегія синхронної системи відліку (SRF) через компенсатор шунту UPQC для покращення якості струму на стороні навантаження. Для подальшої оптимізації стратегії SRF використовується оптимізацію типу «змійка» (SO), щоб знайти оптимальні значення параметрів ПІ-регулятора. Результати. Метод UPQC-PV використовується для зменшення проблем із якістю електроенергії в мережі та навантаженнях за допомогою методів UVTG та SRF у послідовних та шунтуючих компенсаторах відповідно. Наукова новизна. Метод композиції (UPQC-P) використовує послідовний компенсатор та використовує SO для налаштування ПІ-регулятора в шунтуючому компенсаторі. Практична значимість полягає у зменшенні загального коефіцієнта гармонійних спотворень (THD) у напрузі навантаження до 0,57 %, тоді як THD у напрузі мережі залишається на рівні 10 %, а також відновлення напруги навантаження до опорного значення 230 В під час зменшення (до 161 В) та зростань (до 300 В) напруги в мережі. Крім того, отримано зменшення низького коефіцієнта потужності на стороні навантаження (затримка 0,707) для досягнення одиничного коефіцієнта потужності в струмі мережі, вирівняння незбалансованого струму навантаження до збалансованого струму мережі та підвищення стабільності мережі шляхом введення енергії з PV системи в мережу. Бібл. 33, табл. 3, рис. 7

Power system operational optimization using the kakapo optimization algorithm for dynamic economic dispatch

Introduction. Metaheuristic algorithms are effective for solving complex power system optimization problems characterized by nonlinearity, multimodality, and high dimensionality. Nature-inspired strategies based on adaptive biological behaviors offer significant potential to enhance search efficiency and convergence reliability. The recently published kakapo optimization algorithm (KOA) is employed in this study to address the dynamic economic dispatch (DED) problem over a 24-hour horizon in multi-unit power systems. Problem. The DED problem extends conventional economic load dispatch into a multi-hour planning horizon, considering hourly load variations, generator ramp-rate limits, valve-point effects, and transmission losses. These characteristics render DED highly nonconvex and nonlinear, posing challenges to conventional and metaheuristic techniques. Maintaining a robust balance between global exploration and local exploitation is critical to prevent premature convergence or suboptimal generation schedules. Goal. To apply kakapo optimization algorithm for the dynamic economic dispatch problem, aiming to generate economically optimal and operationally feasible generation schedules over a 24-hour dispatch horizon while preserving population diversity and search stability. Methodology. KOA models two synergistic behavioral phases of the kakapo. Exploration is inspired by lek mating and acoustic signaling, where higher-fitness solutions emit stronger «calls» that probabilistically attract weaker candidates toward promising regions. Exploitation mimics freezing and camouflage strategies, performing fine-grained local adjustments around promising solutions with adaptive step sizes. KOA is applied to a standard five-unit system over 24 hours and benchmarked against nine well-known metaheuristics. Results. KOA achieves the lowest total generation cost, rapid convergence, and high robustness. Statistical performance metrics – including mean, best, worst, standard deviation, and rank – consistently favor KOA, confirming its effectiveness for multi-dimensional, multi-modal DED problems. Scientific novelty. KOA introduces a biologically inspired, self-adaptive search framework that balances exploration and exploitation without external control parameters. Practical value. The algorithm provides a reliable, versatile, and computationally efficient optimization tool for complex power system dispatch problems, with potential applications in renewable integration, multi-objective optimization, and real-time adaptive operations. References 29, tables 4, figures 2.Вступ. Метаевристичні алгоритми є ефективним засобом розв’язання складних задач оптимізації електроенергетичних систем, що характеризуються нелінійністю, мультимодальністю та великою розмірністю. Природоорієнтовані стратегії, засновані на адаптивній біологічній поведінці, мають значний потенціал для підвищення ефективності пошуку та надійності збіжності. У даному дослідженні для розв’язання задачі динамічного економічного розподілу навантаження (DED) у багатогенераторних електроенергетичних системах на 24-годинному інтервалі застосовано нещодавно запропонований алгоритм оптимізації какапо (KOA). Проблема. Задача DED є розширенням класичної задачі економічного розподілу навантаження на багатогодинний часовий горизонт з урахуванням погодинних змін навантаження, обмежень швидкості зміни потужності генераторів, ефектів клапанних точок та втрат у мережі. Ці особливості роблять задачу DED сильно неопуклою та нелінійною, що створює труднощі для традиційних і метаевристичних методів. Для запобігання передчасній збіжності або отриманню неоптимальних графіків генерації необхідно забезпечити надійний баланс між глобальним пошуком і локальним уточненням. Мета. Застосувати алгоритм оптимізації какапо для задачі динамічного економічного розподілу навантаження з метою формування економічно оптимальних і технічно допустимих графіків генерації на 24-годинному інтервалі диспетчеризації зі збереженням різноманітності популяції та стабільності пошуку. Методика. Алгоритм KOA моделює дві взаємодоповнювальні поведінкові фази какапо. Етап дослідження простору пошуку ґрунтується на шлюбній поведінці на токовищі та акустичній сигналізації, за якої розв’язки з вищою пристосованістю генерують сильніші «сигнали», що з певною ймовірністю притягують слабші кандидати до перспективних областей пошуку. Етап уточнення імітує завмирання та маскування, виконуючи локальні коригування перспективних розв’язків за допомогою адаптивних кроків. Алгоритм застосовано до стандартної п’ятиагрегатної системи протягом 24 годин і порівняно з дев’ятьма відомими метаевристичними алгоритмами. Результати. KOA забезпечує найменшу сумарну вартість генерації, швидку збіжність та високу робастність. Статистичні показники ефективності, зокрема середнє значення, найкращий та найгірший результати, стандартне відхилення і ранг, стабільно підтверджують перевагу KOA, що свідчить про його ефективність для багатовимірних і мультимодальних задач DED. Наукова новизна. Алгоритм KOA пропонує біологічно натхнену самoaдаптивну пошукову структуру, яка забезпечує баланс між глобальним пошуком і локальним уточненням без використання параметрів зовнішнього керування. Практична значимість. Алгоритм є надійним, універсальним та обчислювально ефективним інструментом оптимізації для складних задач диспетчеризації електроенергетичних систем і має потенціал застосування в задачах інтеграції відновлюваних джерел енергії, багатокритеріальної оптимізації та адаптивного керування в реальному часі.. Бібл. 29, табл. 4, рис. 2

Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning

Introduction. During the past decade, advanced control of complex multi-input multi-output (MIMO) systems has been a sustained focus owing to their growing use in aerospace and robotic platforms. The twin rotor MIMO system (TRMS) serves as a helicopter-like benchmark system for testing advanced control techniques. Its nonlinear behavior and significant cross-coupling render it difficult to control using traditional methods. Problem. The TRMS features strong nonlinear dynamics and cross-coupling effects that challenge conventional control methods. Manual tuning of control parameters often results in suboptimal performance and reduced robustness. The goal of this study is to optimize the linear quadratic regulator (LQR) weighting matrices Q and R for the TRMS using the seagull optimization algorithm (SOA) to improve transient performance, minimize overshoot, and accelerate stabilization in both pitch and yaw compared to classical LQR tuning. Methodology. The new approach integrates the SOA with LQR control theory. The SOA determines the best values of Q and R matrices by minimizing a cost function defined by system performance metrics. SOA-optimized LQR is evaluated through simulations and contrasted with the classical LQR under identical conditions. Population size is 50 agents with a maximum of 100 iterations to achieve convergence. Results. Simulation results show that the SOA-optimized LQR has a remarkable improvement in the system’s time response. In comparison to the classical LQR, these results provide a shorter settling time from 7.35 s to 5.34 s (≈28 %), decreases overshoot (≈3 % vs. 30 % open loop), increases damping, and reduces oscillations. The pitch and yaw angle responses across several control schemes clearly demonstrate the superior performance of the proposed optimization technique. Scientific novelty. This work demonstrates, for the first time, the use of SOA for optimal tuning of LQR in a TRMS benchmark. It opens new avenues to enhance the performance of high-order nonlinear systems, pointing toward more accurate and stable control techniques in industrial and aerospace engineering fields. Practical value. The technique provides an efficient method to enhance the functionality of complex nonlinear systems without requiring manual tuning, and it has potential applications in the industrial and aerospace areas. References 38, tables 3, figures 4.Вступ. Протягом останнього десятиліття розширене управління складними багатовходовими та багатовихідними (MIMO) системами знаходилося в центрі уваги у зв’язку з їх зростаючим використанням в аерокосмічній техніці та робототехніці. Двороторна MIMO система (TRMS) служить еталонною системою, подібною до вертольоту, для тестування передових методів управління. Її нелінійна поведінка та значний перехресний зв’язок ускладнюють управління традиційними методами. Проблема. TRMS характеризується сильною нелінійною динамікою та ефектами перехресного зв’язку, що кидають виклик традиційним методам управління. Ручне налаштування параметрів керування часто призводить до неоптимальних характеристик та зниження надійності. Метою роботи є оптимізація вагових матриць Q і R лінійно-квадратичного регулятора (LQR) для TRMS з використанням алгоритму оптимізації «чайка» (SOA) для покращення перехідних характеристик, мінімізації перерегулювання та прискорення стабілізації як за висотою, так і за напрямком в порівнянні з класичним LQR налаштуванням. Методика. Новий підхід інтегрує SOA з теорією управління LQR. SOA визначає найкращі значення матриць Q і R шляхом мінімізації функції вартості, яка визначається метриками продуктивності системи. Оптимізований за допомогою SOA LQR оцінюється за допомогою моделювання та порівнюється з класичним LQR за ідентичних умов. Кількість становить 50 агентів з максимумом 100 ітерацій для досягнення збіжності. Результати. Результати моделювання показують, що оптимізований SOA LQR забезпечує значне покращення часу відгуку системи. У порівнянні з класичним LQR, ці результати забезпечують більш короткий час встановлення з 7,35 с до 5,34 с (≈28 %), зменшують перерегулювання (≈3 % порівняно з 30 % у розімкнутому контурі), збільшують демпфування і зменшують коливання. Реакції кутів за висотою та напрямком для кількох схем управління наочно демонструють високу продуктивність запропонованого методу оптимізації. Наукова новизна. У цій роботі вперше демонструється використання SOA для оптимального налаштування LQR у TRMS. Це відкриває нові можливості для підвищення продуктивності нелінійних систем високого порядку, вказуючи шлях до більш точних та стабільних методів управління в промисловій та аерокосмічній техніці. Практична значимість. Метод забезпечує ефективне підвищення функціональності складних нелінійних систем без необхідності ручного налаштування та має потенційні галузі застосування у промисловій та аерокосмічній техніці. Бібл. 38, табл. 3, рис. 4

Optimal placement and sizing of distributed generation units in distribution networks using an enhanced particle swarm optimization framework

Introduction. Optimal planning of distributed generation (DG) units is a critical research topic due to the growing integration of renewable energy and the need to enhance distribution network performance. Classical optimization methods often struggle with the nonlinear, nonconvex, and highly coupled nature of DG allocation problems. Problem. The IEEE 33-bus distribution network experiences significant voltage drops and high active and reactive power losses under normal operating conditions. Determining the optimal placement and sizing of DG units is a complex problem involving multiple interacting variables and operational constraints. Goal. This study aims to improve technical performance by minimizing total active power losses and voltage deviation while ensuring voltage stability and network reliability. Methodology. The particle swarm optimization (PSO) algorithm is enhanced using the Dehghani method (DM) – a population-based modification framework allowing all individuals, including the worst member, to contribute in improving the best solution. The improved PSO-DM algorithm is applied to the IEEE 33 bus system under four cases: the base case without DG and scenarios with 2, 3 and 4 DG units. The objective function includes active power loss minimization and total voltage deviation. Results. The 4-DG configuration significantly improves system performance: active power losses decrease from 210.67 kW to 53.9 kW (74.4 % reduction), reactive losses drop from 142.84 kVAr to 38.42 kVAr (73.1 % reduction), the minimum bus voltage rises from 0.9037 to 0.9741 p.u. and total voltage deviation decreases from 1.8037 p.u. to 0.5129 p.u. (71.6 % improvement). These results demonstrate that PSO-DM effectively balances exploration and exploitation, yielding superior DG allocation solutions. Scientific novelty. Integrating DM into PSO introduces a cooperative solution-refinement mechanism that enhances convergence speed and search accuracy. Practical value. The PSO-DM framework provides a reliable and computationally efficient tool for DG planning in modern smart distribution networks. References 22, tables 1, figures 3.Вступ. Оптимальне планування установок розподіленої генерації (DG) є критично важливою темою дослідження через зростаючу інтеграцію відновлюваної енергетики та необхідність підвищення продуктивності розподільчої мережі. Класичні методи оптимізації часто мають проблеми з лінійністю, опуклістю та сильно пов’язаною проблемою розміщення DG. Проблема. Розподільна мережа з шинами IEEE 33 зазнає значних падінь напруги та високих втрат активної та реактивної потужності за нормальних умов експлуатації. Визначення оптимального розміщення та розмірів DG є складною проблемою, що включає численні взаємодіючі змінні та експлуатаційні обмеження. Мета. Це дослідження спрямоване на покращення технічних характеристик шляхом мінімізації загальних втрат активної потужності та відхилення напруги, забезпечуючи при цьому стабільність напруги та надійність мережі. Методика. Алгоритм оптимізації рою частинок (PSO) удосконалено за допомогою методу Dehghani (DM) – популяційної модифікації, що дозволяє всім особам, включаючи найгіршого члена, зробити свій внесок в отримання найкращого рішення. Удосконалений алгоритм PSO-DM застосовується до системи шин IEEE 33 у чотирьох випадках: базовий випадок без DG та сценарії з 2, 3 та 4 DG. Цільова функція включає мінімізацію втрат активної потужності та загальне відхилення напруги. Результати. Конфігурація з 4 DG значно покращує продуктивність системи: втрати активної потужності зменшуються з 210,67 кВт до 53,9 кВт (зниження на 74,4 %), реактивної – з 142,84 кВАр до 38,42 кВАр (зниження на 73,1 %), мінімальна напруга на шині зростає з 0,9037 у.о. до 0,9741 у.о., а загальне відхилення напруги зменшується з 1,8037 у.о. до 0,5129 у.о. (покращення на 71,6 %). Ці результати демонструють, що PSO-DM ефективно балансує розвідку та експлуатацію, забезпечуючи кращі рішення для розміщення установок DG. Наукова новизна. Інтеграція DM в PSO впроваджує механізм кооперативного уточнення рішень, який підвищує швидкість конвергенції та точність пошуку. Практична значимість. Структура PSO-DM забезпечує надійний та обчислювально ефективний інструмент для планування DG у сучасних інтелектуальних розподільчих мережах. Бібл. 22, табл. 1, рис. 3

Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems

Introduction. In recent days, electric vehicles, robotics and in many control system applications, permanent magnet synchronous motors (PMSMs) are widely utilized. Problem. Due to non-linear behavior of system, external interferences and frequent changes in parameters, conventional control techniques like direct torque control, field-oriented control and PI control, frequently experience decline in performance. Goal. This paper presents a new deep learning based reinforcement learning (RL) PMSM control approach that makes use of the twin delayed deep deterministic policy gradient (TD3) and deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithms. These algorithms utilize actor-critic architectures to learn optimal control policies in a model-free manner, enabling adaptive and intelligent motor control. Methodology. A MATLAB/Simulink-based simulation framework is developed to train and evaluate the proposed deep reinforcement learning (DRL) based controllers against conventional PI controllers. Performance metrics, including speed tracking accuracy, torque ripple minimization are analyzed. Results. The results demonstrate that DRL-based controllers exhibit superior adaptability, robustness, and dynamic performance under varying load and speed conditions in contrast to traditional control methods. Notably, the comparative analysis reveals that the TD3 algorithm outperforms DDPG by mitigating overestimation bias, resulting in smoother torque output and more stable control actions. Scientific novelty. This paper illustrates the capability of DRL for advanced PMSM control. Practical value. Paving the way for real-time implementation in modern electric drive systems. References 25, tables 3, figures 12.Вступ. Останнім часом синхронні двигуни з постійними магнітами (PMSM) широко застосовуються в електромобілях, робототехніці та багатьох системах автоматичного керування. Проблема. Через нелінійний характер системи, зовнішні збурення та часті зміни параметрів традиційні методи керування, такі як пряме керування моментом, векторне керування і ПІ-регулювання, часто демонструють зниження ефективності. Мета. Запропоновано новий підхід до керування PMSM на основі глибинного навчання з підкріпленням (RL), що використовує алгоритми подвійний відкладений глибинний детермінований градієнт політики (TD3) та глибинний детермінований градієнт політики (DDPG). Зазначені алгоритми застосовують архітектуру актор-критик для навчання оптимальних стратегій керування без використання точної математичної моделі, що забезпечує адаптивне та інтелектуальне керування двигуном. Методика. Для навчання та оцінювання запропонованих регуляторів на основі глибинного навчання з підкріпленням (DRL) розроблено модель у середовищі MATLAB/Simulink. Ефективність DRL-регуляторів порівнювалася з традиційними ПІ-регуляторами за показниками точності відстеження швидкості та мінімізації пульсацій моменту. Результати. Отримані результати показали, що регулятори на основі DRL характеризуються вищою адаптивністю, робастністю та кращими динамічними характеристиками за змінних навантажень і швидкостей порівняно з традиційними методами керування. Порівняльний аналіз також засвідчив, що алгоритм TD3 перевершує DDPG завдяки зменшенню похибки переоцінювання, що забезпечує більш плавну зміну моменту та стабільніші керувальні дії. Наукова новизна. Робота демонструє можливості використання DRL для вдосконаленого керування PMSMs. Практична значимість. Отримані результати створюють передумови для реалізації запропонованого підходу в режимі реального часу в сучасних електроприводних системах. Бібл. 25, табл. 3, рис. 12