This paper proposes a GAs-applied method for power system planning using series capacitors in order to control the flow of power as desired and utilize the existing transmission facilities to its transfer capacity limits. The control strategy problem is formulated as optimization problem. Also, in employing genetic algorithms to solve the optimization problems, real variable-based genetic algorithm is presented to save the coding processing time and obtain more accurate value of the variable. An application to IEEE 57-bus test system proves that the proposed method is effective for improvement of power system transfer capacity.
일반적으로 빗물이용시설의 설계 저류 용량은 다양한 시나리오(저류 용량, 공급 보장률, 우수 이용률 등)에 대한 반복적인 계산을 통해 결정된다. 이 방법은 분석에 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라 많은 계산이 수반되므로 분석 오류가 나타날 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 최적화 기법을 이용하여 임의의 목표 보장률을 만족하는 최소의 저류 용량을 직접적으로 결정할 수 있는 방법을 제시하였다. 해당 방법은 Python 언어를 이용하여 모의 모형과 입자 군집 최적화를 연계하여 구현되었다. 최적화 기법은 Python의 오픈 소스로 제공되는 pyswarm을 이용하였는데, 해당 알고리즘은 전역 최적해 탐색이 가능하고, 제약조건을 고려할 수 있다. 최적화 기법을 이용한 빗물이용시설의 저류 용량 결정 방법은 인천 청라지구 1공구에 설치된 빗물이용시설의 설계자료에 적용하여 분석의 효율성, 안정성, 정확성을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 빗물이용시설의 저류 용량 결정 방법은 현재의 분석 기술 수준을 개선할 수 있으므로 실용적 가치가 있는 것으로 판단된다.
This paper proposes a new Hybrid Particle Swarm Optimization (HPSO) method that integrates the Evolutionary Programming (EP) and Particle Swarm Optimization (PSO) techniques. The proposed method is applied to solve Economic Dispatch(ED) problems considering prohibited operating zones, ramp rate limits, capacity limits and power balance constraints. In the proposed HPSO method, the best features of both EP and PSO are exploited, and it is capable of finding the most optimal solution for the non-linear optimization problems. For validating the proposed method, it has been tested on the standard three, six, fifteen and twenty unit test systems. The numerical results show that the proposed HPSO method is well suitable for solving non-linear economic dispatch problems, and it outperforms the EP, PSO and other modern metaheuristic optimization methods reported in the recent literatures.
A design method for maximizing fatigue life of the deep groove ball bearing without enlarging mounting space is proposed by using a genetic algorithm. The use of gradient-based optimization methods for the design of the bearing is restricted because this design problem is characterized by the presence of discrete design variables such as the number of balls and standard ball diameter. Therefore, the design problem of rolling element bearings is a constrained discrete optimization problem. A genetic algorithm using real coding is used to efficiently find the optimum discrete design values. To effectively deal with the design constraints, a ranking method is suggested for constructing a fitness function in the genetic algorithm. Constrains for manufacturing are applied in optimization scheme. Results obtained for several 63 series deep groove ball bearings demonstrated the effectiveness of the proposed design methodology by showing that the average basic dynamic capacities of optimally designed bearings increased about 9-34% compared with the standard ones.
We consider the finite dam with compound Poisson inputs which is called M/G/1 finite dam. We assign some costs related to operating the dam and calculate the long-run average cost per unit time. Then, we find the optimal dam capacity under which the average costs is minimized.
Tandem queueing systems well suit for modeling many telecommunication systems. Recently, very general $BMAP/G/1/N/1{\to}{\bullet}/PH/1/M-1$ type tandem queues were constructively studied. In this paper we illustrate application of the obtained results for optimization of a buffer pool design.
Line Capacity is a criteria for transport capacity and is used to evaluate railroad investment alternatives or to decide train frequency when establish transportation plan. There are two methodologies to increase transport capacity of railway. One is to invest railroad equipment or vehicles, and the other is to improve operation efficiency through optimization. Such all efforts are intended to increase transport capacity by improving line capacity. So far, this criteria is calculated statical and experimental numerical formula. But, line capacity has special attribute that changes dynamically according to operational conditions, so there is a need of new line capacity estimation system. In this paper, we present a new estimation method of line capacity based on the probability simulation, and apply to normal railline section and special structured railine section.
There are two methodologies to increase transport capacity of railway. One is to invest railroad equipment or vehicles, and the other is to improve operation efficiency through optimization. All of these is intended to increase transport capacity by improving the line capacity, So far, we treat the line capacity as the criteria for evaluating investment alternatives or for restricting train frequencies, and this criteria is calculated statical and experimental numerical formula. But, line capacity has special attribute that changes dynamically according to operational conditions, so there is a need of new line capacity estimation system. Korea Railroad Research Institute(KRRI) proposed a new line capacity estimation system based on the probability simulation method. In this research. we perform analysis of line capacity for the railway improvement alternatives, and to represent the results.
배전계통에 연계되는 분산전원의 수가 증가함에 따라 계통 내 과전압 문제를 일으키지 않고 접속될 수 있는 한계접속용량인 photovoltaic(PV) hosting capacity(HC)를 추정하는 것이 매우 중요해졌다. 이에 본 연구에서는 접속점의 전압을 유지하는 제어를 수행하면서 향상된 hosting capacity를 추정하기 위한 방안을 제안하고 있다. 제안된 방안은 two-stage optimization framework로 구성되며 Stage 1에서 IEEE Std 1547-2018 가이드라인을 이용한 Volt-Var(VV) 및 Volt-Watt(VW) 제어 PV hosting capacity 추정을 수행한다. Stage 2에서는 VV 및 VW의 파라미터를 개선하는 절차를 거쳐 향상된 PV HC 값을 다시 도출해낸다. 제안한 방식의 성능 검증을 위해 IEEE 37-버스 시스템이 OpenDSS를 사용해 테스트되었으며 결과에서 제안된 방식의 적용을 통해 PV hosting capacity가 증가함을 확인하였다.
In residential house, photovoltaic (PV) system among various alternatives in renewable energy system is the most efficient and feasible solution for reducing energy consumption and electricity cost. However, relatively high initial cost make people reluctant to install PV system in their houses. Therefore, in the initial state for PV system installation in the house, it is very important to decide proper capacity of the PV system considering the expected energy usage and solar energy supplying condition with the house. This paper proposes a novel optimization model for deciding appropriate capacity of the PV system for residential house. The objective function of the model is to minimize the annual cost including electricity bill, operation and maintenance cost, and annual fixed cost calculated from the initial installation cost based on capital recovery factor (CRF). The model also shows the optimal inclining angle of PV panels of the system. In this paper, we estimate the PV output using PVWATTS (PV simulator of Office of Energy Efficiency and Renewable Energy) and find optimal solutions by Sequential Quadratic Programming (SQP) method using MATLAB software. The proposed approach is finally applied to a residential model house in Gangneung, Gangwon-Do and verified its feasibility for adopting to PV system design for residential houses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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