Demand response (DR) programs give opportunity to consumers to manage their electricity bills. Besides, distribution system operator (DSO) is interested in using DR programs to obtain technical and economic benefits for distribution network. Since small consumers have difficulties to individually take part in the electricity market, an entity named demand response provider (DRP) has been recently defined to aggregate the DR of small consumers. However, implementing DR programs face challenges to fairly allocate benefits and payments between DRP and DSO. This paper presents a procedure for modeling the interaction between DRP and DSO based on a bilevel programming model. Both DSO and DRP behave from their own viewpoint with different objective functions. On the one hand, DRP bids the potential of DR programs, which are load shifting and load curtailment, to maximize its expected profit and on the other hand, DSO purchases electric power from either the electricity market or DRP to supply its consumers by minimizing its overall cost. In the proposed bilevel programming approach, the upper level problem represents the DRP decisions, while the lower level problem represents the DSO behavior. The obtained bilevel programming problem (BPP) is converted into a single level optimizing problem using its Karush-Kuhn-Tucker (KKT) optimality conditions. Furthermore, point estimate method (PEM) is employed to model the uncertainties of the power demands and the electricity market prices. The efficiency of the presented model is verified through the case studies and analysis of the obtained results.
K-BEMS System was introduced to reduce peak load and to save total energy of the 120 buildings that KEPCO headquarter and branch offices use. K-BEMS system is composed of PV, battery, and hybrid PCS. In this system, ESS, PV, lighting is used to save building energy based on demand prediction. Currently, neural network technique for short past data is applied to demand prediction, and fixed scheduling method by operator for ESS charging/discharging is used. To enhance this system, KEPCO research institute has carried out this K-BEMS research project for 3 years since January 2016. As the result of this project, we developed new real-time highly reliable building demand prediction technique with error free and optimized automatic ESS charging/discharging technique. Through several field test, we can certify the developed algorithm performance successfully. So we will describe the details in this paper.
To provide electricity power of good quality, it is essential to establish generation of electricity plan in electric power system based on accurate power-demand prediction and cope with changes of power-need fluctuating constantly. The role of hydraulic-power generation of electricity in electric power system is of importance because responding to electric power-demand counts or reservoir-type hydraulic-power generation of electricity which is designed for additional load in electric power system. So hydraulic-power generation of electricity must have fast start reserve. But the amount of water, resources of reservoir-type hydraulic-power generation of electricity is restricted and multi-used, so the scheduling of management by exact forecasting the amount of water is critical. That is why efficient hydraulic-power generation of electricity makes a main role on pumping up the utility of energy and water resource. This thesis introduced the example of optimal generation of electricity plan establishment which is used in managing reservoir-type hydraulic-power generation of electricity.
The economical property of a shipping enterprise, as well as other transportation industries, is determined by the difference between the freight earned and expense paid. This study can be regarded as a division of optimizing ship allocation to routes under the integrated port transport system. Fleet planning and scheduling require complicated allocations of cargoes to ships and ships to routes in order to optimize the given criterion function for a given forecast period. This paper deals with the optimum ship allocation problem minimizing the operating cost of ships in a shipping company. Optimum fleet operating for a shipping enterprise is very important, since the marine transportation is a form of large quantity transport requiring long-term period, and there is a strong possibility to bring about large amount of loss in operation resulting from a faulty ship allocation. Where there are more than one loading and discharging ports, and a variety of ship's ability in speed, capacity, operating cost etc., and when the amount of commodities to be transported between the ports has been determined, then the ship's schedule minimizing the operating cost while satisfying the transport demand within the predetermined period will be made up. First of all a formula of ship allocation problems will be established and then will be constructed to solve an example by the Integer Programming application after consideration of the ship's ability, supply and demand of commodity, amount of commodity to be transported, operating costs of each ship etc. This study will give good information on deciding intention for a ship oprator or owner to meet the computerization current with shiping management.
Park, Yong-Gi;Kwon, Kyoung-Min;Lim, Sung-Soo;Park, Jong-Bae
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.8
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pp.1347-1354
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2016
This paper presents optimal operational scheduling model and economic assessment of Li-ion battery energy storage systems installed in non-residential customers. The operation schedule of a BESS is determined to minimize electric bill, which is composed of demand and energy charges. Dynamic programming is introduced to solve the nonlinear optimization problem. Based on the optimal operation schedule result, the economics of a BESS are evaluated in the investor and the social perspective respectively. Calculated benefits in the investor or customer perspective are the savings of demand charge, energy charge, and related taxes. The social benefits include fuel cost savings of generating units, construction deferral effects of the generation capacity and T&D infra, and incremental CO2 emission cost impacts, etc. Case studies are applied to an large industrial customer that shows similarly repeated load patterns according to days of the week.
A wireless MAC scheduler for CDMA2000 IxEV-DO that provides a high level of quality-of-service(QoS) for video-on-demand(VOD) applications while achieving a reasonable level of system throughput is proposed, The proposed scheduler that exists in the MAC layer utilizes the video data information that resides in the application layer such that it improves the QoS for VOD applications. We show by simulations that our approach is better than the previous scheduler which is also based on video traces for VBR videos that have high variability between video frames.
K-BEMS System was introduced to reduce peak load and to save total energy of the 200 buildings that KEPCO headquarter and branch offices use. And K-BEMS system is composed of PV, battery, and hybrid PCS. KEPCO research institute has carried out this K-BEMS research project for 3 years since January 2016. In this paper, the results of the project are shown. 9 modes of test results of K-BEMS system and are operational problems were analyzed. And measures to cure the trouble are also suggested. Batteries are operated more than 20% of SOC, and less than 20% of SOC battery protection switches are automatically shutting down the system and the system no longer respond to EMS, ending the supply of PV, and so therefore to continue the PV power supply it was turn out to be necessary that the EMS should automatically change its policy to change PV only supply mode automatically when the Battery Switch automatically operated. To operate the system continuously and automatically, it is necessary to modify the minimum operational SOC value, and in addition to that the EMS computer must remember the last shut-down SOC and Voltage which interrupted the system and add some margin to reflect the measurement error in the system.
This paper presents implementation of client-based VOD service using multicast delivery, Conventional system provide server-based system in multicast delivery but implemented system provides on-demand client-based multicast system. The Multicast Agent Scheduler aggregates clients' request and it generate multicast group addresses and port numbers according to requested video items and service request time. Then it transmits immediately multicast address to VOD server and client who request service. And then VOD server transmits requested streams with a multicast group address and the client joins the group automatically. The Multicast Agent Scheduler assigns the same multicast group address when other clients request an identical video within the same scheduling duration. The proposed system can reduce load of server and support many clients at the same time and applies it to WMT(window media technology) of Microsoft.
수요감응교통체계는 승객들의 통행요구에 따라 보다 신속하고 효율적으로 안락하고 편리하게 경제적으로 교통서비스를 제공하는 것이다. 특히 기존의 공공교통수단이 미치지 못하는 저밀도 도시 지역의 통행수요를 만족시키는데 좋은 수단으로써 관심의 대상이 되고 있다. 즉 리무진 같은 소형차량을 이용하여 승객의 통행요청에 따라 개인적인 door-to-door 서비스를 제공하는 것이다. 본연구는 수요감응교통체계의 대안으로서 도시 서비스에 있어서 고정.노선변경승객 써비스에 대한 $\ulcorner$스케쥴 알고리즘$\lrcorner$을 개발하는데 목표를 둔바 목적함 수는 Waiting time, Riding time,Scheduled vehicle의 노선용량제한등과 같은 승객써비스 시 간제약에 대해서 각기 개별차량 여행과의 차를 극대화하여 보았다. 사용자중심 Sub-program과 PASS의 두 Sub-program으로 구성된 Simulation 모형을 활용할 경우 어떠 한 도시 써비스지역에서의 고정노선 혹은 변경노선 각각에 대해서 임시적인 차량운행의 감 응식 효율 증진에 크게 기여할 수 있는 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.666-668
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1998
In this paper, we consider a bi-objective vehicle routing problem to minimize total distance traveled and maximize minimum integrated satisfaction level of selecting desirable routes in an fuzzy graph. The fuzzy graph reflects a real delivery situation in which there are a depot, some demand points, paths linking them, and distance and integrated satisfaction level are associated with each route. For solving the vi-objective problem we introduce a concept of routing vector and define non-dominated solution for comparing vectors. An efficient algorithm involving a selection method of non-dominated solutions based on DEA is proposed for the vehicle routing problem with rigid distance and integrated satisfaction level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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