This paper describes the application of Fuzzy Power System Stabilizer(FPSS) for improving dynamic stability of power system. The Real-coding Genetic Algorithm(RGA) was applied to optimize gains of the inputs and outputs of the FPSS. The effectiveness of the proposed FPSS was demonstrated by simulation studies for single-machine infinite system. To show the superiority of the proposed FPSS, its performances were compared with those of Conventional Power System Stabilizer(CPSS) The proposed FPSS showed better control performances than the CPSS in three-phase ground fault under a normal load which was system condition in tuning FPSS. To show the robustness of the proposed FPSS, it was applied to damp the low frequency oscillations caused by disturbances such as three-phase ground fault under heavy and light load conditions. The proposed FPSS showed better performance than CPSS in terms of the settling time and damping effect for power system operation condition.
Even though, tanks are used at the many industry plants, it is very difficult to control the tank level without any overflow and shortage; moreover, cause of its complication of dynamics and nonlinearity, it's impossible to realize the accurate control using the mathematical model which can be applied to the various operation modes. However, the sliding mode controller(SMC) is known as having the robust variable structures for the nonlinear control systems with the parametric perturbations and with the sudden disturbances. It's difficult to find SMC's parameters, and SMC is bring chattering which injures actuator and increases error. In this paper, Genetic Aloglism based Fuzzy Sliding Mode Controller(GA-FSMC) for the precise control of the coupled tank level was proposed. Genetic Algolism and Fuzzy logic are adapted to find SMC's parameters and reduce the chattering. The simulation result is shown that the tank level could be satisfactorily controlled with less overshoot and steady-state error by the proposed GA-FSMC.
We consider the single machine scheduling problem with a rate-modifying activity and time-dependent deterioration after the activity. The class of scheduling problems with rate-modifying activities and the class of scheduling problems with time-dependent processing times have been studied independently. However, the integration of these classes is motivated by human operators of tasks who has fatigue while carrying out the operation of a series of tasks. This situation is also applicable to machines that experience performance degradation over time due to mal-position or mal-alignment of jobs, abrasion of tools, and scraps of operations, etc. In this study, the integration of the two classes of scheduling problems is considered. We present a mathematical model to determine job-sequence and a position of a rate-modifying activity for the integration problem. Since the model is difficult to solve as the size of real problem being very large, we propose genetic algorithms. The performance of the algorithms are compared with optimal solutions with various problems.
본 연구에서 고려된 발전소 조속기의 속도제어계는 레귤레이터(PID 제어기), 액튜에이터와 터빈으로 구성되어 있다. 이 계통에 파라미터 불확실성과 외란이 고려되면, PID 제어만으로는 만족한 제어성능을 얻지 못할 수도 있다. 따라서 플랜트 불확실성과 외란에 대해 요구된 계통의 제어성능을 얻을 수 있는 설계기법의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 발전설비의 안정된 운전을 위한 설계기법으로 QFT를 이용하였으며, QFT의 루프형성 근사화기법에 유전 알고리즘을 도입하여 개루프 전달함수의 계수를 식별하는 방법을 제안하였다. 그리고 이 기법을 이용해서 발전소 속도제어계를 설계하였다.
클러스터링 문제는 무선 애드 혹 네트워크의 네트워크 수명과 확장성을 향상시키는 문제 중 하나이다. 이 문제는 무선 애드 혹 네트워크의 설계 및 운영과 관련된 어려운 조합 최적화 문제이다. 본 논문에서는 네트워크 수명을 최대화하고 무선 애드 혹 네트워크의 확장성을 고려한 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 클러스터링 문제는 NP-hard 문제로 알려져 있습니다. 따라서 본 논문에서는 노드의 수가 많은 네트워크에서 합리적인 시간 내에 최적의 해를 효율적으로 얻을 수 있는 최적화 방식을 사용하여 문제를 해결한다. 제안된 알고리즘은 노드의 전력과 클러스터링 비용을 고려하여 클러스터 헤드를 선택하고 클러스터를 구성한다. 우리는 노드의 전송에너지 측면에서 시뮬레이션을 통해 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 보여 준다.
Genetic algorithm (GA), which has a powerful searching ability and is comparatively easy to use and also to apply, is in the spotlight in the field of the optimization for mechanical systems these days. However, it also contains some problems of slow convergence and low efficiency caused by a huge amount of repetitive computation. To improve the processing efficiency of repetitive computation, some papers have proposed paralleled GA these days. There are some cases that mention the use of gray code or suggest using gray code partially in GA to raise its slow convergence. Gray code is an encoding of numbers so that adjacent numbers have a single digit differing by 1. A binary gray code with n digits corresponds to a hamiltonian path on an n-dimensional hypercube (including direction reversals). The term gray code is open used to refer to a reflected code, or more specifically still, the binary reflected gray code. However, according to proposed reports, gray code GA has lower convergence about 10-20% comparing with binary code GA without presenting any results. This study proposes new Full gray code GA (FGGA) applying a gray code throughout all basic operation fields of GA, which has a good data processing ability to improve the slow convergence of binary code GA.
Energy shifting is an innovative method used to obtain the highest profit from the operation of energy storage systems (ESS) by controlling the charge and discharge schedules according to the electricity prices in a given period. Therefore, in this study, we propose an optimal charge and discharge scheduling method that performs energy shift operations derived from an ESS efficiency model. The efficiency model reflects the construction of power conversion systems (PCSs) and lithium battery systems (LBSs) according to the rated discharge time of a MWh-scale ESS. The PCS model was based on measurement data from a real system, whereas for the LBS, we used a circuit model that is appropriate for the MWh scale. In addition, this paper presents the application of a genetic algorithm to obtain the optimal charge and discharge schedules. This development represents a novel evolutionary computation method and aims to find an optimal solution that does not modify the total energy volume for the scheduling process. This optimal charge and discharge scheduling method was verified by various case studies, while the model was used to realize a higher profit than that realized using other scheduling methods.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제17권1호
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pp.1-6
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2016
Ensuring the secure operation of power systems has become an important and critical matter during the present time, along with the development of large, complex and load-increasing systems. Security constraints such as the thermal limits of transmission lines and bus-voltage limits must be satisfied under all of a system’s operational conditions. An alternative solution to improve the security of a power system is the employment of Flexible Alternating-Current Transmission Systems (FACTS). FACTS devices can reduce the flows of heavily loaded lines, maintain the bus voltages at desired levels, and improve the stability of a power network. The Unified Power Flow Controller (UPFC) is a versatile FACTS device that can independently or simultaneously control the active power, the reactive power and the bus voltage; however, to achieve such functionality, it is very important to determine the optimal location of the UPFC device, with the appropriate parameter setting, in the power system. In this paper, a genetic algorithm (GA) method is applied to determine the optimal location of the UPFC device in a network for the enhancement of the power-system loadability and the minimization of the active power loss in the transmission line. To verify our approach, simulations were performed on the IEEE 14 Bus, 30 Bus, and 57 Bus test systems. The proposed work was implemented in the MATLAB platform.
원자력발전소의 증기발생기 수위제어계는 과도상태뿐만 아니라 정상운전 시에도 제어계 설계에 사용된 모델링이나, 이론의 적용이 매우 어려운 계통이다. 따라서 기존의 제어방법으로는 안정성에 대한 의문이 제기되어 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 문제점에 입각하여 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용한 개선된 루프 형성법을 제안하고 이 방법올 QFT에 적용하여 제어성능을 향상시킬 수 있는 제어계를 설계하였다. 그리고 시뮬레이션 결과로부터 안정성과 효과적인 제어성능을 얻었다.
Ball screw feed drive systems have been broadly used in machine tools or precision automatic feed systems. Recently, modern machine tools require high speed and high precision and drive system to achieve high productivity. Unfortunately, a feed drive system, even though it was optimum designed, may experience severe transient vibrations during high-speed operation if its feed rate control is unsuitable. A rough feed rate curve having discontinuity in its acceleration profile causes a serious vibration problem in the feed slide system. This paper presents a feed rate optimization of a machine tool feed slide system, which is driven by a ball screw, for its minimum vibrations. Firstly, a 6-degree-of-freedom lumped parameter model was proposed for the vibration analysis of a ball screw driven machine tool feed drive system. Next, a feed rate optimization of the feed slide was carried out for minimum vibrations. The feed rate curve optimization strategy is to find out the most appropriate acceleration profile having finite jerk. Of course, the optimized feed rate should approximate to the desired one as possible. A genetic algorithm with variable penalty function was used in this feed rate optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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