The optimal power flow (OPF) problem was introduced by Carpentier in 1962 as a network constrained economic dispatch problem. Since then, it has been intensively studied and widely used in power system operation and planning. In the past few decades, many stochastic optimization methods such as Genetic Algorithm (GA), Evolutionary Programming (EP), and Particle Swarm Optimization (PSO) have been applied to solve the OPF problem. In particular, PSO is a newly proposed population based stochastic optimization algorithm. The main idea behind it is based on the food-searching behavior of birds and fish. Compared with other stochastic optimization methods, PSO has comparable or even superior search performance for some hard optimization problems in real power systems. Nowadays, some modifications such as breeding and selection operators are considered to make the PSO superior and robust. In this paper, we propose the Modified PSO (MPSO), in which the mutation operator of GA is incorporated into the conventional PSO to improve the search performance. To verify the optimal solution searching ability, the proposed approach has been evaluated on an IEEE 3D-bus test system. The results showed that performance of the proposed approach is better than that of the standard PSO.
This paper describes the secant method for solving the economic dispatch (ED) problem with generator constraints and transmission losses. The ED problem is an important optimization problem in the economic operation of a power system. The proposed algorithm involves selection of minimum and maximum incremental costs (lambda values) and then the evaluation of optimal lambda at required power demand is done by secant method. The proposed algorithm has been tested on a power system having 6, 15, and 40 generating units. Studies have been made on the proposed method to solve the ED problem by taking 120 and 200 units with generator constraints. Simulation results of the proposed approach were compared in terms of solution quality, convergence characteristics, and computation efficiency with conventional methods such as lambda iterative method, heuristic methods such as genetic algorithm, and meta-heuristic methods like particle swarm optimization. It is observed from different case studies that the proposed method provides qualitative solutions with less computational time compared to various methods available in the literature.
Kim, Jong-Yul;Moon, Kyoung-Jun;Lee, Haw-Seok;Park, June-Ho
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.10
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pp.1699-1708
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2007
The optimal power flow(OPF) problem was introduced by Carpentier in 1962 as a network constrained economic dispatch problem. Since then, the OPF problem has been intensively studied and widely used in power system operation and planning. In these days, OPF is becoming more and more important in the deregulation environment of power pool and there is an urgent need of faster solution technique for on-line application. To solve OPF problem, many heuristic optimization methods have been developed, such as Genetic Algorithm(GA), Evolutionary Programming(EP), Evolution Strategies(ES), and Particle Swarm Optimization(PSO). Especially, PSO algorithm is a newly proposed population based heuristic optimization algorithm which was inspired by the social behaviors of animals. However, population based heuristic optimization methods require higher computing time to find optimal point. This shortcoming is overcome by a straightforward parallel processing of PSO algorithm. The developed parallel PSO algorithm is implemented on a PC cluster system with 6 Intel Pentium IV 2GHz processors. The proposed approach has been tested on the IEEE 30-bus system. The results showed that computing time of parallelized PSO algorithm can be reduced by parallel processing without losing the quality of solution.
Kim, Kibum;Seo, Jeewon;Hyung, Jinseok;Kim, Taehyeon;Choi, Taeho;Koo, Jayong
Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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v.34
no.5
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pp.311-321
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2020
In this study, a model to optimize residual chlorine concentrations in a water supply system was developed using a multi-objective genetic algorithm. Moreover, to quantify the effects of optimized residual chlorine concentration management and to consider customer service requirements, this study developed indices to quantify the spatial and temporal distributions of residual chlorine concentration. Based on the results, the most economical operational method to manage booster chlorination was derived, which would supply water that satisfies the service level required by consumers, as well as the cost-effectiveness and operation requirements relevant to the service providers. A simulation model was then created based on an actual water supply system (i.e., the Multi-regional Water Supply W in Korea). Simulated optimizations were successful, evidencing that it is possible to meet the residual chlorine concentration demanded by consumers at a low cost.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.15
no.2
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pp.123-137
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2014
The aviation gas turbine is composed of many expensive and highly precise parts and operated in high pressure and temperature gas. When breakdown or performance deterioration occurs due to the hostile environment and component degradation, it severely influences the aircraft operation. Recently to minimize this problem the third generation of predictive maintenance known as condition based maintenance has been developed. This method not only monitors the engine condition and diagnoses the engine faults but also gives proper maintenance advice. Therefore it can maximize the availability and minimize the maintenance cost. The advanced gas turbine health monitoring method is classified into model based diagnosis (such as observers, parity equations, parameter estimation and Gas Path Analysis (GPA)) and soft computing diagnosis (such as expert system, fuzzy logic, Neural Networks (NNs) and Genetic Algorithms (GA)). The overview shows an introduction, advantages, and disadvantages of each advanced engine health monitoring method. In addition, some practical gas turbine health monitoring application examples using the GPA methods and the artificial intelligent methods including fuzzy logic, NNs and GA developed by the author are presented.
One field identified by an inverse method is one of multiple candidate solutions those are independently obtained through a specific estimation technique. While averaging of optimized fields can provide a better description of the spatial feature of an unknown field, it deteriorates the flow and transport characteristics of the optimized fields. As a result, the averaged field is not suited for modeling aquifer performances. Based on genetic algorithm, an optimal field synthesis technique is developed, which combines diversely optimized fields into a refined group of fields. Each field in the population is paired, and a sub-region of each field is exchanged by crossover operation to create a group of synthesized fields of enhanced modeling capability. The population of the fields is evolved till the synthesized fields become sufficiently similar. Applications of the optimal field synthesis to synthetic cases indicate that the objective functions of the fields assessing the modeling capabilities are further reduced after the optimal field synthesis. The identified fields from various inverse techniques may yield a range of modeling results under varied flow situations. The uncertainty is narrowed down through the optimal field synthesis and the associated modeling results converge on that of the reference field. The developed inverse modeling facilitates the construction of a reliable simulation model and hence trustworthy predictions of the future performances.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.17
no.5
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pp.118-125
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2003
This paper presents a scheme for the placement of dispersed generator systems(DGs) based on load model in unbalanced systems. Groups of each individual load model consist of residential, industrial, commercial, official and agricultural load The main idea of solving fuzzy goal programming is to transform the original objective function and constraints into the equivalent multi-objectives functions with fuzzy sets to evaluate their imprecise nature for the criterion of power loss minimization, the number or total capacity of DGs and the bus voltage deviation, and then solve the problem using genetic algorithm The method proposed is applied to IEEE 13 bus unbalanced distribution systems to demonstrate its effectiveness.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.25
no.12
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pp.132-138
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2008
Recently, mastering processes for high density optical disc such as Blu-ray disc rely on electron beams, which are operable in only vacuum. In the mastering process, one of the most important tasks is to design precision stages for providing precise positioning of the works with respect to the source in a high vacuum environment. In this paper, we have developed a precision rotation table usable in the electron beam mastering. The rotation table adopted air bearings for a high positioning repeatability and velocity stability. The air leakage from the air bearings has been minimized by employing the differential exhaust scheme using three steps of air drain. The design parameters such as diameters of exhaust lines, seal lengths, and pumping speeds were decided according to the optimization method using genetic algorithm. The performance on the vacuum level of the rotation table was evaluated experimentally and theoretically. The results indicate that a vacuum level of $10^{-4}$ Pa is achieved with operation of air bearings in a vacuum chamber, which is sufficient for the electron beam mastering.
Digital designs that appear in the three-dimensional virtual space by the digital type are designed as there is not an image created with an organic artificially generated (Creation) and representation (Modifying), developed by the specific environment given. The advanced digital design will produce a result with an algorithm according to a mathematical operation and the environment and has the nature of generating the real world, changes, development and affinity (Genetic Process). The digital design process is largely defined by a set of processes that are consistently designed to integrate form of creation, reproduction, proceeds in three steps, while the manufacture and assembly as a form of maintenance as possible the intended form of control data from the concept of building. By Joris Laarman 3D printer design is a simulation created by the digital process by the various algorithms and design achieved through the development of 3D printers, such as new materials and MX3D. From the mold production of a complex whole by using a robot and other digital production tool extracts a variety of forms.
Park, Seong-Hak;Chung, Won-Jee;Kim, Hyo-Gon;Choi, Jong-Kap
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.25
no.5
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pp.321-328
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2016
Cranes are generally used to drop or lift equipment or materials. The present study focuses on equipment used for dropping and lifting the sonar system for undersea exploration. This study deals with a GA-based MATLAB$^{(R)}$ simulation for the design optimization of a new overboarding prototype with a two degree-of-freedom mechanism, including a parallelogram link, which is efficient in sonar system operation and maintenance. First, the strengths and weaknesses of the existing overboarding mechanisms are analyzed. The new mechanism to solve these problems is then suggested. For the proposed mechanism, the GA-based MATLAB$^{(R)}$ simulation technique is applied to the proposed mechanism to optimize the link lengths and the actuator lengths. By doing this, the mechanism cannot interfere in the hull's internal environment. Hence, the work range of motion (ROM) is satisfied, and good torque-angle properties are obtaind. The developed technology will be helpful in calculating the maximized output torque of the actuator for the application in practice using a similar type of the proposed mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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