This paper presents a study on the application of Asynchronous Team(A-Team) theory for QVC(Reactive power control) and security assessment in a power system. Reactive power control problem is the one of optimally establishing voltage level given reactive power sources, which is very important problem to supply the demand without interruption and needs methods to alleviate a bus voltage limit violation more quickly. It can be formulated as a mixed-integer linear programming(MILP) problem without deteriorating of solution accuracy to a certain extent. The security assessment is to estimate the relative robustness of the system and deterministic approach based on AC load flow calculations is adopted to assess it, especially voltage security. A distance measure, as a measurement for voltage security, is introduced. In order to analyze the above two problem, reactive power control and static security assessment, In an integrated fashion, a new organizational structure, called an A-team, is adopted. An A-team is well-suited to the development of computer-based, multi-agent systems for operation of large-scaled power systems. In order to verify the usefulness of the suggested scheme herein, modified IEEE 30 bus system is employed as a sample system. The results of a case study are also presented.
These days there are so many scheduling systems or softwares. But only few scheduling systems have succeeded in the market. In spite of powerful engine and functions, those systems have difficulties to be applied in real processes. In real processes, there are various constraints caused by physical or systematical environments of plants. Those constraints are too many to be handled in the system. This problem makes it difficult for the system to represent the details of processes. In order to resolve this problem, we have developed a specialized scheduling system for a target process. The system could be developed by the experts for target process and researchers for scheduling. In this study, a scheduling system for PVC process has been developed as an MILP (Mixed integer linear programming) model and coded in $Fortran^{TM}$. The scheduling system has been applied to two processes, which have different characteristics. Simulation results indicate that the profit of the target process can be increased by about 5% by implementing the scheduling system.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.10
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pp.1278-1285
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2018
For saving electricity bill, energy storage system(ESS) is being installed in factories, public building and commercial building with a Time-of-Use(TOU) tariff which consists of demand charge(KRW/kW) and energy charge(KRW/kWh). However, both of peak reduction and ESS special tariff are not considered in an analysis of initial cost payback period(ICPP) on ESS. Since it is difficult to reflect base rate by an amount of uncertain peak demand reduction during mid-peak and on-peak periods in the future days. Therefore, the ICPP on ESS can be increased. Based on this background, this paper presents the advanced analysis method for the ICPP on ESS. In the proposed algorithm, the representative days of monthly electricity consumption pattern for the amount of peak reduction can be found by the kmeans clustering algorithm. Moreover, the total expected energy costs of representative days are minimized by optimal daily ESS operation considering both peak reduction and the special tariff through a mixed-integer linear programming(MILP). And then, the amount of peak reduction becomes a value that the sum of the expected energy costs for 12 months is maximum. The annual benefit cost is decided by the amount of annual peak reduction. Two simulation cases are considered in this study, which one only considers the special tariff and another considers both of the special tariff and amount of peak reduction. The ICPP in the proposed method is shortened by 18 months compared to the conventional method.
A district energy system plays very important role to fulfill energy demand in regional areas. This paper diagnoses the necessity of the development of an economical operation system for the efficient operation of district energy plants located in Seoul. The effect anticipated from the use of the optimal operation system is also analyzed. Production and consumption of energy are estimated for the district energy plants at Suseo, Bundang, Ilwon and Jungang located near in Seoul, Korea. The problem is formulated as a mixed integer linear programming(MILP) problem where the objective is to minimize the overall cost of the district energy system. From the results of numerical simulations we can see that the energy efficiency is improved due to the application of the optimal operation conditions provided by the proposed model.
Hassan, Mohammad Mehedi;Song, Biao;Almogren, Ahmad;Hossain, M. Shamim;Alamri, Atif;Alnuem, Mohammed;Monowar, Muhammad Mostafa;Hossain, M. Anwar
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1567-1587
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2014
Virtual Machine (VM) resource management is crucial to satisfy the Quality of Service (QoS) demands of various multimedia services in a media cloud platform. To this end, this paper presents a VM resource allocation model that dynamically and optimally utilizes VM resources to satisfy QoS requirements of media-rich cloud services or applications. It additionally maintains high system utilization by avoiding the over-provisioning of VM resources to services or applications. The objective is to 1) minimize the number of physical machines for cost reduction and energy saving; 2) control the processing delay of media services to improve response time; and 3) achieve load balancing or overall utilization of physical resources. The proposed VM allocation is mapped into the multidimensional bin-packing problem, which is NP-complete. To solve this problem, we have designed a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model, as well as heuristics for quantitatively optimizing the VM allocation. The simulation results show that our scheme outperforms the existing VM allocation schemes in a media cloud environment, in terms of cost reduction, response time reduction and QoS guarantee.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.41
no.9
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pp.681-688
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2013
Several problems caused by inevitable increment of airplane have been issued. The most effective solution to solve the issues is considered as establishing appropriate Air Traffic Management (ATM) that reduces aircraft's delay at an airport and intensify the airport's capacity. The purpose of this paper is to produce the optimum aircraft schedules that maximize the aircraft throughput by smooth air traffic flow near terminal area of an airport In this paper, mathematical formulations of the scheduling problem are firstly specified. Based on the mathematical modelling, an Optimization-Based Flight Scheduler that provides the optimum flight schedules for arriving aircraft is developed by introducing the Mixed Integer Linear Programming(MILP) and the Genetic Algorithms(GA). With this scheduler, we calculated the optimum schedules to compare to real schedule data from an Incheon Airport. As a result, it is validated that aircraft throughput produced by the optimum schedule is much better than that of the schedule from the Incheon airport. The optimization-based flight scheduler is expected to deal with problems due to the aircraft saturation in near future.
KS-SIGNAL, a traffic signal optimization model for coordinated arterials, is an optimization model using the mixed integer linear Programming that minimizes total delay on arterials by optimizing left-turn Phase sequences. However, the Previous version of KS-SIGNAL had a difficulty in reducing computation speed because the related variables and constraints multiply rapidly in accordance with the increase of intersections. This study is designed to propose a new model, improving optimizing computation speed in KS-SIGMAl, and evaluate it. This Paper Puts forth three kinds of methodological approaches as to achieve the above goals. At the first step to reduce run-time in the proposed model objective function and a few constraints are Partially modified, which replaces variable in related to queue clearance time with constant, by using thru-movements at upstream intersection and the length of red time at downstream intersection. The result shows that the run-time can be reduced up to 70% at this step. The second step to load the library in LINDO for Windows, in order to solve mixed integer linear programming. The result suggests that run-time can be reduced obviously up to 99% of the first step result. The third step is to add constraints in related to left-turn Phase sequences. The proposed methodological approach, not optimizing all kinds of left-turn sequences, is more reasonable than that of previous model , only in the view of reducing run-tim. In conclusion, run-time could be reduced up to 30% compared with the second results. This Proposed model was tested by several optimization scenarios. The results in this study reveals that signal timing plan in KS-SIGNAL is closer to PASSER-II (bandwidth maximizing model) rather than to TRANSYT-7F(delay minimizing model).
In this paper, an A-team(Asynchronous Team ) based approach for Reactive power and volage control considering static security assessment in a power system with infrastructural deficiencies is proposed. Reactive power and voltage control problem is the one of optimally establishing voltage level given several constraints such as reactive generation, voltage magnitude, line flow, and other switchable reactive power sources. It can be formulated as a mixed-integer linear programming(MILP) problem without deteriorating of solution accuracy to a certain extent. The security assessment is to estimate the relative robustness of the system in Its present state through the evaluation of data provided by security monitoring. Deterministic approach based on AC load flow calculations is adopted to assess the system security, especially voltage security. A security metric, as a standard of measurement for power system security, producting a set of discrete values rather than binary values, is employed. In order to analyze the above two problems, reactive power/voltage control problem and static security assessment problem, in an integrated fashion for real-time operations, a new organizational structure, called an A-team, is adopted. An A-team is an organization for agents which ale all autonomeus, work in parallel and communicate asynchronously, which is well-suited to the development of computer-based, multi-agent systems for operations. This A-team based approach, although it is still in the beginning stage, also has potential for handling other difficult power system problems.
This paper presents a new framework for design and economic evaluation of wind energy-based electricity supply system. We propose a network optimization (mixed-integer linear programming) model to design the underlying energy supply system. In this model we include practical constraints such as land limitations of onshore wind farms and different costs of offshore wind farms to minimize the total annual cost. Based upon the model, we also analyze the sensitivity of the total annual cost on the change of key parameters such as available land for offshore wind farms, required area of a wind turbine and the unit price of wind turbines. We illustrate the applicability of the suggested model by applying to the problem of design of a wind turbines-based electricity supply problem in Jeju. As a result of this study, we identified the major cost-drivers and the regional cost distribution of the proposed system. We also comparatively analyzed the economic performance of on/off shore wind farms in wind energy-based electricity supply system of Jeju.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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