KIEE International Transactions on Power Engineering
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제11A권4호
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pp.39-44
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2001
As electric power systems have been moving from vertically integrated utilities to a deregulated environment, the charging of reactive power management is a new challenging them for market operators. This paper proposes a new methodology to compute the costs of providing reactive power management service in a competitive electrical power market. The proposed formulation, which is basically different from those shown in the literature, consists of two parts. One is to recover investment capital costs of reactive power supporting equipment based on a reactive power flow tracing algorithm. The other is to recover operational costs based on variable spot prices using the optimal power flow algorithm. The charging shapes resulted from the proposed approach exhibit a quite good meaning viewed from a practical sense. It turns out that reactive power charged are mostly due to recovery of capital costs and slightly due to recovery of operational costs. The methods can be useful in providing additional insight into power system operation and can be used to determined tariffs of a reactive power management service.
This paper describes a strategy of a daily optimal operational scheduling in cogeneration system for paper mill. The cogeneration system selected to establish the scheduling consists of three units and several auxiliary devices. One unit generates electrical and thermal energy using the back pressure turbine. The rest two units generate the energy using the extraction condensing turbine. Three auxiliary boilers, two waste boilers and three sludge incinerators operate to supply energy to the loads with three units. The cogeneration system is able to supply enough the thermal energy to the thermal load, however it can not sufficiently supply the electrical power to the electrical load. Therefore the insufficient electric energy is compensated by buying electrical energy from utility. When the operational scheduling is performed considering the environmental problem. This paper shows the simulation results for daily operational scheduling obtained using the evolutionary algorithm. This results reveal that the proposed modeling and strategy can be effectively applied to cogeneration system for paper mill.
본 논문은 각종 보조운전설비가 연계된 제지공장용 열병합발전시스템의 합리적인 운전계획을 수립하는 기법을 제시하였다. 보조운전설비로서는 보조보일러, 폐열보일러 및 슬러지 소각로가 있으며, 이 설비들이 다기 열병합발전시스템과 연계하여 운전되고 있다. 최적운전계획은 특히 환경을 고려하기 위해 목적함수에 환경요소를 추가하여 수립하였다. 전력은 구매할수있도록 전력회사와 연계되어 운전된다. 본 논문에서 제시한 최적운전계획기법은 제지공장의 에너지이용률을 향상시키는데 기여할 것으로 사료된다.
This study proposes a new algorithm which performs a production simulation under various constraints and maintains computational efficiency. In order to consider the environmental and operational constraints, the proposed algorithm is based on optimization techniques formulated in LP form In the algorithm, "system characteristic constraints" reflect the system characteristics such as LDC shape, unit loading order and forced outage rate. By using the concept of Energy Invariance Property and two operational rules i.e. Compliance Rule for Emission Constraint, Compliance Rule for Limited Energy of Individual Unit, the number of system characteristic constraints is appreciably reduced. As a solution method of the optimization problem, the author uses Karmarkar's method which performs effectively in solving large scale LP problem. The efficiency of production simulation is meaningful when it is effectively used in power system planning. With the proposed production simulation algorithm, an optimal expansion planning model which can cope with operational constraints, environmental restriction, and various uncertainties is developed. This expansion planning model is applied to the long range planning schemes by WASP, and determines an optimal expansion scheme which considers the effect of supply interruption, load forecasting errors, multistates of unit operation, plural limited energy plants etc.
It is urgently-needed to construct a green supply chain (GSC) from collection of used products through recycling of them to sales of products using the recycled parts. Besides, it is necessary to consider the uncertainty in product demand as a risk in a GSC. This study proposes the optimal operations for a GSC with a retailer and a manufacturer. A retailer pays an incentive for collection of used products from customers and sells a single type of products in a market. A manufacturer produces the products ordered by the retailer, using recyclable parts with acceptable quality and compensates the collection cost of used products as to the recycled parts. This paper discusses the following risk attitudes: risk-neutral attitude, risk-averse attitude, and risk-prone attitude. Using mean-variance analysis, the optimal decisions for product order quantity, collection incentive, and lower limit of quality level, in the decentralized GSC (DGSC) and the integrated GSC (IGSC) are made. DGSC optimizes the utility function of each member. IGSC does that of the whole system. The analysis numerically investigates how (i) risk attitude and (ii) quality of recyclable parts affect the optimal operations. Supply chain coordination between GSC members to shift IGSC from DGSC is discussed.
As power grids are integrated into one big umbrella (i.e., Smart Grid), communication network plays a key role in reliable and stable operation of power grids. For successful operation of smart grid, interoperability and security issues must be resolved. Security means providing network system integrity, authentication, and confidentiality service. For a cyber-attack to a power grid system, which may jeopardize the national security, vulnerability of communication infrastructure has a serious impact on the power grid network. While security aspects of power grid network have been studied much, security mechanisms are rarely adopted in power gird communication network. For security issues, strict timing requirements are defined in IEC 61850 for mission critical messages (i.e., GOOSE). In this paper, we apply security algorithms (i.e., MD-5, SHA-1, and RSA) and measure their processing time and transmission delay of secured mission critical messages. The results show the algorithms satisfying the timing requirements defined in IEC 61850 and we observer the algorithm that is optimal for secure communication of mission critical messages. Numerical analysis shows that SHA-1 is preferable for secure GOOSE message sending.
This paper describes the strategy of a daily optimal operational scheduling on cogeneration systems with each other generation mode. The cogeneration systems consists of three generators. auxiiiary devices which are three auxiliary boilers, two waste boilers and three sludge incinerators. One unit that using the back pressure turbin generates the electrical and the thermal energy. The other two units that using the extraction condensing turbine generate the energy. Auxiliary devices operate to supplement the thermal energy to the thermal load with three units. The cogeneration system has a large capacity which is able to supply enough the thermal energy to the thermal load, however the electric power generated is insufficient to satisfy the electrical load. Therefore the insufficient electric energy is supplemented by buying electrical energy from the utility. Simulation was carried out using optimization toolbox. The result reveals that the proposed modeling and strategy can be effectively applied to cogeneration systems with each other generation mode.
The transition to renewable energy, especially the expansion of photovoltaic (PV) generation, has become a global megatrend that can no longer be reserved. However, since the site for PV is limited, it is necessary to use the land efficiently. As an alternative, the concept of utility scale agricultural PV(UAPV) is a technology that continues farming in the lower part and installs PV in the upper part of farmland to efficiently use the land. Therefore, for UAPV, the growth of crops in the lower part and the optimal operation of PV in the upper part are important. In this, we analyze the characteristics of the upper PV generation system in the UAPV based on the empirical results under various conditions, and propose future research directions of the UAPV.
산업 현장에 필수적으로 사용하는 유틸리티 시스템(Utility System)의 하나인 에어를 생산하는 공기압 축기의 운전방식은 조작 패널부에 사용자가 설정한 셋팅값에 의해 내부의 밸브를 제어하여 로딩 및 언로딩 운전을 한다. 이로 인해 대용량(100HP, 200HP)의 공기압축기를 여러대 사용하는 수용가에서는 연속 다발적인 운전으로 인한 전력 사용량의 변동으로 역률 저하 및 연속가동으로 인한 설비 과부하 및 내부 기계 베어링 피로도 증가 및 파손 등 고장이 발생되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 인공 신경회로망(ANN:Artificial Neural Network)을 이용하여 최적의 에너지 운용 알고리즘을 제안하여 실계통의 문제점을 분석하여 개선하고자 한다.
Smart Grid has two main objectives on both supply and demand aspects which are to distribute the renewable energy sources on supply side and to develop realtime price responses on demand side. Renewable energy does not consume fossil fuels, therefore it improves the eco-friendliness and saves the cost of power system operation at the same time. Demand response increases the flexibility of the power system by mitigating the fluctuation from renewable energies, and reduces the capacity investment cost by shedding the peak load to off-peak periods. Currently Smart Grid technologies mainly focus on energy monitoring and display services but it has been proved that enabling technologies can induce the higher demand responses through many pilot projects in USA. On this context, this paper provides a price responsive algorithm for HEMS (home energy management system) on the real time pricing environment. This paper identifies the demand response as a core function of HEMS and classifies the demand into 3 categories of fixed, transferable, and realtime responsive loads which are coordinated and operated for the utility maximization or cost minimization with the optimal usage combination of three kinds of demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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