The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.11
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pp.1892-1902
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2007
This paper presents a new generating unit maintenance scheduling algorithm considering regional reserve margin and transfer capability. Existing researches focused on reliability of the overall power systems have some problems that adequate reliability criteria cannot be guaranteed in supply shortage regions. Therefore specific constraints which can treat regional reserve ratio have to be added to conventional approaches. The objective function considered in this paper is the variance (second-order momentum) of operating reserve margin to levelize reliability during a planning horizon. This paper focuses on significances of considering regional reliability criteria and an advanced hybrid optimization method based on PSO algorithm. The proposed method has been applied to IEEE reliability test system(1996) with 32-generators and a real-world large scale power system with 291 generators. The results are compared with those of the classical central maintenance scheduling approaches and conventional PSO algorithm to verify the effectiveness of the algorithm proposed in this paper.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.7
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pp.1314-1323
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2011
The maintenance of generating units is implicitly related with power system reliability and has a tremendous bearing on the operation of the power system. A technique using a fuzzy search method which is based on fuzzy multi-criteria function has been proposed for GMS (generator maintenance scheduling) in order to consider multi-objective function. In this study, a new technique using combined fuzzy set theory and genetic algorithm(GA) is proposed for generator maintenance scheduling. The genetic algorithm(GA) is expected to make up for that fuzzy search method might search the local solution. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated by the simulation results on a practical size test systems.
New building, reinforcement, maintenance and test of power equipments are always necessary in a power system. Our power system is getting old and the total power capacity is also getting large, so power equipment outages are getting often. Power euipment outages make less margine for a stable condition of a power system operation. Therefore, through overviews and countermeasures against the outage should be made in order to be in a stable operational conditions during the outage. We have too many outages over 300 per month in our power system. So, we can't have enough time to study our power system and to make countermeasures without a helping program. This program is designed to give various and appropriate informations necessary for an outage scheduling. By applying this program, we can raise the job efficiency high and spare the time spent. So we can afford to do through system studies and make good countermeasures. I think this program can contribute greately to power system stable operation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.11C
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pp.1132-1138
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2002
This paper proposes a reducing power consumption of a scheduling algorithm for optimal selection of supply voltage. In scheduling of reduction power consumption, we determine the control steps of operations to be executed by exploiting the possibility of using variable voltage levels to reduce power consumption. In the optimal selection of supply voltage binding, we minimize the main factor of the power consumption of the switching activity on the registers using a graph coloring technique. From a set of experiments using high-level benchmark examples, we show that the proposed algorithm prefer to use optimal selection supply voltages rather than uniformed single voltage is effective in reducing power consumption.
Park, Young-Soo;Jeong, Hee-Myung;Park, Jong-Kook;Kim, Jin-Ho;Park, June-Ho
Proceedings of the KIEE Conference
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2007.11b
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pp.237-239
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2007
This paper focuses on maintenance scheduling using PSO algorithm for power plants from an economic (operating cost) and reliable(variance of operating reserve margin) point of view. We also apply regional reserve margin and transfer capability to maintenance scheduling problem. The proposed method has been applied to IEEE-RTS(1996) with 32-generators and a real -world large scale power system with 291 generators.
The modern transportation and mobility sector is expected to encounter high penetration of Electric Vehicles (EVs) because EVs contribute to reducing the harmful emissions from fossil fuel-powered vehicles. With the prospective growth of EVs, sufficient and convenient facilities for fast charging are crucial toward satisfying the EVs' quick charging demand during their trip. Therefore, the Fast Electric Vehicle Charging Stations (FECS) will be a similar role to gas stations. In this paper, we study a charging scheduling problem for the FECS with solar photovoltaic (PV) and an Energy Storage System (ESS). We formulate an optimization problem that minimizes the operational costs of FECS. There are two cost and one revenue terms that are buying cost from main grid power, ESS degradation cost, and revenue from the charging fee of the EVs. Simulation results show that the proposed scheduling algorithm reduces the daily operational cost by effectively using solar PV and ESS.
This study introduces an example environment where wireless devices are mobile, devices use dynamic voltage scaling, devices and tasks are heterogeneous, tasks have deadline, and the computation and communication power is dynamically changed for energy saving. For this type of environment, the efficient system-level energy management and resource management for task completion can be an essential part of the operation and design of such systems. Therefore, the resources are assigned to tasks and the tasks may be scheduled to maximize a goal which is to minimize energy usage while trying to complete as many tasks as possible by their deadlines. This paper also introduces mobility of nodes and variable transmission power for communication which complicates the resource management/task scheduling problem further.
The ubiquitous flexible operating system (UbiFOS) is a real-time operating system designed for cost-conscious, low-power, small to medium-sized embedded systems such as cellular phones, MP3 players, and wearable computers. It offers efficient real-time operating system services like multi-task scheduling, memory management, inter-task communication and synchronization, and timers while keeping the kernel size to just a few to tens of kilobytes. For flexibility, UbiFOS uses various task scheduling policies such as cyclic time-slice (round-robin), priority-based preemption with round-robin, priority-based preemptive, and bitmap. When there are less than 64 tasks, bitmap scheduling is the best policy. The scheduling overhead is under 9 ${\mu}s$ on the ARM926EJ processor. UbiFOS also provides the flexibility for user to select from several inter-task communication techniques according to their applications. We ported UbiFOS on the ARM9-based DVD player (20 kB), the Calm16-based MP3 player (under 7 kB), and the ATmega128-based ubiquitous sensor node (under 6 kB). Also, we adopted the dynamic power management (DPM) scheme. Comparative experimental results show that UbiFOS could save energy up to 30% using DPM.
Park, Hyang-A;Kim, Seul-Ki;Kim, Eung-Sang;Yu, Jung-Won;Kim, Sung-Shin
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.4
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pp.547-554
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2016
Analyze the customer daily load patterns, be used to determine the optimal charging and discharging schedule which can minimize the electrical charges through the battery energy storage system(BESS) installed in consumers is an object of this paper. BESS, which analyzes the load characteristics of customer and reduce the peak load, is essential for optimal charging and discharging scheduling to save electricity charges. This thesis proposes optimal charging and discharging scheduling method, using particle swarm optimization (PSO) and penalty function method, of BESS for reducing energy charge. Since PSO is a global optimization algorithm, best charging and discharging scheduling can be found effectively. In addition, penalty function method was combined with PSO in order to handle many constraint conditions. After analysing the load patterns of target BESS, PSO based on penalty function method was applied to get optimal charging and discharging schedule.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.3
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pp.477-483
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2016
In this paper, we propose a distributed user scheduling with interference-aware power control (IAPC) to maximize signal to generating interference plus noise ratio (SGINR) in uplink multi-cell networks. Assuming that the channel reciprocity time-division duplexing (TDD) system is used, the channel state information (CSI) can be obtained at each user from pilot signals from other BSs. In the proposed scheduling, to be specific, each user reduces the transmit power if its generating interference to other BSs is larger than a predetermined threshold. Each BS selects the user with the largest SGINR among users. Simulation results show that the proposed technique significantly outperforms the existing user scheduling algorithms. It is worth noting that the proposed technique operates with distributed manner without information exchange among cells. Hence, it can be easily applied to the practical wireless systems like 3GPP LTE without significant modifications of the specification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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