Optimal Power dispatch is the short-term decision of the optimal output of a number of power generation facilities, to meet the system demand, with the objective of Power dispatching at the lowest possible cost, subject to transmission lines power loss and operational constraints. The operational constraint includes power balance constraint, generator limit constraint, and emission dispatch constraint and valve point effects. In this paper, Opposition based Differential Evolution Algorithm (ODEA) has been proposed to handle the objective function and the operational constraints simultaneously. Furthermore, the valve point loading effects and transmission lines power loss are also considered for the efficient and effective Power dispatch. The ODEA has unique features such as self tuning of its control parameters, self acceleration and migration for searching. As a result, it requires very minimum executions compared with other searching strategies. The effectiveness of the algorithm has been validated through four standard test cases and compared with previous studies. The proposed method out performs the previous methods.
Purpose Retrofit, defined to be addition of new technologies or features to the old system to increase efficiency or to abate GHG emissions, is considered as an important alternative for the old coal-fired power plant. The purpose of this study is to propose mathematical method to model multiple alternative retrofit in Generation Capacity Expansion Planning(GCEP) problem, and to get insight to the retrofit patterns from realistic case studies. Design/methodology/approach This study made a multi-alternative retrofit GECP model by adopting some new variables and equations to the existing GECP model. Added variables and equations are to ensure the retrofit feature that the life time of retrofitted plant is the remaining life time of the old power plant. We formulated such that multiple retrofit alternatives are simultaneously compared and the best retrofit alternative can be selected. And we found that old approach to model retrofit has a problem that old plant with long remaining life time is retrofitted earlier than the one with short remaining life time, fixed the problem by some constraints with some binary variables. Therefore, the proposed model is formulated into a mixed binary programming problem, and coded and run using the GAMS/cplex. Findings According to the empirical analysis result, we found that approach to model the multiple alternative retrofit proposed in this study is comparing simultaneously multiple retrofit alternatives and select the best retrofit satisfying the retrofit features related to the life time. And we found that retrofit order problem is cleared. In addition, the model is expected to be very useful in evaluating and developing the national policies concerning coal-fired power plant retrofit.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.1
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pp.18-25
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2013
In this paper, we propose a self-optimization scheme for indoor femtocell coverage in heterogeneous networks. If the femtocell coverage is larger than indoor area, neighbor cell users passing by the outer area of the femtocell coverage may request an unnecessary handover which incurs wasteful signaling overhead. On the other hand, if the coverage is smaller than the indoor area, some of indoor users might not be connected to the indoor femtocell. Therefore, we propose the method by which the femtocell coverage attains the exact indoor area employing self-organized scheme. Autonomous self TX power adjustment of the femtocell is possible because the proposed method utilizes handover request events and membership information of users that can be obtained by the femtocell itself. We show that the TX power obtained by the proposed algorithm converges to the optimal TX power that can be obtained analytically to attain the indoor coverage area.
This study presents an approach of tidal farming optimization using a numerical modelling method to simulate tidal energy extraction for 1MW scale tidal stream devices around Jangjuk-sudo, South Korea. The utility of the approach in this research is demonstrated by optimizing the tidal farm in an idealized scenario and a more realistic case with three scenarios of 28-turbine centered tidal array (named A, B and C layouts) inside the Jangjuk-sudo. In addition, the numerical method also provides a pre-processing calculation helps the researchers to quickly determine where the best resource site is located when considering the position of the tidal stream turbine farm. From the simulation results, it is clearly seen that the net energy (or wake energy yield which includes the impacts of wake effects on power generation) extracted from the layout A is virtually equal to the estimates of speed-up energy yield (or the gross energy which is the sum of energy yield of each turbine without wake effects), up to 30.3 GWh/year.
Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) is applied for solving Combined Economic Emission Dispatch (CEED) problem with valve-point loading of thermal generators. This CEED problem with valve-point loading is a nonlinear, constrained multi-objective optimization problem, with power balance and generator capacity constraints. The valve-point loading introduce ripples in the input-output characteristics of generating units and make the CEED problem as a nonsmooth optimization problem. To validate its effectiveness of NSGA-II, two benchmark test systems, IEEE 30-bus and IEEE 118-bus systems are considered. To compare the Pareto-front obtained using NSGA-II, reference Pareto-front is generated using multiple runs of Real Coded Genetic Algorithm (RCGA) with weighted sum of objectives. Comparison with other optimization techniques showed the superiority of the NSGA-II approach and confirmed its potential for solving the CEED problem. Numerical results show that NSGA-II algorithm can provide Pareto-front in a single run with good diversity and convergence. An approach based on Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is applied on non-dominated solutions obtained to determine Best Compromise Solution (BCS).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.7
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pp.1774-1794
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2024
In the field of environmental sensing, it is necessary to develop radio planning techniques for the next generation Internet of Things (IoT) networks over mixed terrains. Such techniques are needed for smart remote monitoring of utility supplies, with links situated close to but out of range of cellular networks. In this paper, a three-dimension (3-D) geometric optimization algorithm is proposed, considering the positions of edge IoT devices and antenna coupling factors. Firstly, a multi-level single linkage (MLSL) iteration method, based on geometric objectives, is derived to evaluate the data rates over ISM 915 MHz channels, utilizing optimized power-distance profiles of continuous waves. Subsequently, a federated learning (FL) data selection algorithm is designed based on the 3-D geometric positions. Finally, a measurement example is taken in a meadow biome of the Mexican Colima district, which is prone to fluvial floods. The empirical path loss model has been enhanced, demonstrating the accuracy of the proposed optimization algorithm as well as the possibility of further prediction work.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.24
no.2
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pp.16-26
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2010
The transmission valuation methodology we propose here captures the interaction between generation and transmission investment decisions recognizing that a transmission expansion can impact the profitability of new resources investment, so that a methodology should consider both the objectives of investors in resources and the transmission planner. In this perspective, this paper purports to develop the mixed-integer programming based transmission expansion planning optimization software, which is well designed to determine the construction time and place of new generators, transmission lines, and substations as well as their capacities to minimize total expenditures related to their investment and operations while meeting technical constraints such as capacity margin, constitution ratio of power resources, spinning reserves, energy and fuel constraints, transmission line outages and losses, pi-type branching, and so on. Finally, Garver's simple system is adopted to validate not simply the accuracy but the efficiency of the proposed model in this paper.
Bio energy development by using Low Calorific Gas Turbine(LCGT) has been developed for New & Renewable energy source for next generation power system, low fuel and operating cost method by using the renewable energy source in landfill gas (LFG), Food Waste, water waste and Livestock biogas. Low calorific fuel purification by pretreatment system and carbon dioxide fixation by green house system are very important design target for evaluate optimum applications for bio energy. Main problems and accidents of Low Calorific Gas Turbine system was derived from bio fuel condition such as hydro sulfide concentration, siloxane level, moisture concentration and so on. Even if the quality of the bio fuel is not better than natural gas, LCGT system has the various fuel range and environmental friendly power system. The mechanical characterisitics of LCGT system is a high total efficiency (>70%), wide range of output power (30kW - 30MW class) and very clean emmission from power system (low NOx). Also, we can use co-generation system. A green house designed for four different carbon dioxide concentration from ambient air to 2000 ppm by utilizing the exhaust gas and hot water from LCGT system. We look forward to contribute the policy for Renewable Portfolio Standards(RPS) by using LCGT power system.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.6
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pp.440-448
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2022
Recently, due to the introduction of distributed energy resources, the optimal resource allocation problem of the power network is more and more important, and the distributed resource allocation method is required to process huge amount of data in large-scale power networks. In the optimal resource allocation problem, many studies have been conducted on the case when the supply-demand balance is satisfied due to the limitation of the generation capacity of each generator, but the studies considering the supply-demand imbalance, that total demand exceeds the maximum generation capacity, have rarely been considered. In this paper, we propose the consensus-based distributed algorithm for the optimal resource allocation of power network considering the supply-demand imbalance condition as well as the supply-demand balance condition. The proposed distributed algorithm is designed to allocate the optimal resources when the supply-demand balance condition is satisfied, and to measure the amount of required resources when the supply-demand is imbalanced. Finally, we conduct the simulations to verify the performance of the proposed algorithm.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.15
no.12
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pp.181-188
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2017
As a population of leisure activities grows and diversifies, there is a great demand for portable and environment-friendly power generation systems. A small wind power generation system is emerging as a suitable power generation equipment to meet these needs. The most important thing when developing a small portable wind turbine is to reduce the weight of the generator and increase the efficiency. The existing 300W wind turbine generator weighs about 10kg, which is heavy to carry. Therefore, a new generator weighing less than 4kg to make it easy to carry with high efficiency has been developed. In addition, considering complicated characteristics of wind volume and topography of Korea, a small wind turbine that can be used in urban and rural areas individually was constructed. Through basic designing and optimization, the lightweight and efficient generator was manufactured. It is a 300W wind turbine designed and fabricated with reduced weight as a prototype. The average output voltage of the generator was 24.7V at 900rpm no-load test. On a load test with the average line voltage 36.8V and the average phase current 2.62A, when the mechanical input was 339.84W, an average voltage output of the generator was measured as 289.5W with efficiency of 85.18%. The generator weight was 3.84kg.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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