Deregulation in power industry has made the reactive power ancillary service management a critical task to power system operators from both technical and economic perspectives. Reactive power management in power systems is a complex combinatorial optimization problem involving nonlinear functions with multiple local minima and nonlinear constraints. This paper proposes a practical market-based reactive power ancillary service management scheme to tackle the challenge. In this paper a new model for voltage security and reactive power management is presented. The proposed model minimizes reactive support cost as an economic aspect and insures the voltage security as a technical constraint. For modeling validation study, two optimization algorithm, a genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) method are used to solve the problem of optimum allocation of reactive power in power systems under open market environment and the results are compared. As a case study, the IEEE-30 bus power system is used. Results show that the algorithm is well competent for optimal allocation of reactive power under practical constraints and price based conditions.
I will present a new approach to constrain galaxy physical parameters from the combined interpretation of stellar and nebular emission in wide ranges of observations. This approach relies on a comprehensive library of synthetic spectra, assembled using state-of-the-art models of star formation and chemical enrichment histories, stellar population synthesis, nebular emission and attenuation by dust. We focus on the constraints set by 5-band photometry and low- and medium-resolution spectroscopy at optical rest wavelengths on a few physical parameters characterizing the stars and interstellar medium. Since these parameters cannot be known a priori for any galaxy sample, we assess the accuracy to which they can be retrieved by simulating 'pseudo-observations' using models with known parameters. We find that the combined analysis of stellar and nebular emission in low-resolution (50A FWHM) galaxy spectra provides valuable constraints on all physical parameters. The approach can be extended to the analysis of any type of observation and during this talk i will present some applications to observed galaxies up to redshift 1.5.
The design of an automobile mirror actuator system needs a systematic optimization due to several variables, constraints, geometric limitations, moving angle, and so on. Therefore, this article provides the procedure of a genetic algorithm(GA) based optimization with finite element analysis for design of a mirror actuator considering design constraints, geometric limitations, moving angle. Local optimum problem in optimization design with sensitivity analysis is overcome by using zero-order overall searching method which is new optimization design method using a genetic algorithm.
An Improved finite element model updating method to address the numerical difficulty associated with ill-conditioning and rank-deficiency. These difficulties frequently occur in model updating problems, when the identification of a larger number of physical parameters is attempted than that warranted by the information content of the experimental data. Based on the standard Bounded Variables Least-squares (BVLS) method, which incorporates the usual upper/lower-bound constraints, the proposed method is equipped with new constraints based on the correlation coefficients between the sensitivity vectors of updating parameters. The effectiveness of the proposed method is investigated through the numerical simulation of a simple framed structure by comparing the results of the proposed method with those obtained via pure BVLS and the regularization method. The comparison indicated that the proposed method and the regularization method yield approximate solutions with similar accuracy.
본 논문에서, 성능 좋은 LDPC(Low density parity check) 코드을 위한 태너(Tanner) 그래프를 생성하는 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 뎁스 컨스트렌트(depth constraints)를 유지하면서 태너 그래프의 새로운 가지를 생성한다. 이 알고리듬은 그래프의 스토핑 �V(stopping set)을 효과적으로 줄이고, 기존의 다른 알고리듬 보다도 낮은 계산복잡도를 갖는다. 모의시험을 통해서 이 알고리듬의 개선된 성능을 확인 할 수 있었다.
Total Transfer Capability (TTC) should be pre-determined in order to estimate Available Transfer Capability (ATC). Typically, TTC is determined by considering three categories; voltage, stability and thermal limits. Among these, thermal limits are treated mainly in this paper on the evaluation of TTC due to the relatively short transmission line length of Korea Electric Power Corporation (KEPCO) system. This paper presents a new approach to evaluate the TTC using the Dynamic Line Rating (DLR) for the thermal limit. Since the approach includes not only traditional electrical constraints but also real-time environmental constraints, this paper obtains more cost-effective and exact results. A case study using KEPCO system confirms that the proposed method is useful for real-time operation and the planning of the electricity market.
This paper proposes a new Hybrid Particle Swarm Optimization (HPSO) method that integrates the Evolutionary Programming (EP) and Particle Swarm Optimization (PSO) techniques. The proposed method is applied to solve Economic Dispatch(ED) problems considering prohibited operating zones, ramp rate limits, capacity limits and power balance constraints. In the proposed HPSO method, the best features of both EP and PSO are exploited, and it is capable of finding the most optimal solution for the non-linear optimization problems. For validating the proposed method, it has been tested on the standard three, six, fifteen and twenty unit test systems. The numerical results show that the proposed HPSO method is well suitable for solving non-linear economic dispatch problems, and it outperforms the EP, PSO and other modern metaheuristic optimization methods reported in the recent literatures.
Structural reanalysis is frequently used to reduce the computational cost during the process of design or optimization. The supports can be regarded as the design variables in various types of structural optimization problems. The location, number, and type of supports may be varied in order to yield a more effective design. The paper is focused on structural static reanalysis problem with added supports where some node displacements along axes of the global coordinate system are specified. A new approach is proposed and exact solutions can be provided by the approach. Thus, it belongs to the direct reanalysis methods. The information from the initial analysis has been fully exploited. Numerical examples show that the exact results can be achieved and the computational time can be significantly reduced by the proposed method.
본 논문에서는 고위영역합성(High-level synthesis)의 가장 중요한 과제인 스케듈링 문제를 다루었다. 스케듈링 문제에 대한 접근 방식으로서, IP(integer programming)을 이용한 방식을 택하였다. 본 논문에서는 특히, 가용(可用)자원이 제한된 상태에서의 스케듈링이 효율적으로 수행될 수 있는 방법을 연구하여, 임의의 스케듈링방식에 의해 구해진 스케듈링 결과로부터, 주어진 조건을 만족하는 스케듈링을 행할수 있는 방법을 연구하였다. 멀티싸이클 연산의 연산자할당 및 구조적 파이프라이닝을 위한 스케듈링에 중점을 주어, 가능한한 최대의 성능과 최대의 자원공유가 이루어 지도록, 연산자의 특성을 세밀히 분석하였다.
A new approach considering CO2 air pollution constraints in the long-term generation mix is proposed under uncertain circumstances. A characteristic feature of the presented approach in this paper is what effects give the air pollution constraints in long term best generation mix. Best generation mix problem is formulated by linear programming with fuel and construction cost minimization with load growth, reliability (reserve margin rate) and air pollutionconstraints. The proposed method accommodates the operation of pumped-storage generator. It was assumed in this study that the construction planning of the hydro power plants is given separately from the other generation plans. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated by applying to the best generation mix problem of KEPCO-system, which contains nuclear, coal, LNG, oil and pumped-storage hydro plant multi-years.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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