발전기 기동정지 계획은 다수의 발전기의 운영에서 비용을 최소화할 수 있는 기동 및 정지 시간을 결정하는 것이다. 대규모의 계통에서의 기동정지계획은 복잡한 계통 및 발전기 특성 제약이 시계열적으로 작용하기 때문에 최적화 분야에서도 어려운 문제에 해당한다. 더욱이 최근 증가하는 풍력발전원은 그 출력이 풍속에 따라 시시각각 변동하기 때문에 기동정지계획에서 함께 고려되는 것이 힘들었다. 본 논문은 이러한 풍력발전 출력의 불확실성을 랜덤발생하여 기댓값을 최적화하는 발전기 기동정지계획을 통해 풍력발전원이 기동정지계획에 미치는 영향을 분석하였다. 제시하는 방법으로 모의계통의 사례연구를 통해 유용성을 입증하였다.
발전기의 기동정지계획(unit commitment)에 있어서 전통적인 방식은 발전기를 기동/정지하는데 드는 비용(cost)을 기반으로 결정해 왔다. 그러나 전력시장의 변화에 따라 반전기의 기동정지계획에 전력 요금(price)의 중요성이 인식되면서 요금에 기반한 기동정지계획에 대한 연구들이 진행되고 있다. (1) 본 논문에서는 이러한 요금 기반 기동정지계획을 한국의 전력시장 환경에서 소형열병합발전기(micro-CHP(combined heat and power))에 적용해 본다. 한국의 전력시장에서 주택에 사용되는 전력 요금에 대해서는 누진제가 적용된다. 그러므로 븐 논문에서는 아파트에 설치된 소형열병합발전기의 요금 기반 기동정지계획의 시뮬레이션 결과를 분석함으로써 전력 요금의 누진제가 기동정지계획에 어떠한 영향을 주는지에 대해서 논하고자 한다.
과거 전력산업의 독점체제에서 발전기 기동 정지계획은 1-7일 정도의 예측된 부하를 최소비용으로 공급하기 위해서 발전기의 정보만을 고려하여 수요에 부합되도록 결정되었다. 향후 전개될 전력시장의 형태인 완전경쟁시장에서는 각 발전사업자가 자신의 발전기들을 대상으로 이익을 최대화하기 위한 입찰전략으로서의 기동정지계획을 수립하게 된다. 본 논문에서는 이익극대화로서의 발전사업자 기동정지계획을 수립함에 있어 유전알고리즘을 적용하였다. 또한 발전사업자의 입찰전략에 주요한 요소로 작용하는 입찰량 결정에 있어서 발전기 증감발율을 고려하여 최적의 발전량을 결정하도록 하였다.
발전기 기동정지 계획은 하나의 전력시스템을 형성하는 다수의 발전기에 대해서 주어진 여러 제약을 따르는 일간 또는 주간의 기동 및 정지시간을 결정하는 작업으로 다양한 제약과 방대한 탐색공간으로 인해 최적의 경제적 계획 수립이 매우 어려운 대규모 최적화 문제이다. 타부 탐색은 보통의 지역적 탐색법에 비해 국지적 최적해에 빠질 위험이 적고 다른 전역적 탐색기법에 비해 대상문제에 관한 지식을 충분히 활용하기에 유리하여 많은 최적화 문제에 사용되고 있다. 그러나 규모가 방대하면서 많은 제약조건이 존재하는 대규모 최적화 문제들은 타부 탐색으로도 빠른 시간내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다. 본 논문은 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 타부 탐색의 병렬화를 통해 해결함으로써 탐색 소요시간의 단축과 함께 해의 질 또한 향상시킬 수 있음을 보여준다.
본 논문은 전력계통에서 데이터베이스를 이용하여 발전기 기동정지계획 문제를 해결하는 발전비용에 의한 순위법을 제안한다. 발전기 기동정지계획의 정식화는 비선형 프로그래밍으로 표현된다. 하지만 대규모시스템에서 연속변수와 불연속변수를 동시에 최적화하는 것은 매우 어려운 문제이다. 발전비용에 의한 순위법은 발전시간의 발전기 운전비용에 기반한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘의 유효성과 경제적 효율성을 보여준다.
전력시스템 등, 산업 전반의 많은 분야에 최적화 문제가 산재해 있다. 또한 이러한 최적화 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 특정 응용에 국한되지 않고 모든 응용에 적용 가능한 메타휴리스틱 알고리즘은 그 중 많은 비중을 차지하고 있으며, 가장 대표적인 방법은 유전알고리즘과 타부 탐색이다. 그러나 최적화 문제에 속하는 많은 문제들이 탐색공간이 방대하고 많은 제약이 존재하는 대규모 최적화 문제로서 기존의 메타휴리스틱 기법들을 그대로 이용해서는 빠른 시간 내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다 본 논문에서는 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 해결하기 위하여 유전알고리즘과 타부탐색을 적용하고 그 성능을 분석한다. 그리고 각 방법을 병렬화하여 수행함으로써 병렬화를 통하여 시간상의 이득과 함께 부가 효과로서 집중화와 다각화의 효과를 얻을 수 있음을 보여준다.
화력발전기의 주간운용계획을 수립함에 있어 여러 에너지사용에 관련된 제약조건의 지배를 받는 발전기를 효율적으로 고려할 수 있는 새로운 방법을 개발하였다. 우선 이를 위하여 에너지제약을 고려한 운용계획문제를 Lagrangian Relaxation법에 의해 모델링하였다. 또한 에너지제약을 만족하는 최적의 화력발전기의 기동정지계획 및 발전출력을 원문제 내에서 구할 수 있도록 하였으며, 쌍대문제를 효율적으로 풀 수 있는 알고리즘을 개발하여 보다 빠르고 정확한 해를 구할 수 있도록 하였다. 제안한 방법을 시험계통 및 대규모 실계통에 적용하여 유용성을 검증하였다.
An improved hydrothermal unit commitment algorithm is proposed for the purpose of optimal operation of electric power system. Especially, Dynamic Programming Method which is main scheme of the algorithm is modified to assure the feasible solution all the time. The effectiveness of the algorithm has been demonstrated by applying to a sample system.
The unit commitment is an important problem of production scheduling which determines the generating unit to in service(on/off) during scheduling period, to meet system demand and reserve requirement at minimum cost. This paper presents an box type crossover to improve searching ability of GA, to solve unit commitment problem. Satisfactory results are obtained by GA with the proposed crossover operator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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