본 논문에서는 다수 이종 근접 방어 시스템(Closed-In Weapon System, CIWS)의 최적 무장 할당 문제를 제시하고, 이를 혼합정수선형계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)으로 변형해 해결하는 기법을 제안한다. 일반적인 무장 할당 문제의 경우 다양한 경우의 수를 고려해야하기 때문에 계산 시간이 기하급수적으로 증가하는 경우가 잦다. 하지만 주어진 문제를 MILP와 같은 혼합정수 최적화 문제로 변형하면 준실시간 내에 전역 최적해를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 다수 위협이 각각 다른 시점에 다른 방향에서 방어 자산을 공격하는 상황을 고려한다. 또한, 제원이 다른 다수 CIWS를 동시 운용하는 경우를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제 상황을 비선형 혼합정수계획 문제로 정식화하고, 이를 MILP로 변형하는 기법을 제시하였다. 또한, 이를 상용 최적화 프로그램으로 구현해 최적화 성능을 검증하였다.
현재 전력수급기본계획은 전국을 한일권으로 하여 발전계획을 수립하고 송변전설비계획을 수립하고 있다. 그러나 발전설비와 송변전설비는 하나의 망으로 연결되어 상호 보완적 영향을 주기 때문에 수급계획시 두 설비를 동시에 평가하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 혼합정수형 선형계획법(MIP)을 이용하여 발송전 전력설비를 통합적으로 최적 구성할 수 있는 방안에 대하여 분석하였다. 전력수급기본계획 수립시 제출된 건설의향설비에 대해 송변전설비와 통합하여 적정 예비율을 갖는 최적설비 구성방안을 수립하고, 이때의 설비투자비와 운전비를 분석하였다.
본 논문은 효율적인 RPS 제도의 도입을 위해 현재 운영 중인 FIT 제도와 RPS 제도를 비교 분석하였다. 분석은 선형계획법을 이용하여 최소의 비용으로 신재생에너지 목표를 달성하는 발전원별 포트폴리오를 찾고, 이때의 최적 비용을 도출하여 비교한다. 비용은 신재생에너지 전력생산을 위한 건설 및 운영비용과 정부보조(FIT 제도) 또는 의무할당 전력회사의 부담(RPS 제도)으로 구성된다. FIT 모형은 전력의 시장가격 (SMP) 변화에 따라 최적해가 어떻게 달라지는지 민감도 분석을 하고, RPS 모형은 REC의 시장가격과 전력회사들의 인증서 구입비중에 따라 민감도 분석을 한다. 분석결과 RPS 제도는 FIT에 비해 비용이 많이 소요되고 특정 발전원에 집중되어 개발될 것으로 나타났다. 또한 전력생산자들은 의무이행을 위한 외부조달보다는 자체조달을 선호할 것으로 보인다. 이에 따라 태양광, 풍력과 같이 타 발전원에 비해 경쟁력이 부족한 에너지원의 개발수요를 창출하기 위해서는 기술개발과 함께 발전차액지원 등의 정부 지원정책이 병행되어야 할 것이다. 효과적인 RPS 제도의 도입을 위한 외부 조달 비율 가이드라인 제시는 국내 신재생에너지 기술개발 및 산업육성을 위해 필수적인 고려사항이 될 것이다. 국내 RPS 제도의 성공적인 도입을 위해서는 각 발전원별 특성과 경쟁력을 고려한 제도의 보완과 현행 FIT 제도와의 협력이 필요한 것으로 분석되었다.
최적조류계산(Optimal Power Flow:OPF)은 전력계통에서 여러 가지 제약 조건을 만족하면서 경제적이고 안전하게 계통을 운영하기 위한 기법이다. 종래의 계산방법에는 비선형 계획법, 선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최저해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한, 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안 되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러 가지 진화연산기법들이 최석조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서 최근에 등장한 PSO알고리즘을 수정한 MPSO알고리즘은 이용한 최적조류계산 기법을 소개하고, 제안한 방법의 유용성을 보이기 위하여 IEEE 30,118 모선 계통의 최적 조류계산 문제에 적용하였다.
전력계통이 점점 더 복잡해지고 광역화됨에 따라서 최적조류계산(Optimal Power Flow:OPF)은 전력계통에서 여러 가지 제약 조건을 만족하면서 경제적이고 안전하게 계통을 운영하기 위한 기법으로 더욱 중요성이 커지고 있다. 종래의 계산방법에는 비선형 계획법, 선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최적해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한, 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안 되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러가지 진화연산기법들이 최적조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서는 PSO알고리즘을 여러 개선된 형태로 비교 연구하여, 제안한 방법중 가장 최적화된 결론을 도출하기 위하여, IEEE 30,118 모선 계통의 최적조류계산 문제에 적용하였다.
본 연구에서는 효율적인 형상최적화를 위해 다단계 분할기법으로 트러스 구조물의 형상 최적화를 시도하였다. 1단계에서는 단면적을 설계변수로 하여 중량, 또는 체적을 목적함수로 하고 다하중 재하조건 하의 거동제약조건과 부가적인 제약조건을 고려하여 비선형 최적화 문제를 형성한다. 이 비선형 계획문제를 축차 선형계획 문제로 변환하여 개선된 허용방향법으로 최적화하였다. 이때 필요한 도함수는 다른 연구와 달리 효율적이라고 알려진 거동공간법으로 구하였고, 최적화 과정 중 이를 이용하여 부재력를 근사화 함으로써 계산의 효율성을 높였다. 2단계에서는 형상 설계변수만을 고려한 무제약 최적화 문제로 형성한 후 일방향 탐사기법을 적용하여 형상을 최적화하였다. 이와 같이 구성된 본 연구의 알고리즘을 몇 가지 트러스 구조물에 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 효율성 및 타당성을 증명하였다.
In this paper, we present a non-linear integer programming by genetic algorithm (GA) for available sizes of stiffener or thickness of plate in a job site. GA can rapidly search for the approximate global optimum under complicated design environment such as ship. Meanwhile it can handle the optimization problem involving discrete design variable. However, there are many parameters have to be set for GA, which greatly affect the accuracy and calculation time of optimum solution. The setting process is hard for users, and there are no rules to decide these parameters. In order to overcome these demerits, the optimization for these parameters has been also conducted using GA itself. Also it is proved that the parameters are optimal values by the trial function. Finally, we applied this method to compass deck of ship where the vibration problem is frequently occurred to verify the validity and usefulness of nonlinear integer programming.
Optimal fleet management in the planning stage is one of the most critical activities that guarantee successful construction projects. In South Korea, the construction standard production rate database (CSPRD) is normally employed. However, when it comes to a trade-off problem that involves decision-making on optimal sets of equipment to perform a certain task, the method will require the planners' in-depth knowledge and experience regarding the target process and a time consuming estimation of the performance of every possible scenario must be conducted for the deduction of the optimal fleet management. On this account, this research paper proposes a lightweight method of using mixed integer nonlinear programming (MINLP) in multi-objective problems based on CSPRD-based mathematical equations to assist planners in the preplanning stage of choosing the optimal sets of types and size machinery to efficiently arrange the construction scheduling and budgeting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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