최근 효율적인 유도전동기 운전은 벡터제어에 의해 고성능 산업응용 분야에 쓰이고 있으며, 전동기 회전속도를 검출하기 위해 속도센서를 모터에 부착한다. 그러나 속도센서가 있으므로 나타나는 단점인 전기적 노이즈 발생을 최소화하도록 케이블 배치를 하여야 하며, 견고성이 떨어지고, 가격이 상승하는 등 단점이 많아 속도 센서가 없는 속도센서리스 벡터제어 이론에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 타부 탐색을 이용한 유도전동기의 센서리스 벡터제어기를 연구하였다. 제안된 유도전동기 센서리스 벡터제어기는 두 부분으로 구성되어 있다. 첫 번째 부분은 타부 탐색법을 이용하여 첫 번째는 속도 추정기 초기 PI 게인 파라미터를 최적화 하는 부분이며, 두 번째 부분은 속도 제어기 PI 게인 파라미터를 최적화 시키는 부분이다. 제안된 타부 탐색법은 이웃해 영역을 찾는 방법을 삼각형 랜덤 분포를 이용하여 탐색 성능을 향상 시켰다. 제안된 방법을 유도 전동기 센서리스 벡터제어기에 적용하였고 성능을 시뮬레이션과 실험으로 검증하였다. 그 결과 부하의 변동에도 안정적으로 동작하였으며 유용성을 입증하였다.
본 논문에서는 확률적인 전역 최적화 알고리즘인 유전 알고리즘과 경험적인 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 병렬화함으로써 최적해 탐색성능 및 탐색속도를 개선하는 방안을 개발하였다. 배전계통의 주변압기에서 고장이 발생한 경우에는 여러 정전구역에 대한 복구문제가 되어 매우 복잡하고 많은 연산량을 수반한다. 따라서 제안한 고장복구 알고리즘은 PC 클러스트링을 이용하여 각 프로세서별로 유전 알고리즘 또는 타부 탐색법을 사용하여 최적해를 탐색한 후 일정 기간 이후에 해를 교환함으로써 배전계통에서의 주변압기 고장발생시 최적해 탐색에 소요되는 시간을 단축하였으며 고장복구 지원시스템의 성능개선을 도모하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 입증하기 위하여 한전의 실 배전계통 주변압기 고장복구 문제에 적용함으로써 제안한 알고리즘이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 입증하였다.
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 논문에서는 차세대 대체 에너지원으로서 주목받고 있으며, 상용화되고 있는 분산전원이 도입된 배전계통에서 고장이 발생한 경우, 경험적 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 적용한 고장 복구 알고리즘을 제안하고자 한다. 배전계통 고장복구 문제는 배전 선로상에 고장 발생시 최적의 부하절체를 함으로써 건전 정전구간을 최소화하는 것을 목적으로 한다. 배전 자동화시스템에서 분산전원 계통을 자동화하여 분산전원의 동작 상태를 감시하고 고장검출, 계통분리 또는 원격스위치를 제어함으로써 고장복구 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유용성을 입증하기 위해 참고문헌의 예제 계통에 제안한 방법을 적용해 본 결과, 제안한 알고리즘이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 확인하였다.
본 연구는 유전 알고리듬, 타부탐색법 그리고 반응표면법등 최근 많이 사용하고 있는 프로그램들의 장점들을 결합한 새로운 조합 유전 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬은 반응표면법 및 심플렉스법을 사용하여 유전알고리듬의 약점으로 여겨지는 수렴속도를 항상시키도록 하였다. 또한 유전 알고리듬에서 램덤한 다양성을 제공하지만, 본 연구에서는 타부리스트를 이용하여 체계적인 다양성을 추구하도록 하였다. 그리고 전통적인 시험함수에 본 알고리듬을 적용함으로써 본 방법의 효율성을 입증하였고 그 결과를 유전 알고리듬의 결과와 비교하였다. 또한 새롭게 제안된 알고리듬을 선미부에 위치한 청수탱크의 중량최적화에 적용한 길과 전역최적해를 효율적으로 찾는 것을 입증하였다. 또한 반응표면법을 사용한 새로운 유전알고리듬의 경우 실제 추가적인 목적함수를 평가하기 위한 계산이 필요 없으므로 수렴속도가 일반 유전 알고리듬보다 향상 되었음을 알 수 있었다. 마지막으로 제안된 조합 유전 알고리듬은 전역탐색능력과 수렴속도 측면에서 매우 강력한 전역 최적화 알고리듬임을 알 수 있었다.
이 연구는 유전 알고리듬, 타부탐색법 그리고 반응표면법등 최근 많이 사용하고 있는 프로그램들의 장점들을 결합한 새로운 조합 유전 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 반응표면법 및 심플렉스법을 사용하여 유전알고리듬의 약점으로 여겨지는 수렴속도를 항상 시키도록 하였다. 또한 유전 알고리듬에서 램덤 한 다양성을 제공하지만, 이 연구에서는 타부리스트를 이용하여 체계적인 다양성을 추구하도록 하였다. 그리고 전통적인 시함함수에 본 알고리듬을 적용함으로써 이 방법의 효율성을 입증하였고 그 결과를 유전 알고리듬의 결과와 비교하였다. 또한 새롭게 제안된 알고리듬을 선미부에 위치한 청수탱크의 중량최적화에 적용한 결과 전역 최적해를 효율적으로 찾는 것을 입증하였다. 또한 반응표면법을 사용한 새로운 유전알고리듬의 경우 실제 추가적인 목적함수를 평가하기 위한 계산이 필요 없으므로 수렴속도가 일반 유전 알고리듬보다 향상되었음을 알 수 있었다. 마지막으로 제안된 조합 유전 알고리듬은 전역탐색능력과 수렴속도 측면에서 매우 강력한 전역 최적화 알고리듬임을 알 수 있었다.
In order to simplify the offline identification of induction motor parameters, a method based on optimization using a Tabu Search algorithm is proposed. The Tabu Search algorithm is used to minimize the error between the actual data and an estimated model. The robustness of the method is shown by identifying parameters of the induction motor in three different cases. The simulation results show that the method successfully estimates the motor parameters.
기존의 많은 논문에서는 병렬휴리스틱법(Parallel Heuristics) 또는 몇 개의 휴리스틱법을 결합하는 하이브리드 시스템(Hybrid system)이 보다 양질의 탐색 결과를 얻을 수 있음을 보고하고 있다. 그러나 단일 프로세스를 가진 범용 컴퓨터상에서의 병렬화와 하이브리드화는 지나치게 많은 탐색시간을 요구한다. 이러한 경우 탐색의 고속화를 위해서는 탐색법간의 보다 적절한 결합법이 요구된다. 이를 위한 방법론으로서 병렬프리스틱법의 고속화모델(Fast Model of Parallel Heuristics : FMPH)을 제안하고 있다. 유전적 알고리즘(Genetic algorithms)의 섬모델(Island Model)에 의거, 다양한 탐색 공간에서 선택된 우수한 엘리트해에 대해서만 선택적으로 국소탐색(local search)의 능력이 뛰어난 타부 탐색법을 도입한다. 본 논문에서는 NP-hard문제 중에서도 가장 어려운 문제로 평가되는 잡숍 스케쥴링 문제(Job-Shop scheduling Problem)에 대해 적용한 병렬프리스틱법의 고속화 모델을 소개하며 모델의 범용성을 입증하기 위해 유명한 벤치마크 문제에 적용하여 얻은 뛰어난 결과를 보고한다.
정수계획법 기반 지역 탐색은 단순 언덕오르기 탐색을 기반으로 하는 지역 탐색의 일종으로서 기존의 지역 탐색과는 달리 이웃해 생성 시 정수계획법을 활용한다. 기존 연구 [1]에 의하면 정수계획법 기반 지역 탐색은 경영과학 및 인공지능 분야에서 많은 관심을 받아 온 다차원 배낭 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 해당 연구에서는 OR-Library에 있는 다차원 배낭 문제들 중 규모가 가장 큰 문제들만을 대상으로 하여 정수계획법 기반 지역 탐색의 우수성을 검증하였다는 단점이 있다. 본 논문에서는 그 외의 문제들을 대상으로 정수계획법 기반 지역 탐색을 적용함으로써 보다 객관적으로 정수계획법 기반 지역 탐색의 우수성을 검증한다. 아울러 본 논문에서는 기존의 정수계획법 기반 지역 탐색이 단순 언덕오르기 탐색과 정수계획법을 결합한 것과는 달리 언덕오르기 탐색, 타부 탐색, 시뮬레이티드 어닐링과 같은 다른 지역 탐색 기법과 정수계획법을 결합하는 방안을 제시한다. 실험 결과, 정수계획법 기반 지역 탐색은 중소 규모의 다차원 배낭 문제들에 있어서도 기존의 가장 좋은 휴리스틱 탐색 기법에 비해 유사하거나 더 우수한 성능을 발휘함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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