대규모 산업 단지 내에는 다양한 네트워크가 형성되어 있다. 각각의 네트워크들은 네트워크를 구성하는 요소들이 필요로 하는 물질의 생산 및 수송을 통하여 물질의 수요를 충족시킨다. 네트워크 자체적으로 직접 생산을 통하여 각 공장들이 필요로 하는 물질의 수요를 충족시키기도 하며 수요량의 변화나 경제적 요소들로 인하여 네트워크 외부에서 필요로 하는 물질을 구매하여 네트워크 내에서 수송하기도 한다. 특히나 유틸리티 네트워크와 수소 네트워크는 대규모 산업 단지의 대표적인 네트워크들이며 이러한 네트워크들의 비용적 절감 및 네트워크 구성의 최적화와 관련된 많은 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 두 네트워크를 연결하여 통합된 네트워크 모델을 구축하여 최적화를 진행한 연구는 진행되어 오지 않았다. 본 논문에서는 유틸리티 네트워크에서 발생되는 여분의 스팀을 수증기 메탄 개질 공정의 원료로 사용하여 수소를 생산한 후, 생산된 수소를 수소 네트워크에 주입하여 수소 네트워크의 수소 수요량을 충족시키는 모델을 개발하였다. 제시된 모델은 유틸리티 네트워크의 유틸리티 수요량과 수소 네트워크의 수소 수요량을 모두 충족시키면서 통합된 네트워크 모델의 최적 설계 및 네트워크 구성도를 결정할 수 있게 하고, 요구되는 전체 비용을 계산 가능하게 한다. 본 연구에서 제시한 모델의 타당성을 평가하기 위하여 국내 최대 규모의 대규모 석유 화학 산업단지를 가지고 있는 여수 석유 화학 단지를 대상으로 사례를 적용해 보았으며 이 사례 연구를 통하여 얻은 결과는 기존의 유틸리티 네트워크와 수소 네트워크를 개별적으로 연구한 결과와 비교하여 더 최적의 결정을 제시할 것이다.
This paper contains the multi-mission scheduling optimization of UAV within a given operating time. Mission scheduling optimization problem is one of combinatorial optimization, and it has been shown to be NP-hard(non-deterministic polynomial-time hardness). In this problem, as the size of the problem increases, the computation time increases dramatically. So, we applied the genetic algorithm to this problem. For the application, we set the mission scenario, objective function, and constraints, and then, performed simulation with MATLAB. After 1000 case simulation, we evaluate the optimality and computing time in comparison with global optimum from MILP(Mixed Integer Linear Programming).
This paper presents a hybrid stochastic deterministic multi-timescale scheduling (SDMS) approach for generation scheduling of a power grid. SDMS considers flexible resource options including conventional generation flexibility in a chance-constrained day-ahead scheduling optimization (DASO). The prime objective of the DASO is the minimization of the daily production cost in power systems with high penetration scenarios of variable generation. Furthermore, energy storage is scheduled in an hourly-ahead deterministic real-time scheduling optimization (RTSO). DASO simulation results are used as the base starting-point values in the hour-ahead online rolling RTSO with a 15-minute time interval. RTSO considers energy storage as another source of grid flexibility, to balance out the deviation between predicted and actual net load demand values. Numerical simulations, on the IEEE RTS test system with high wind penetration levels, indicate the effectiveness of the proposed SDMS framework for managing the grid flexibility to meet the net load demand, in both day-ahead and real-time timescales. Results also highlight the adequacy of the framework to adjust the scheduling, in real-time, to cope with large prediction errors of wind forecasting.
This paper presents a study on the application of Asynchronous Team(A-Team) theory for QVC(Reactive power control) and security assessment in a power system. Reactive power control problem is the one of optimally establishing voltage level given reactive power sources, which is very important problem to supply the demand without interruption and needs methods to alleviate a bus voltage limit violation more quickly. It can be formulated as a mixed-integer linear programming(MILP) problem without deteriorating of solution accuracy to a certain extent. The security assessment is to estimate the relative robustness of the system and deterministic approach based on AC load flow calculations is adopted to assess it, especially voltage security. A distance measure, as a measurement for voltage security, is introduced. In order to analyze the above two problem, reactive power control and static security assessment, In an integrated fashion, a new organizational structure, called an A-team, is adopted. An A-team is well-suited to the development of computer-based, multi-agent systems for operation of large-scaled power systems. In order to verify the usefulness of the suggested scheme herein, modified IEEE 30 bus system is employed as a sample system. The results of a case study are also presented.
본 연구에서는 하부구조적 결함을 갖는 전력계통의 정태 안전성 평가를 고려한 무효전력 제어 문제를 해결하기 위하여 A-team(Asynchronous team) 이론을 이용한 접근법을 제시한다. QVC는 무효전력 발전량, 전압치, 선로조류 및 다른 무효전력장치에 대한 제약조건하에서 최적의 전압을 유지하는 문제로써, 해의 정확도를 크게 해치지 않는 범위내에서 혼합정수계획법(MILP) 문제로 수식화 하였다. 안전성 평가는 계통의 모니터링을 통하여 얻어진 현재의 자료를 평가하여 상대적 강인성을 추정하는 것으로 교류 전력조류법에 기반을 둔 결정론적인 방법에 의해 계통안전성, 특히 전압안전성을 평가하였으며, 이진치 대신에 다수의 이산치를 제공하는 안전성 계량을 사용하였다. 계통의 효율적 운전을 목적으로 위의 두 문제를 통합하여 풀 수 있도록 A-team으로 명명된 새로운 조직기법을 도입하였다. A-team은 자치적(autonomous)이고, 병렬적으로(in parallel) 동작하고, 비동기적으로(asynchronously) 정보교환을 하는 agent들을 위 한 일종의 조직법으로 다수의 프로그램 (computer-based multi agent)을 이 용한 운용시스템의 구성에 적합한 방법으로 알려져 있다. 이 A-team을 이용한 방법은 실계통에 적용하기 위한 초기단계에 머무르고 있으나 대형계통의 여러 복잡한 문제를 해결할 수 있는 가능성을 갖고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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