A new technique using a search method which is based on fuzzy multi-criteria function is proposed for GMS(generator maintenance scheduling) in order to consider multi-objective function. Not only minimization of probabilistic production cost but also maximization of system reliability level are considered for fuzzy multi-criteria function. To obtain an optimal solution for generator maintenance scheduling under fuzzy environment, fuzzy multi-criteria relaxation method(fuzzy search method) is used. The practicality and effectiveness of the proposed approach are demonstrated by simulation studies for a real size power system model in Korea in 2010.
This paper presents a new approach for solving the problem of maintenance scheduling of generating units using a binary particle swarm optimization (BPSO). In this paper, we find the optimal solution of the maintenance scheduling of generating units within a specific time horizon using a binary particle swarm optimization algorithm, which is the discrete version of a conventional particle swarm optimization. It is shown that the BPSO method proposed in this paper is effective in obtaining feasible solutions in the maintenance scheduling of generating unit. IEEE reliability test systems(1996) including 32-generators are selected as a sample system for the application of the proposed algorithm. From the result, we can conclude that the BPSO can find the optimal solution of the maintenance scheduling of the generating unit with the desirable degree of accuracy and computation time, compared to other heuristic search algorithm such as genetic algorithms. It is also envisaged that BPSO can be easily implemented for similar optimizations and scheduling problems in power system problems to obtain better solutions and improve convergence performance.
This paper presents a new approach to large-scale optimal generator maintenance scheduling. To do this, we developed a kind of discrete sensitivity index of each generator by using difference of objective fuction when it is on and off status. Based on the sensitivity value, we applied the conventional priority approach as an optimization method in the order of each generator's sensitivity measure. By applying the developed method, we can efficiently search the state space and dramatically reduce the computation time in a large scale power system.
Most of the existing researches on systemwide optimization of generator maintenance scheduling do not consider the equivalent operating hours(EOHs) mainly due to the difficulties of calculating the EOHs of the CCGTs in the large scale system. In order to estimate the EOHs not only the operating hours but also the number of start-up/shutdown during the planning period should be estimated, which requires the mathematical model to incorporate the economic dispatch model and unit commitment model. The model is inherently modelled as a large scale mixed-integer nonlinear programming problem and the computation time increases exponentially and intractable as the system size grows. To make the problem tractable, this paper proposes an EOH calculation based on demand grouping by K-means clustering algorithm. Network congestion is also considered in order to improve the accuracy of EOH calculation. This proposed method is applied to the actual Korean electricity market and compared to other existing methods.
In order for the optimal solution of generators’ annual maintenance scheduling to be applicable to the actual power system it is crucial to incorporate the constraints related to the equivalent operation hours (EOHs) in the optimization model. However, most of the existing researches on the optimal maintenance scheduling are based on the assumption that the maintenances are to be performed periodically regardless of the operation hours. It is mainly because the computation time to calculate EOHs increases exponentially as the number of generators becomes larger. In this paper an efficient algorithm based on demand grouping method is proposed to calculate the approximate EOHs in an acceptable computation time. The method to calculate the approximate EOHs is incorporated into the optimization model for the maintenance scheduling with consideration on the EOHs of generators. The proposed method is successfully applied to the actual Korean power system and shows significant improvement when compared to the result of the maintenance scheduling algorithm without consideration on EOHs.
An uninterruptible power supply (UPS) allows small companies and domestic users to cope with power outages; but existing designs lack flexibility of control and require expensive battery maintenance, with a cost proportional to the outage compensation time. We combine a compact synchronous generator with a battery, with 10% of the capacity that would otherwise be required, to obtain a UPS with reduced maintenance costs for the same performance. Any UPS must respond immediately to a power loss, and our uninterruptible generator supply (UGS) is therefore built around real-time scheduling of its internal operations; this also makes it suitable for integration into the industrial gateway. The UGS is based on a real-time operating system, with an integrated wireless module providing connectivity to a web server, for monitoring and management, which can be performed remotely on a mobile device.
수직 통합된 체제의 전력회사가 6개의 발전회사와 1개의 판매회사로 분리되고 전력거래소를 통한 전력거래가 본격화되면서 발전회사는 자체 소유 발전설비의 공급가능용량을 어떻게 활용하느냐에 따라 영업상 수익의 영향을 받게 된다. 특히, 하루 전 발표되는 한계가격(System Marginal Price, Base Load Marginal Price)에 맞도록 전력생산을 위한 발전 비용함수를 적용한다면 익일의 공급가능용량이 최적 배분됨으로써, 변동비 반영 시장(Cost based Generation Pool)과 입찰가격 반영 발전시장(Price Bidding Generation Pool)에 적용될 계통운영보조서비스의 계약 물량 산출 및 익일 생산비용의 최적화를위한 입찰전략(Bidding Strategies) 수립이 가능해 지므로 보유 설비에 대한 최적이용이 가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수요예측 오차와 과거 시장운영 실적을 기초로 년 간 유지보수 계획을 수립하고, 계통운영보조서비스에 대한 계약물량 산출과 개개 발전기의 비용함수 산출, 적용을 통한 발전설비의 효율적인 입찰 방안에 대해 논하고자 한다.
The vertically integrated power industry was divided into six generation companies and one market operator, where electricity trading was launched at power exchange. In this environment, the profits of each generation companies are guaranteed according to utilization of their own generation equipments. This paper represents on generator maintenance scheduling and efficient bidding strategies for generation equipments through the calculation of the contract and the application of each generator cost function based on the past demand forecasting error and market operating data.
In competitive electricity markets, each GenCo establishes generator maintenance schedule and submits to ISO those. Then, ISO reviews and arranges maintenance schedule of each GenCo to meet the standard for reliability. This paper presents the new optimization model which can apply to competitive electricity markets. The object of this model is to minimize schedules variation of each GenCo and to satisfy system reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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