A multiobjective analysis technique was applied for the optimum operation of pumps and reservoirs in service water transmission systems. Three major objectives were identified and assessed on the normally operating service water transmission systems. They are, 1) stability of pump operation; 2) economic point of view in minimizing the energy cost for pumping; 3) reliability in meeting the stochasticaly varying demands. The measures of these objectives were required times of pump on-offs in stability, required total energy cost in economics, and minimum required storage during the operating horizon in reliability. In order to find the best meeting solution to the decision maker, a set of non-dominated solutions which show the tradeoff relationships between the considering objectives were generated. The DM selects the best solution from this explicit tradeoff relationships using his heuristic decision rules or experience. The theory was verified by applying to the Kumi Service Water System. A combined technique of the ${\varepsilon}-constraint$ and the weighting methods was used to generate the nondominated solutions, and the dynamic programming algorithm was applied to find the optimal solution for the discretized multi-objective analysis problems.
Computer simulation is essential to design the suspension elements of railway vehicle. By computer simulation, engineers can assess the feasibility of the given design factors and change them to get a better design. But if one wishes to perform complex analysis on the simulation, such as railway vehicle dynamic, the computational time can become overwhelming. Therefore, many researchers have used a surrogate model that has a regression model performed on a data sampling of the simulation. In general, metamodels(surrogate model) take the form y($\chi$)=f($\chi$)+$\varepsilon$, where y($\chi$) is the true output, f($\chi$) is the metamodel output, and is the error. In this paper, a second order polynomial equation is used as the RSM(response surface model) for high speed train that have twenty-nine design variables and forty-six responses. After the RSM is constructed, multi-objective optimal solutions are achieved by using a nonlinear programming method called VMM(variable matric method) This paper shows that the RSM is a very efficient model to solve the complex optimization problem.
2000년대 이후 우리나라에 도입된 앙상블 유량 예측은 수문 예측 현업에서 성과를 보였음에도 불구하고 수자원 시스템 관리에서는 적극적으로 활용되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 용수공급을 위한 수자원 관리 측면에서 앙상블 유량 예측의 효용성을 보이고자 댐 실무자들을 위한 간단한 가상 예제를 만들고, 이를 확장하며 실제 대한민국 다목적댐에 적용하였다. 가상 예제에서는 앙상블 유량 예측의 평균은 같지만 표준편차가 다를 때, 댐 운영 비용이 상이함을 확인하였다. 그리고 이를 대한민국 다목적댐에 적용하기 위해 동일한 평균을 가지지만 표준편차가 평균과 동일한 유형W와 표준편차가 평균의 10배인 유형 P를 가정하여 용량 대비 연유입량 비율에 따라 소양강댐(CIR = 1.345)과 충주댐(CIR = 0.563)에 표본 추계학적 동적계획법으로 최적방류량을 도출하였다. 그리고 도출된 최적방류량으로 2020년부 2022년까지 모의 운영을 진행하였다. 그 결과, 충주댐에서는 표준편차가 적은 유형W에서 상대적으로 공격적인 최적방류량이 도출되었고, 모의 운영 결과 또한 양호함을 보였다. 소양강댐에서도 최적방류량에서 충주댐과 같은 결과를 보였지만, 모의 운영에서는 유형W와 P의 차이가 없었다. 결과적으로 동일한 평균을 가지더라도 앙상블 유량 예측의 표준편차에 따라 다른 최적방류량과 모의 운영 결과가 도출되었고, 특히 용량 대비 연유입량이 작을수록 이러한 불확실성에 더욱 민감하게 반응함을 보였다. 본 내용을 바탕으로 현재 단일 대푯값만을 사용하여 댐 운영을 하는 수자원 관리에 개선을 기대한다.
수력에너지 생산량은 추계학적인 저수지 유입량에 지배되므로 전력량 판매 계약에는 이를 반영하여 합리성을 보장해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 유입량의 신뢰도별로 저수지조작(貯水池操作)을 수행하여 최적 신뢰도 및 이에 따른 최적 전력 판매계약량을 결정하는 방법을 제시하였다. 목적함수에는 전력생산량이 신뢰도를 벗어나는 위험에 대한 손실함수를 도입하고, 손실계수의 범위를 제시하였다. 여기서 손실은 계약량을 공급하지 못할 경우 지불해야 할 벌칙량을 의미하고 신뢰도는 저수지 유입량에 대한 초과 확률과 같고, 이 때 확률밀도함수는 대수정규분포를 5% 유의수준에서 채택하였다. 최적의 신뢰도를 결정하기 위하여 오목함수 범위에서 황금비 조사 기법을 썼으며, 신뢰도별 최대 수력 에너지를 얻기 위해 증분 동적계획 기법으로 저수지 조작을 수행하였다. 본 연구의 적용대상으로 대청 다목적댐 및 수력발전소를 택하여 손실계수, 최적 신뢰도 및 계약 발전량을 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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