This paper presents a new methodology that can evaluate transfer capability of composite power systems from the adequacy point of view in power system planning stages. First of all, to evaluate practical load supplying capability, nonlinear optimization problems of maximum load supplying capability(MLSC) and economic load supplying capability(ELSC) are formulated and solved by nonlinear primal-dual interior point method. Here, physical constraints considered in the optimization problems are the limits of bus voltage, line overloading, and real & reactive power generation. Also, an evaluation method of transfer capability is presented based on margins calculated by the MLSC and ELSC. Especially, to evaluate transfer capability flexibly, simple indices such as expected MLSC, transfer capability margin, and power not supplied are respectively proposed by considering (N-1) line outage probability. Numerical results on IEEE RTS 24, IEEE 118, and IEEE 300 bus system show that the proposed algorithm is effective and useful for power system planning stages.
The recent concerns over the threat of global climate change and the requirements of national reduction of $CO_2$ emission have led to the diversification of energy resources and a large scale integration of renewable resources. In these circumstances, the policy decision currently made by the government sector includes several programs to promote the equipment of large scale generating assets to use wind energy. However, the power systems and wind farms need such innovative operation scheme schemes that maintain an adequate level of system security for continuing growth of renewable resources. This paper presents a method for determining optimal operating points for wind farms by making use of a nonlinear interior point method.
본 연구에서는 전력산업 구조개편 환경에서 최적조류계산에 의한 전력조류 및 한계계수를 해석할 수 있는 실용적인 방법론을 제시한다. 먼저, 유용한 한계계수의 산정을 위해 전압제약, 선로과부하 제약, 발전 출력 제약 등의 각종 계통제약이 고려된 연료비 및 송전손실 최소화의 비선형 최적화 문제가 정식화되고 비선형 주·쌍대 내점법에 의한 해법이 제시된다. 또한, 최적조류계산에 의해 계산된 감도에 기초하여 한계가격 및 한계송전손실의 산정방법이 제시된다. 특히, 경쟁적 전력시장에서 송전손실에 관한 가격을 반영하기 위해 한계손실계수의 해석법이 제안된다. 본 연구의 결과를 IEEE RTS 24모선에 적용하여 전력시장가격의 해석에 대한 그 유용성을 검증하였다.
In this paper, we construct a new approach of affine scaling interior algorithm using the affine scaling conjugate gradient and Lanczos methods for bound constrained nonlinear optimization. We get the iterative direction by solving quadratic model via affine scaling conjugate gradient and Lanczos methods. By using the line search backtracking technique, we will find an acceptable trial step length along this direction which makes the iterate point strictly feasible and the objective function nonmonotonically decreasing. Global convergence and local superlinear convergence rate of the proposed algorithm are established under some reasonable conditions. Finally, we present some numerical results to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm.
A Steel plate shear wall can be used as one of the lateral force resistant elements in buildings. It have many advantages from a structural point of view such as ductility, energy absorption capacity and initial stiffness etc. In this study to grasp the behavior of steel plate shear wall considering material and geometrical non-linearity, the FEM analyses were carried out using ANSYS(ver. 5.6) program. The analysis results were fully discussed and compared with test results to verify the validity of analysis method. The object of this study is to find out analytically the elasto-plastic behavior of un-stiffened steel plate shear wall.
This paper concerns an algorithm that combines line search and trust region step for nonlinear optimization problems. Unlike traditional trust region methods, we incorporate the Armijo line search technique into trust region method to solve the subproblem. In addition, the subproblem is solved accurately, but instead solved by inaccurate method. If a trial step is not accepted, our algorithm performs the Armijo line search from the failed point to find a suitable steplength. At each iteration, the subproblem is solved only one time. In contrast to interior methods, the optimal solution is derived by iterating from outside of the feasible region. In numerical experiment, we apply the algorithm to nonlinear portfolio optimization problems, primary numerical results are presented.
This study presents a nonlinear model predictive control (NMPC)-based obstacle avoidance and whole-body motion planning method for the mobile manipulators. For the whole-body motion control, the mobile manipulator with an omnidirectional mobile base was modeled as a nine degrees-of-freedom (DoFs) serial open chain with the PPR (base) plus 6R (arm) joints, and a swept sphere volume (SSV) was applied to define a convex hull for collision avoidance. The proposed receding horizon control scheme can generate a trajectory to track the end-effector pose while avoiding the self-collision and obstacle in the task space. The proposed method could be calculated using an interior-point (IP) method solver with 100[ms] sampling time and ten samples of horizon size, and the validation of the method was conducted in the environment of Pybullet simulation.
This paper addresses the analysis and design of fuzzy control systems for a class of complex nonlinear systems. Firstly, the nonlinear system is represented by Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model and the global controller is constructed by compensating each linear model in the rule of TS fuzzy model. The design of conventional TS fuzzy-model-based controller is composed of two processes. One is to determine the static state feedback gain of each local model and the other is to validate the stability of the designed fuzzy controller. In this paper, we propose an alternative methods for the design of TS fuzzy-model-based controller. The design scheme is based on the extension of conventional optimal control theory to the design of TS fuzzy-model-based controller. By using the proposed method, the design and stability analysis of the TS fuzzy model-based controller is reduced to the problem of finding the solution of a set of algebraic Riccati equations. And we use the recently developed interior point method to find the solution of AREs, where AREs are recast as the LMI formulation. A numerical simulation example is given to show the effectiveness and feasibiltiy of the proposed fuzzy controller design method.
This paper presents a novel symbiotic organisms search (SOS) algorithm to optimize both real power loss (RPL) and voltage stability limit (VSL) of a transmission network by controlling the variables such as unified power flow controller (UPFC) location, UPFC series injected voltage magnitude and phase angle and transformer taps simultaneously. Mathematically, this issue can be formulated as nonlinear equality and inequality constrained multi objective, multi variable optimization problem with a fitness function integrating both RPL and VSL. The symbiotic organisms search (SOS) algorithm is a nature inspired optimization method based on the biological interactions between the organisms in ecosystem. The advantage of SOS algorithm is that it requires a few control parameters compared to other meta-heuristic algorithms. The proposed SOS algorithm is applied for solving optimum control variables for both single objective and multi-objective optimization problems and tested on New England 39 bus test system. In the single objective optimization problem only RPL minimization is considered. The simulation results of the proposed algorithm have been compared with the results of the algorithms like interior point successive linear programming (IPSLP) and bacteria foraging algorithm (BFA) reported in the literature. The comparison results confirm the efficacy and superiority of the proposed method in optimizing both single and multi objective problems.
The increasing of wind power penetration level presents challenges in classical optimal reactive power dispatch (ORPD) which is usually formulated as a deterministic optimization problem. This paper proposes a two-stage stochastic programming model for ORPD by considering the uncertainties of wind speed and load in a specified time interval. To avoid the excessive operation, the schedule of compensators will be determined in the first-stage while accounting for the costs of adjusting the compensators (CACs). Under uncertainty effects, on-load tap changer (OLTC) and generator in the second-stage will compensate the mismatch caused by the first-stage decision. The objective of the proposed model is to minimize the sum of CACs and the expected energy loss. The stochastic behavior is formulated by three-point estimate method (TPEM) to convert the stochastic programming into equivalent deterministic problem. A hybrid Genetic Algorithm-Interior Point Method is utilized to solve this large-scale mixed-integer nonlinear stochastic problem. Two case studies on IEEE 14-bus and IEEE 118-bus system are provided to illustrate the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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