Under the Kyoto Protocol many countries have been requested to participate in emissions trading with the assigned $CO_2$ emissions. In this environment, it is inevitable to change the system and market operation in deregulated power systems, and then ensuring safety margin is becoming more important for balancing system security, economy and $CO_2$ emissions. Nowadays, available transfer capability (ATC) is a key index of the remaining capability of a transmission system for future transactions. This paper presents a novel approach to the ATC evaluation with $CO_2$ emissions using multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) technique. This technique evolves a multi-objective version of PSO by proposing redefinition of global best and local best individuals in multi-objective optimization domain. The optimal power flow (OPF) method using MOPSO is suggested to solve multi-objective functions including fuel cost and $CO_2$ emissions simultaneously. To show its efficiency and effectiveness, the results of the proposed method is comprehensively realized by a comparison with the ATC which is not including $CO_2$ emissions for the IEEE 30-bus system, and is found to be quite promising.
In this paper, we reviewed the spindle system's motor and bearing and its mode safety for optimal design of a high speed spindle system that exceeds DmN value of 1,500,000. We could verify that it has a separation margin during critical speed by performing critical speed analysis. Also, we have selected an optimal sensoring installation location and actually manufactured & installed the sensor by identifying the stress concentration position in the axial load through finite element analysis to install the built-in piezo electric type load sensor to the spindle housing that can measure and monitor the machining load during high speed rotation of the spindle. Reproducibility is also verified by calibrating the error through the sensor's sensitivity adjustment after comparing the output between the plate dynamoneters and the load sensor to confirm the reproducibility of the load sensor.
KSR-III 로켓의 자세제어 시스템 모델링과 최적 벤딩 필터 설계가 이루어졌다. 모델링에는 로켓 강체 동역학, 공력, 슬로싱, 구조적 벤딩, 구동기 동역학, 센서 동역학, 그리고 탑재 컴퓨터 특성이 고려되었다. 시간의 변화에 따른 자세제어 시스템 파라미터들의 변화를 보상하기 위하여 이득 스케쥴링 기법이 사용되었다. 벤딩 모드를 안정화시키기 위한 필터가 매개변수 최적화 방법을 이용하여 설계되었다. 설계된 자세제어 시스템은 주파수 영역에서 요구되는 이득 및 위상 안정성 여유를 가지게 되었다.
Shipbuilding is a typical 'build to order' industry. It has a business model that generates revenues from building various ships and offshore products in accordance with owner's requirements at each production stage. Under uncertainty in shipping market, it is very essential for the shipbuilder to prepare the fast and competitive decision for product portfolio strategy in order to maximize contribution margin by exploiting production facilities and constraints. In this study, we introduce the unique decision supporting methodology for the optimal product portfolio sets based on Theory of Constraints(TOC). This methodology is established by adopting the concept of Drum Buffer Rope(DBR) in constraints planning and Throughput Accounting (TA) in management accounting of TOC. In addition, Decision Supporting System(DSS) is implemented. This DSS system provides a throughput estimator with reflecting the cost structure of shipbuilding industry and a resource simulator built on heuristic algorithms to operate major constraint-resources in shipyard such as dock, quay and pre-erection area etc. Several examples are presented to show that the proposed methodology and system can effectively support the strategic decision-making process of a global shipbuilding company.
The problem of optimal transmission system planning is to find the most economical locations and time of transmission line construction under the various constraints such as available rights-of-way, finances, the technical characteristics of power system, and the reliability criterion of power supply, and so on. In this paper the constraint of right-of-way is represented as a finite set of available rights-of-way. And the constructed for a unit period. The electrical constraints are represented in terms of line overload and steady state stability margin. And the reliability criterion is dealt with the suppression of failure cost and with single-contingency analysis. In general, the transmission planning problem requires integer solutions and its objective function is nonlinear. In this paper the objective function is defined as a sum of the present values of construction cost and the minimum operating cost of power system. The latter is represented as a sum of generation cost and failure cost considering the change of yearly load, economic dispatch, and the line contingency. For the calculation of operating cost linear programming is adopted on the base of DC load flow calculation, and for the optimization of main objective function nonlinear Branch-and-Bound algorithm is used. Finally, for improving the efficiency of B & B algorithm a new sensitivity analysis algorithm is proposed.
This paper presents a new approach for large-scale generator maintenance scheduling optimizations. The generator preventive maintenance scheduling problems are typical discrete dynamic n-dimensional vector optimization ones with several inequality constraints. The considered objective function to be minimized a subset of{{{{ { R}^{n } }}}} space is the variance (i.g., second-order momentum) of operating reserve margin to levelize risk or reliability during a year. By its nature of the objective function, the optimal solution can only be obtained by enumerating all combinatorial states of each variable, a task which leads to computational explosion in real-world maintenance scheduling problems. This paper proposes a new priority search mechanism based on each generator's discrete sensitivity value which was analytically developed in this study. Unlike the conventional capacity-based priority search, it can prevent the local optimal trap to some extents since it changes dynamically the search tree in each iteration. The proposed method have been applied to two test systems (i.g., one is a sample system with 10 generators and the other is a real-world lage scale power system with 280 generators), and the results anre compared with those of the conventional capacith-based search method and combinatorial optimization method to show the efficiency and effectiveness of the algorithm.
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 proposes a utility-based data rate allocation algorithm to provide high-quality mobile video streaming over femtocell networks. We first derive a utility function to calculate the optimal data rates for maximizing the aggregate utilities of all mobile users in the femtocell. The total sum of optimal data rates is limited by the link capacity of the backhaul connections. Furthermore, electromagnetic cross-talk poses a serious problem for the backhaul connections, and its influence passes on to mobile users, as well as causing data rate degradation in the femtocell networks. We also have studied a fixed margin iterative water-filling algorithm to achieve the target data rate of each backhaul connection as a counter-measure to the cross-talk problem. The results of our simulation show that the algorithm is capable of minimizing the transmission power of backhaul connections while guaranteeing a high overall quality of service for all users of the same binder. In particular, it can provide the target data rate required to maximize user satisfaction with the mobile video streaming service over the femtocell networks.
This study proposes a procedure for designing a labyrinth seal that meets both leakage flow rate and rotordynamic performance criteria (effective damping, amplification factor, separation margin, logarithmic decrement, and vibration amplitude). The seal is modeled using a one control volume (1CV) bulk flow approach to predict the leakage flow rate and rotordynamic coefficients. The rotating shaft is modeled with the finite element (FE) method and is assumed to be supported by two linearized bearings. Geometry, material and operating conditions of the rotating shaft, and the supporting characteristics of the bearings were fixed. A single labyrinth seal is placed at the center of the rotor, and the linearized dynamic coefficients predicted by the seal numerical model are inserted as linear springs and dampers at the seal position. Seal designs that satisfy both leakage and rotordynamic performance are searched by modifying five seal design parameters using the multi-grid method. The five design parameters include pre-swirl ratio, number of teeth, tooth pitch, tooth height and tooth tip width. In total, 12500 seal models are examined and the optimal seal design is selected. Finally, normalization was performed to select the optimal labyrinth seal designs that satisfy the system performance requirements.
소프트웨어 개발 초기 단계에서 소프트웨어 개발비용을 정확하게 예측하는 것은 프로젝트의 성패를 결정짓는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 서포트 벡터 머신을 이용하여 소프트웨어 개발비용을 추정하고자 한다. 서포트 벡터 머신은 벡터 공간에서 선형 및 비선형의 경계면을 찾아 입력 데이터를 분류하는 방법으로서 분류 문제에 효과적이다. 하지만 사용자정의에 의한 파라미터에 의존적이어서 최적의 파라미터를 선택하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 서포트 벡터 머신에서 사용하는 파라미터 선택을 위한 개선된 방법을 제안하고, 이러한 최적의 파라미터를 가진 서포트 벡터 머신을 이용하여 소프트웨어 개발비용을 추정하였다. 본 연구의 결과 기존 소프트웨어 비용산정 기법에 비해 향상된 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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