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.
A new technique using search method based on fuzzy multi-criteria function is proposed fur flexible generator maintenance scheduling. Minimization of probabilistic production cost, maximization of system reliability level and air pollution are considered fur 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 the simulation results of the real size model system of KEPCO-1997 SYSTEM.
In this paper, the optimal maintenance scheduling for turbine with considering maintenance replacement rate was proposed in order to reduce the maintenance cost during the whole period of operation, meanwhile keeping current reliability of turbine. The proposed method is only based on a few limited available data with various factors relating to maintenance replacement and repair of turbine. The proposed method will be adopted by Kyushu Electric Power Co., Inc. from April in 2002 to determine the maintenance schedule of thermal power plants.
Queueing system with scheduled arrivals is useful in many fields where both customers' waiting time and servers' operation time (utilization) are important, and arrival time of customers is possible to be controlled. In this paper, we analyzed the operation of ship maintenance with the queueing system with scheduled arrival. Based on the model presented by Pegden and Rosenshine [8], who dealt with exponential service time, we extended the service time distributions to phase-type distribution which is able to include a wide range of real stochastic phenomena. Since most activities in the military are carried out under tight control and schedule, scheduled arrival queue has quite good applicability in this area. In this context, we applied queue with scheduled arrival to the optimal booking time decision for the ship maintenance in the navy.
The objective of this paper is to propose a Binary Artificial Bee Colony (BABC) to obtain the best/optimal solution for NP-hard scheduling problem of railway track maintenance. We can greatly maximize the objective value using proposed BABC within limited computation time. The proposed BABC mechanism is very efficient to find the best solution because of employing fewer control parameters.
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.
Electric power transmission utilities make an effort to maximize profit by reducing their electricity supply and operation costs while maintaining their reliability. The development of maintenance strategies for aged components is one of the more effective ways to achieve this goal. The reliability centered approach is a key method in providing optimal maintenance strategies. It considers the tradeoffs between the upfront maintenance costs and the potential costs incurred by reliability losses. This paper discusses the application of the Particle Swarm Optimization (PSO) technique used to find the optimal maintenance strategy for a transmission component in order to achieve the minimum total expected cost composed of Generation Cost (GC), Maintenance Cost (MC), Repair Cost (RC) and Outage Cost (OC). Three components of a transmission system are considered: overhead lines, underground cables and insulators are considered. In regards to aged and aging component, a component state model that uses a modified Markov chain is proposed. A simulation has been performed on an IEEE 9-bus system. The results from this simulation are quite encouraging, and then the proposed approach will be useful in practical maintenance scheduling.
이 논문에서는 클러터 환경에서 항적 유지에 필요한 레이다 에너지를 최소하하기 위한 위상배열 레이디의 표적 검출 및 추적 매개변수 제어방법을 제시한다. 이를 위해 위상배열 레이다의 표적 탐색과정에서 비롯되는 표적 검출과정을 수학적 모델로 전개한다. 수학적 전개과정을 통해 표적 검출과정에서 발생하는 클리터나 측정 잡음에 의한 거짓 정보(false alarm)등과 같은 실제 표적이외의 측정을 고려한다. 추적필터 역시 클리터의 영향을 고려하기 위해 확률적 데이터 연관(Probabilistic Data Association: PDA)필터의 수정된 리카티 방정식의 근사식을 이용한다. 표적 탐색과정과 추적모델을 바탕으로, 최적의 매개변수 계획(scheduling)문제를 비선형 최적제어문제로 수식화하며, 최적제어문제의 해를 얻기 위해 제한조건을 가진 비선형 최적화 문제를 푼다.
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.
International Journal of Reliability and Applications
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제9권2호
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pp.141-152
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2008
This paper presents equations, which can be used to evaluate the failure frequency and the failure rate of a two identical component parallel redundant system in which each component can operate in its wear out period, and the failure rate of each component is exponential power distribution. The optimum maintenance interval for a two identical component parallel redundant system can be obtained using these equations. The proposed approach is presented and illustrated using several numerical examples. The optimum maintenance interval for each component in a two identical parallel redundant system will depend on factors such as: failure rate, repair and maintenance times of each component in the parallel redundant systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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