This research is a development of useful S/W program for real industry about optimal product scheduling in real plant for manufacturing polymer products. For this, we used a fine model with total amount of losses in weight(ton) as an objective for optimal scheduling and a genetic algorithm for optimization in this factory they manufacture three different products. Major products are A and B but the product which can be process in the period of products change over. They also sells them as a chap product in market. The major products have several types of packing process-bulk, pack for domestic market, pack for export. The demands of product with each packing type are increased, and frequently they failed keep the deadline for sail. Based on realistic production situation, we composed a fine modeling for optimal scheduling. And we also develop a S/W program for optimal scheduling which can be used by non-specialist in scheduling problem. We used a modified genetic algorithm and it gave us a better solution in process. We can have a result of reducing the total amount of losses in weight by half compared with the losses when existing production schedule.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.5
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pp.363-372
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2002
In ship operation, the roll motions can seriously degrade the performance of mechanical and personnel effectiveness. So many studies for the roll stabilization system design have been performed and good results have been achieved. In many studies, the stabilizing fins are used. Recently rudders, which have been extensively modified, have been used exclusively to stabilize the roll. But, in the roll stabilization control system, the control performance is very sensitive to the ship speed. So, we can see that it is important to consider the ship speed in the rudder roll control system design. The gain-scheduling control technique is very useful in the control problem incorporating time varying parameters which can be measured in real time. Based on this fact, in this paper we examine the;$H_{\infty}$-Gain Scheduling control design technique. Therefore, we assume that a parameter, the ship speed which can be estimated in real time, is varying and apply the gain-scheduling control technique to design the course keeping and anti-rolling control system far a ship. In this control system, the controller dynamics is adjusted in real-time according to time-varying plant parameters. The simulation result shows that the proposed control strategy is shown to be useful for cases when the ship speed is varying and robust to disturbances like wind and wave.
미래의 전력 시스템은 환경과 기술적인 이유로 인해 더욱더 많은 분산전원을 이용하게 될 것이다. 분산전원은 서로 다른 특징을 가지고 있고 또한 배전계통에서 기존의 계통운영과는 다른 형태로 운전될 것이다. 이런 관점에서 다수의 분산전원을 모아 하나의 가상의 발전소로 운영하는 개념이 등장하게 되었는데, 이를 Virtual Power Plant(VPP)라고 한다. VPP는 매니지먼트 시스템이 관리하는 여러 클러스터들로 이루어져 있으며 이들 클러스터들은 각각 여러 종류의 분산전원으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 클러스터를 이루는 분산전원을 어떻게 운영하는 것이 최적의 경제적 효율을 지닐 수 있을 지에 대해 논의하게 될 것이다. 디젤 발전기의 출력의 경우 그 소유자에 의해 제어가 가능하지만, 태양광 발전 시스템의 경우 기상 상태에 따라 그 출력이 결정된다. 따라서 이러한 각각의 특성을 고려하여 본 논문에서는 디젤, CHP(Combined Heat and Power), 보일러, 태양광발전으로 구성된 복합 시스템에서 각 시간별로 수용가의 전력 및 열 수요와 분산전원의 에너지 생산을 비교하여 VPP 최적 운영 계획을 구성하였다.
Park, Yong Kuk;Lee, Min Goo;Jung, Kyung Kwon;Lee, Yong-Gu
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.5
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pp.225-234
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2015
Nowadays a Virtual Power Plant (VPP) represents an aggregation of distributed energy resource such as Distributed Generation (DG), Combined Heat and Power generation (CHP), Energy Storage Systems (ESS) and load in order to operate as a single power plant by using Information and Communication Technologies, ICT. The VPP has been developed and verified based on a single virtual plant platform which is connected with a number of various distributed energy resources. As the VPP's distributed energy resources increase, so does the number of data from distributed energy. Moreover, it is obviously inefficient in the aspects of technique and cost that a virtual plant platform operates in a centralized manner over widespread region. In this paper the concept of the large-scale VPP which can reduce a error probability of system's load and increase the robustness of data exchange among distributed energy resources will be proposed. In addition, it can directly control and supervise energy resource by making small size's virtual platform which can make a optimal resource scheduling to consider of variable and sensitive load in the large-scale VPP. It makes certain the result is verified by simulation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.8
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pp.312-321
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2018
The Korean DR market proposes suppression of peak demand under reliability crisis caused a natural disaster or unexpected power plant accidents as well as saving power plant construction costs and expanding amount of reserve as utility's perspective. End-user is notified a DR event signal DR execution before one hour, and executes DR based on requested amount of load reduction. This paper proposes a DR energy management algorithm that can be scheduled the optimal operations of chiller system and ESS in the next day considering the TOU tariff and DR scheme. In this DR algorithm is divided into two scheduling's; day-ahead operation scheduling with temperature forecasting error and operation rescheduling on DR operation. In day-ahead operation scheduling, the operations of DR resources are scheduled based on the finite number of ambient temperature scenarios, which have been generated based on the historical ambient temperature data. As well as, the uncertainties in DR event including requested amount of load reduction and specified DR duration are also considered as scenarios. Also, operation rescheduling on DR operation day is proposed to ensure thermal comfort and the benefit of a COB owner. The proposed method minimizes the expected energy cost by a mixed integer linear programming (MILP).
The objective of cell operation in CIM is to maximize system efficiency, not the cell itself. We introduce a cell operation scheme that pursues the direction. For specific cases, work center and AS/RS are closely investigated. Structures of their operation mechanism and methods of job scheduling are introduced along with an expert system developed for the scheme. The cell operation softwares developed are now under test at K.U.FMS, a model CIM plant.
In this paper we made a reliability analysis of power system pumps by using the dimensional reduction method which over comes the problem due to unavailability of enpugh data in the actual systems under many different operational environments. Hence a resonable method was proposed to determine the optimum maintenance interval of given pump in thermal power stations. This analysis was based on an actual data set of pumps for over ten years in thermal power stations belonged to Kyushu Electric Power Company, Japan.
Doo Hee Lee;Young Woong Song;Hyoung Chul Lim;Yoon Ki Choi
International conference on construction engineering and project management
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2007.03a
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pp.249-258
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2007
Recently orders of projects in the field of oil and gas plants have increased due to rising oil prices and consumption. The markets of oil and gas plants are expanding into the Middle East area and all over the world. Because the oil and gas markets have a lot of overseas construction operations, competition among advanced companies is more important. However, companies in the period of growth have not had enough competitive powers of license in the design phase. Therefore, they are faced with difficulty of adopting the technology which is maximizing the effect of investments, and scheduling of a long-range plan. In order to achieve adequate technology management and competitive power, this study considers a long-range plan through an analysis of an appropriate introduction and the strategic planning process of technology management.
An optimization model of water intake planning is developed based on a linear programming (LP) for the intelligent water purification plant operation system. The proposed optimization model minimizes the water treatment costs of raw water purification by considering a time-delay of treatment process and hourly electricity tariff, which is subject to various operation constraints, such as water intake limit, storage tank capacity, and water demand forecasts. For demonstration, the developed model is applied to H water purification center. Here, we have tested three optimization strategies and the results are compared and analyzed in economic and safety aspects. The optimization model is expected to be used as a decision support tool for optimal water intake scheduling of domestic water purification centers.
Water supply/intake pumps operation use 70~80% of power costs in water treatment plants. In the water treatment plant, seasonal and hourly differential electricity rates are applied, so proper pump scheduling can yield power cost savings. Accordingly, the purpose of this study was to develop an optimal water supply pump scheduling scheme. An optimal operation method of water supply pumps by using genetic algorithm was developed. Also, a method to minimize power cost for water supply pump operation based on pump performance derived from the thermodynamic pump efficiency measurement method was proposed. Water level constraints to provide sufficient disinfection performance in a clearwell and reservoirs were calibrated. In addition, continuous operation time constraints were calibrated to prevent frequent pump switching. As a result of optimization, savings ratios during 7 days in winter and summer were 4.5% and 5.1%, respectively. In this study, the method for optimal water pump operation was developed to secure disinfection performance in the clearwell and to save power cost. It is expected that it will be used as a more advanced optimal water pump operation method through further studies such as water demand forecasting and efficiency according to pump combination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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