This paper presents an improved parallel particle swarm optimization approach (IPPSO) based decomposed network for economic power dispatch with discontinuous fuel cost functions. The range of partial power demand corresponding to the partial output powers near the global optimal solution is determined by a flexible decomposed network strategy and then the final optimal solution is obtained by parallel Particle Swarm Optimization. The proposed approach tested on 6 generating units with smooth cost function, and to 26-bus (6 generating units) with consideration of prohibited zone effect, the simulation results compared with recent global optimization methods (Bee-OPF, GA, MTS, SA, PSO). From the different case studies, it is observed that the proposed approach provides qualitative solution with less computational time compared to various methods available in the literature survey.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.66
no.3
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pp.123-128
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2017
Electric utilities has been considered the necessity to introduce AM(asset management) of electric power facilities in order to reduce maintenance cost of existing facilities and to maximize profit. In order to make decisions in terms of repairs and replacements for power transformers, not only measuring by counting parts and labor costs, but comprehensive comparison including reliability and cost is needed. Therefore, this study is modeling input cost for power transformer during its entire life and also the life cycle cost (LCC) technique is applied. In particular, this paper presents an application of heuristic harmony search(HS) optimization algorithm to the convergence and the validity of economic life assessment of power transformer from LCC technique. This recently developed HS algorithm is conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary. The effectiveness of the proposed identification method has been demonstrated through an economic life assessment simulation of power transformer using HS optimization algorithm.
Currently, the government is encouraging the introduction of energy storage system to reduce carbon emissions and peak power demand. The government is planning the cumulative capacity of ESS of 2GW in 2020. By utilizing charge and discharge of the ESS, it is possible to sell the surplus power to utility and electricity market. This paper suggests the model that economic feasibility of energy storage system for planning the construction of power generation facilities in 2035. Our results of simulation indicate the energy storage plan of utility for constructing renewable energy facilities is need to incentives from the government to encourage power utilities and expansion of ESS.
Efforts are being made to respond to global warming. Interest in and demand for the private sector-led RE100 campaign is also increasing. Self-built solar power generation, one of the implementation tools for RE100, is not expanding. However, it can be an economical means of implementation in the long run. In this study, we intend to analyze the impact on the optimal ratio of self-solar power generation using HOMER simulation. OPR defines the optimal solar power generation ratio and looks into what changes there are in the optimal solar power ratio when self-power consumption increases and external power purchase price changes. As a result, the optimal rate of self-solar power generation has a low impact even if self-power consumption increases. As the external power unit price increases, the optimal ratio increases, and at a power unit price of 100 KRW/kWh, OPR is 24%; at 200 KRW/kWh OPR is 31%; and at 300 KRW/kWh OPR is 34%. This shows that the electricity price replaced during the life cycle has a high impact on the economic feasibility of solar power generation. However, when the external power unit price reached a certain level, the increase in OPR decreased. This shows that it is difficult for domestic companies to achieve RE100 based on the economic feasibility of solar energy alone. Therefore, efforts are needed to supply renewable energy in the public sector.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.37
no.6
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pp.339-349
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1988
The simplified simulation technique for the best generation mix is developed and the studied results are described. The best generation mix over study time from the economic point of view can be easily constructed by this technique. Generator maintenance, the operation of pumpgenerator and LNG thermal generator with limited energy are simulated variously, so a role of each generator is also easily evaluated. Through parametric analysis, useful planning guide points are obtained for the best generation mix transition, nuclear power plant construction cost, ruanium cost , oil cost, coal cost and midnight factor in the study case corresponding to real power system size model.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.3
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pp.183-191
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2013
We address the power generation mix problem that considers not only nuclear and fossil fuels such as oil, coal and LNG but also renewable energy technologies. Unlike nuclear or other generation technologies, the expansion plan of renewable energy is highly uncertain because of its dependency on the government policy and uncertainty associated with technology improvements. To address this issue, we conduct a delphi survey and forecast the capacity of renewable energy. We further propose a stochastic mixed integer programming model that determines an optimal capacity expansion and the amount of power generation using each generation technology. Using the proposed model, we test eight generation mix scenarios and particularly evaluate how much the expansion of renewable energy contributes to the total costs for power generation in Korea. The evaluation results show that the use of renewable energy incurs additional costs.
The isolated self-generating electricity with diesel engine generator has been used in islands far away from main land. It costs high because of increasing oil price, and unsafe to have supplying oil and its related components by ship due to unexpectable marine conditions. Therefore there is the need for the hybrid system of renewable energy like wind or solar energy systems with oil engine generator, which can reduce oil use and extend oil supplying period. In this study, the feasibility of such hybrid system with smart micro grid on the eight islands of Jeon-nam province is surveyed to find good place for the demonstration test of the hybrid system. In each island, 3 wind turbine systems of 10 kW and photovoltaic of 20 kW are tested with already installed diesel engine. The performance and costs of the hybrid system in each island are compared in the given conditions of solar and wind energy potential. As a result of the study, Jung-ma island is recommended for the optimum place to make real field demonstration test of isolated hybrid generating and smart grid systems.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.6
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pp.589-602
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2020
The development of smart grids has enabled the easy collection of a large amount of power data. There are some common patterns that make it useful to cluster power consumption patterns when analyzing s power big data. In this paper, clustering analysis is based on distance functions for time series and clustering algorithms to discover patterns for power consumption data. In clustering, we use 10 distance measures to find the clusters that consider the characteristics of time series data. A simulation study is done to compare the distance measures for clustering. Cluster validity measures are also calculated and compared such as error rate, similarity index, Dunn index and silhouette values. Real power consumption data are used for clustering, with five distance measures whose performances are better than others in the simulation.
Remote Sensing Monitoring and Loss Estimated System of Flood Disaster based on GIS is an integrated system comprised flood disaster information receiving and collection, flood disaster simulation, and flood disaster estimation. When the system receives and collects remote sensing monitoring and conventional investigation information, the distributional features of flood disaster on space and time is obtained by means of image processing and information fusion. The economic loss of flood disaster can be classified into two pus: direct economic loss and indirect economic loss. The estimation of direct economic loss applies macroscopic economic analysis methods, i.e. applying Product (Industry and Agriculture Gross Product or Gross Domestic Product - GDP) or Unit Synthetic Economic Loss Index, direct economic loss can be estimated. Estimating indirect economic loss applies reduction coefficient methods with direct economic loss. The system can real-timely ascertains flood disaster and estimates flood Loss, so that the science basis fur decision-making of flood control and relieving disaster may be provided.
Any investment analysis has to deal with the uncertainty that arises over the course of operating the invested project. When it comes to an wind power, such analysis gets even more complicated, as the wind resource or the current is inherently unstable and unpredictable. Different from predecessors in the field of analyzing wind power economics, this paper proposes a stochastic methodology of analyzing the economic efficiency of an investment in wind power to explicitly address those uncertainties or risks. A probability distribution is assigned to each variable to generate a probability distribution of the economic value of an investment through a Monte-Carlo simulation
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