• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.159-167
• /
• 2009

This paper presents the Improved Pre-prepared Power Demand (IPPD) table and Muller's method as a means of solving the Profit Based Unit Commitment (PBUC) problem. In a deregulated environment, generation companies (GENCOs) schedule their generators to maximize profits rather than to satisfy power demand. The PBUC problem is solved by the proposed approach in two stages. Initially, information concerning committed units is obtained by the IPPD table and then the subprob-lem of Economic Dispatch (ED) is solved using Muller's method. The proposed approach has been tested on a power system with 3 and 10 generating units. Simulation results of the proposed approach have been compared with existing methods and also with traditional unit commitment. It is observed from the simulation results that the proposed algorithm provides maximum profit with less computational time compared to existing methods.

• IE interfaces
• /
• v.20 no.2
• /
• pp.186-194
• /
• 2007

Recent deregulation of Korean electricity industry has made each power generation company pay more attention to maximizing its own profit instead of minimizing the overall system operation cost while guaranteeing system security. Electricity power generation problem is typically defined as the problem of determining both the on and off status and the power generation level of each generator under the given fuel constraints, which has been known as Profit-Based Unit Commitment (PBUC) problem. To solve the PBUC problem, the previous research mostly focused on devising Lagrangian Relaxation (LR) based heuristic algorithms due to the complexity of the problem and the nonlinearity of constraints and objectives. However, these heuristic approaches have been reported as less practical in real world applications since the computational run time is usually quite high and it may take a while to implement the devised heuristic algorithms as software applications. Especially when considering long-term planning problem which spans at least one year, the complexity becomes higher. Therefore, this paper proposes an explicit column generation algorithm using power generation patterns and the proposed algorithm is successfully applied to a Korean power generation company. The proposed scheme has a robust structure so that it is expected to extend general PBUC problems.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• v.8 no.5
• /
• pp.959-968
• /
• 2013

This paper presents a new approach with artificial immune system algorithm to solve the profit based unit commitment problem. The objective of this work is to find the optimal generation scheduling and to maximize the profit of generation companies (Gencos) when subjected to various constraints such as power balance, spinning reserve, minimum up/down time and ramp rate limits. The proposed hybrid method is developed through adaptive search which is inspired from artificial immune system and genetic algorithm to carry out profit maximization of generation companies. The effectiveness of the proposed approach has been tested for different Gencos consists of 3, 10 and 36 generating units and the results are compared with the existing methods.

• Korean Management Science Review
• /
• v.25 no.1
• /
• pp.43-53
• /
• 2008

This paper considers a profit-based unit commitment problem with fuel consumption constraint and maintenance cost, which is one of the key decision problems in electricity industry. The nature of non-linearity inherent in the constraints and objective functions makes the problem intractable which have led many researches to focus on Lagrangian based heuristics. To solve the problem more effectively, we propose mixed integer programming based solution algorithm linearizing the complex non-linear constraints and objectives functions. The computational experiments using the real-world operation data taken from a domestic electricity power generator show that the proposed algorithm solves the given problem effectively.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.75-89
• /
• 2006

한국전력산업의 탈규제화의 영향으로 각 개별 발전회사들은 자사의 이익을 최대화하기 위한발전계획 수립에 큰 관심을 가지게 되었다. 발전계획은 주어진 연료제약 하에 발전수익과 유지보수비용을 고려하여 시간대별 발전기의 기동, 정지 및 발전출력을 결정하는 문제로서Profit-Based Unit Commitment (PBUC) 문제로 알려져 있다. PBUC 문제는 문제 자체의 복잡성과 비선형 제약식의 특성으로 인하여 과거 연구는 대부분 비선형 제약식 처리를 위한 Lagrangian Relaxation (LR) 기반 휴리스틱 접근법에 초점이 맞추어져 왔다. 하지만, 실제현업 적용에 있어 계산시간이 많이 소요되고 알고리즘의 구현에 많은 기간이 소요되어 실용성은 낮은 것으로 보고되었다. 특히 연료도입 및 저장제약을 고려하기 위한 1년 단위 장기 발전계획 수립은 문제의 범위가 더욱 넓어짐으로 인하여 복잡성이 매우 크게 증가하고, 이에 따라 기존 접근법에 한계가 있어 왔다. 이에 본 연구에서는 국내가스발전소의 사례를 중심으로 발전패턴개념의 도입 및 다양한 발전패턴 생성을 통한 Explicit Column Generation 기반 최적화 접근법을 제안한다. 발전패턴은 Column Generation 접근법의 각 Column에 해당하는 각주별 발전기 기동정지계획을 의미한다. 즉, 미리 유효한 발전패턴의 Pool을 최대한 확보한 후 Explicit Column Generation Formulation을 통하여 주별 최적의 발전패턴을 찾아내는 알고리즘으로 구성이 된다. 본 알고리즘은 실제 가스발전소의 장기 발전계획 수립과정에 적용되어 효과적으로 운용되고 있으며 연간 수십억원의 추가적인 이익을 실현할 것으로 분석되었다. 본 알고리즘을 확장 적용할 경우 PBUC 문제 해결을 위한 새로운 해법으로도 그 효용성이 클 것으로 예상된다.자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어 있고, 잘 정비되어 있어야 하며, 정보의 형태 또한 서로 연계가 가능하도록 표준화되어있어야 한다. 이와 더불어, 현재 인구센서스에서 표본조사를 통해 부가적으로 생산하는 경제활동통계를 생산하기 위해서는 개인이 속한 사업체를 파악할 수 있도록 모든 사업체가 등록되어

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
• /
• v.23 no.12
• /
• pp.106-114
• /
• 2009

This paper addresses unit commitment for microgrid optimization including renewable energy sources, working under deregulated power market. As microgrid supplies both heat and electricity for consumer, operational optimization must be done to meet their demand economically. So renewable energy sources are considered to be negative load, and batteries are used as the load flattening device to raise possibly operational function. In the state of solution, the program is developed to solve out the maximum profit of microgrid using dynamic programming method. Finally, its validity is verified through case study in isolation mode and interconnected mode. The S/W will be used to operate microgrid economically after the market of microgrid is formed.