• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.171-171
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• 2020

Decision making strategies should consider both adaptiveness and robustness in order to deal with two main characteristics of climate change: non-stationarity and deep uncertainty. Especially, robust strategies are different from traditional optimal strategies in the sense that they are satisfactory over a wider range of uncertainty and may act as a key when confronting climate change. In this study, a new framework named Robust Stochastic Dynamic Programming (R-SDP) is proposed, which couples previously developed robust optimization (RO) into the objective function and constraint of SDP. Two main approaches of RO, feasibility robustness and solution robustness, are considered in the optimization algorithm and consequently, three models to be tested are developed: conventional-SDP (CSDP), R-SDP-Feasibility (RSDP-F), and R-SDP-Solution (RSDP-S). The developed models were used to derive optimal monthly release rules in a single reservoir, and multiple simulations of the derived monthly policy under inflow scenarios with varying mean and standard deviations are undergone. Simulation results were then evaluated with a wide range of evaluation metrics from reliability, resiliency, vulnerability to additional robustness measures. Evaluation results were finally visualized with advanced visualization tools that are used in multi-objective robust decision making (MORDM) framework. As a result, RSDP-F and RSDP-S models yielded more risk averse, or conservative, results than the CSDP model, and a trade-off relationship between traditional and robustness metrics was discovered.

• 경영과학
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• 제29권1호
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• pp.1-14
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• 2012

The goal of the multi-reservoir operation planning is to provide an optimal release plan that maximize the reservoir storage and hydropower generation while minimizing the spillages. However, the reservoir operation is difficult due to the uncertainty associated with inflows. In order to consider the uncertain inflows in the reservoir operating problem, we present a Stochastic Dynamic Programming (SDP) model based on the markov decision process (MDP). The objective of the model is to maximize the expected value of the system performance that is the weighted sum of all expected objective values. With the SDP model, multi-reservoir operating rule can be derived, and it also generates the steady state probabilities of reservoir storage and inflow as output. We applied the model to the Geum-river basin in Korea and could generate a multi-reservoir monthly operating plan that can consider the uncertainty of inflow.

• 한국경영과학회지
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• 제20권2호
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• pp.39-60
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• 1995

In this paper, an integration of stochastic dynamic programming (SDP), integer goal programming (IGP) and analytic hierarchy process (AHP) is proposed to handle multiobjective-multicriteria sequential decision making problems under uncertainty inherent in R & D investment planning. SDP has its capability to handle problems which are sequential and stochastic. In the SDP model, the probabilities of the funding levels in any time period are generated using a subjective model which employs functional relationships among interrelated parameters, scenarios of future budget availability and subjective inputs elicited from a group of decision makers. The SDP model primarily yields an optimal investment planning policy considering the possibility that actual funding received may be less than anticipated one and thus the projects being selected under the anticipated budget would be interrupted. IGP is used to handle the multiobjective issues such as tradoff between economic benefit and technology accumulation level. Other managerial concerns related to the determination of the optimal project portifolio within each stage of the SDP model. including project selection, project scheduling and annual budget allocation are also determined by the IGP. AHP is proposed for generating scenario-based transformation probabilities under budgetary uncertainty and for quantifying the environmental risk to be considered.

• Water Engineering Research
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• 제5권2호
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• pp.101-109
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• 2004

Aggregating information by combining forecasts from two or more forecasting methods is an alternative to using forecasts from just a single method to improve forecast accuracy. This paper describes the development and use of a monthly inflow forecast model based on an optimal linear combination (OLC) of forecasts derived from naive, persistence, and Ensemble Streamflow Prediction (ESP) forecasts. Using the cross-validation technique, the OLC model made 1-month ahead probabilistic forecasts for the Chungju multi-purpose dam inflows for 15 years. For most of the verification months, the skill associated with the OLC forecast was superior to those drawn from the individual forecast techniques. Therefore this study demonstrates that OLC can improve the accuracy of the ESP forecast, especially during the dry season. This study also examined the value of the OLC forecasts in reservoir operations. Stochastic Dynamic Programming (SDP) derived the optimal operating policy for the Chungju multi-purpose dam operation and the derived policy was simulated using the 15-year observed inflows. The simulation results showed the SDP model that updated its probability from the new OLC forecast provided more efficient operation decisions than the conventional SDP model.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.593-601
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• 2000

Kim and Lee(2000)는 우리 나라 충주댐의 월 유입량을 EI Nino Southern Oscillation (ENSO)과 연관지어 분석한 결과, 엘리뇨가 발생한 해의 가을과 겨울의 유입량은 평년보다 적은 반면, 라니냐가 발생한 해의 가을과 겨울의 유입량은 평년보다 많음을 밝힌바 있다. 본 연구에서는 이런 ENSO와 유입량 사이의 원격상관관계를 저수지 운영에 활용하는 방안을 제시하고자 한다. 즉, ENSO 정보를 추계동적계획법(SDP)의 수문상태변수로 사용하여 충주댐의 월 운영율을 산출하였다. 대안으로, 수문상태변수를 사용하지 않은 SDP로 월 운영율울 또한 산출하였다. 이러한 두 가지 운영율을 모의운영을 통하여 비교함으로써, ENSO 정보를 이용하였을 때의 가치를 검토하였다. 모의운영 결과, ENSO 정보를 이용한 운영울은 발전량과 용수공급의 안정성을 증대시키고 동시에 월류량을 감소시키는 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권2A호
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• pp.139-148
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• 2011

본 논문은 멀티밴드 해양통신망에서 선적 정보를 주기적으로 전송할 때 발생하는 비용을 최소화하기 위해 가용한 네트워크의 전송 비용과 주어진 허용 가능한 최대 지연 범위 이내에서 예상되는 최소 평균 전송 비용을 비교하여 전송 시점을 결정하는 방안을 제시한다. 이때 전송 시점과 해당 네트워크의 선택 과정을 Markov Decision Process (MDP)로 모델링하며, 이에 따라 각 밴드에서의 채널 상태를 2-State Markov Chain으로 모델링하고 평균 전송 비용을 Stochastic Dynamic Programming을 통해 계산한다. 이를 통해 최소 비용의 망 선택 방식이 도출되었으며, 제안된 방식을 사용할 때 고정 주기를 사용하여 정보를 전송하는 방식에 비해 상당한 망 사용 비용을 절감할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 정기총회 및 창립40주년기념 학술대회 학회본부
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• pp.106-108
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• 1987

Until now, inflow has been handled an independent log-normal random variable in the problem of planning the long-term operation of a multi-reservoir hydrothermal electric power generation system. This paper introduces the detail study for making rule curve by applying weekly time interval for handling inflows. The hydro system model consists of a set of reservoirs and ponds. Thermal units are modeld by one equivalent thermal unit. Objective is minimizing the total cost that the summation of the fuel cost of equivalent thermal unit at each time interval. For optimization, stochastic dynamic programming(SDP) algorithm using successive approximations is used.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권spc1호
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• pp.1135-1148
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• 2018

기존의 저수지 운영 연구들은 미래의 기후가 과거와 유사하다는 정상성의 가정을 전제로 하였다. 하지만 기후의 비정상성으로 인해 불확실성이 더욱 커질 경우에는 큰 불확실성에서도 안정된 최적해를 찾을 수 있는 로버스트 최적화 과정(Robust Optimization, 이하 RO)이 필요하다고 알려져 있다. RO는 입력자료의 비정상성으로 인해 야기되는 불확실성을 제어하는 로버스트 항을 목적함수에 추가하여 기존의 최적화 방법을 개선한다. 본 연구는 기후변화의 비정상성을 대비하는 저수지 운영규칙 산정을 위해 추계학적동적계획법(Stochastic Dynamic Programing, 이하 SDP)과 RO를 결합하는 Robust-SDP를 제안하였고, 이를 최근 4년간 가뭄을 겪었던 보령댐에 적용하였다. 즉, 비정상성이 반영된 미래 유입량 자료를 생성하고 이를 6가지의 평가지표와 2가지의 의사결정 지원그림을 사용하여 과거 유입량 자료로부터 산출된 저수지 운영규칙의 수행능력을 평가하였다. 그 결과, Robust-SDP가 기후의 비정상성 하에서 극단적인 물 부족 사건의 발생률과 물 부족 사건의 실패의 크기를 감소시켰지만, 작은 크기의 물 부족 발생률은 증가하는 상충관계(trade-off)를 가져옴을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 의사결정자가 우선시하는 평가지표의 결과에 따라 최적화 모형을 선택할 수 있음을 제안하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.407-413
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• 1998

본 연구는 기후 변화가 수자원 시스템에 미치는 영향에 대한 최근의 연구 동향을 살펴보고, 그 중의 한 기법을 미국의 Skagit 시스템에 실례로 적용해 보았다. 적용된 기법에서는, 기후변화로 인하여 Skagit 시스템의 월별 유입량의 평균과 분산이 $\pm$5% 증가한다고 가정하였다. 평균과 분산이 변화한 각각의 경우에 대하여 월별 운영률을 추계학적 동적 계획법으로 구하고 기후 변화가 없다고 가정한 경우의 운영률과 비교하였다. 그 결과 Skagit 시스템의 월별 운영률은 유입량 분산의 변화보다는 평균의 변화에 더욱 민감함을 보였다. 또, 결정된 운영률들은 모의 발생된 유입량 시나리오들을 이용하여 그 효율성을 비교하였는데, 운영률의 평가 지표로는 평균 연간 수익을 사용하였다. 산출된 운영률 중 가장 최선의 운영률을 선택하기 위하여, 본 연구에서는 Bayesian 결정 기법을 간단한 예로 설명하였다.