This paper proposes an effective algorithm for short-term generation scheduling for the purpose of economic and secure operation of thermal power systems. Especially, in the procedure of solution by Dynamic Programming, Linear Programming is introduced to promote the possibility of optimal solution and the security of power systems, and evaluation of security function is improved by the application of seven step approximation of normal distribution. Several necessary considerations, that is, time dependent start-up and constant down cost of generating units, demand and spinning reserve constraints, minimum up and sown time constraints, the number of possible start-up of a generating unit in a d and the number of generating units which can be started up at the same time at the same bus, are also incoporated to elevate the usability and flexibility of the algorithm. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm has been demonstrated by applying to the 6-gen. 21-bus model power system.
This paper provides a thorough study on shared segment protection (SSP) for mesh communication networks in the complete routing information scenario, where the integer linear program (ILP) in [1] is extended such that the following two constraints are well addressed: (a) The restoration time constraint for each connection request, and (b) the switching/merging capacity constraint at each node. A novel approach, called SSP algorithm, is developed to reduce the extremely high computation complexity in solving the ILP formulation. Basically, our approach is to derive a good approximation on the parameters in the ILP by referring to the result of solving the corresponding shared path protection (SPP) problem. Thus, the design space can be significantly reduced by eliminating some edges in the graphs. We will show in the simulation that with our approach, the optimality can be achieved in most of the cases. To verify the proposed formulation and investigate the performance impairment in terms of average cost and success rate by the additional two constraints, extensive simulation work has been conducted on three network topologies, in which SPP and shared link protection (SLP) are implemented for comparison. We will demonstrate that the proposed SSP algorithm can effectively and efficiently solve the survivable routing problem with constraints on restoration time and switching/merging capability of each node. The comparison among the three protection types further verifies that SSP can yield significant advantages over SPP and SLP without taking much computation time.
A ship scheduling model is presented for the raw material transportation problem with yard storage constraints in a steel mill. The problem is formulated as 0, 1 mixed integer programming considering such constraints as loading port conditions, ship size and hold capacity, unloading conditions, and yard storage space. In addition, inventory related constraints including safety stock are taken into consideration to support the continuous operations of steel making process. The proposed model has been implemented and applied successfully to a real world problem, and its results show the improvement of performance compared to the traditional method. For example, the arrival dates of ships are determined satisfying the constraints. The total inventory level is minimized at the stock yard as a result. Also, the safety inventory level is always kept at the planning stage, and the standard deviation of total inventory level is reduced significantly. Further research is expected to develop efficient heuristics to have a better response time for even larger scale problems.
The application of ML approaches in determining the resisting capacity of fire damaged RC columns is introduced in this paper, on the basis of analysis data driven ML modeling. Considering the characteristics of the structural behavior of fire damaged RC columns, the representative five approaches of Kernel SVM, ANN, RF, XGB and LGBM are adopted and applied. Additional partial monotonic constraints are adopted in modelling, to ensure the monotone decrease of resisting capacity in RC column with fire exposure time. Furthermore, additional suggestions are also added to mitigate the heterogeneous composition of the training data. Since the use of ML approaches will significantly reduce the computation time in determining the resisting capacity of fire damaged RC columns, which requires many complex solution procedures from the heat transfer analysis to the rigorous nonlinear analyses and their repetition with time, the introduced ML approach can more effectively be used in large complex structures with many RC members. Because of the very small amount of experimental data, the training data are analytically determined from a heat transfer analysis and a subsequent nonlinear finite element (FE) analysis, and their accuracy was previously verified through a correlation study between the numerical results and experimental data. The results obtained from the application of ML approaches show that the resisting capacity of fire damaged RC columns can effectively be predicted by ML approaches.
This paper addresses an AGV dispatching problem in semiconductor clean-room bays where AGVs move cassettes of wafers between machines or machines and a central buffer. Since each machine in a bay has a local buffer of limited capacity, material flow should be controlled in a careful way to maintain high system performance. It is regarded that two most important performance measures in a semiconductor bay are throughput rate and lead-time. The throughput rate is determined by a bottleneck resource and the lead-time depends on smooth material flow in the system. This paper presents an AGV dispatching procedure based on the concept of theory of constraints (TOC), by which dispatching decisions are made to utilize the bottleneck resource at the maximum level and to smooth the flow of material. The new dispatching procedure is compared with existing dispatching rules through simulation experiments.
This paper addresses order-lot pegging issues in the supply chain of a semiconductor business. In such a semiconductor business (memory or system LSI) order-lot pegging issues are critical to achieving the goal of ATP (Available to Promise) and on-time production and delivery. However existing pegging system and researches do not consider capacity limit on bottleneck steps. This paper presents an order-lot pegging algorithm for assigning a lot to an order considering quality constraints of each lot and capacity of bottleneck steps along the entire FAB. As a result, a quick and accurate response can be provided to customer order enquiries and pegged lot lists for each promised orders can be shown transparently and short or late orders can be detected before fixing the order.
Recently domestic manufacturing companies have been experiencing worsening profitability and stunted growth due to the long-term economic recession and the rapid rise of developing countries such as China and Southeast Asia. These difficulties force many companies to concentrate their core competencies on new value creation and innovation in order to gain momentum for new growth. Enterprise Resource Planning (ERP) has been considered as one of viable solutions. Among the various modules in ERP, shop floor control function in the production management module is rather limited. In order to overcome this problem, Manufacturing Execution System (MES) has been used as a subsystem which has a strong information gathering power and flexibility. Both systems interact closely with each other. In particular, ERP requires fast, accurate shop floor information at MES. This paper describes how to synchronize relevant information between ERP and MES with theory of constraints (TOC). The processing time information transmitted from the MES workplace is received at the ERP workplace. In the process, the received processing time is causing information distortion in ERP, when the information gathering standard of MES is different from the ERP information interpretation standard. The Drum-Buffer-Rope theory of TOC was applied to resolve this problem, therefore, information synchronization between both systems was made. As a precondition, the standard time of the upper ERP system was rearranged according to the capacity constraints resource. As a result, standard time restructuring has affected changes in labor costs. Standard labor costs have come close to actual ones, and information synchronization of MES transmission data has improved the reliability of standard product costs, such that it enabled various company-wide restructuring actions to be much more effective.
The optimal operation of power system is developed by alternately using real power dispatch and reactive power dispatch problem. The real power system scheduling process is formulated as an optimization problem with linear inequality constraints. A.C. loadflow method is used for the problem solution and line losses are considered. The constraints under consideration are generator power limits, load scehdling limits and line capacity limits. In solving the objective function the Dual Relaxation method is adopted. Tests indicate that the method is practical for real time application. The reactive power control problem uses the Dual Simplex Relaxation method as in the real scheduling case. Insted of minimizing the cost of power system, the objective is selected as to determine the highest possible voltage schedule. The constraints under consideration are the voltage limits at each node and the possibilities of supply or absobtion of reactive energy by generator units and the compensation facilities. Tests indicate that the method is practical for real time applications. The overall optimization methods developed in this paper proved to obtained fine results in minimizing object function compared with the method without using voltage control. And the overall voltage profiles were also improved.
An assessment of the field performance of machines for varied farming conditions may be essential to the development of mechanization program and rational machinery management. The field performance of machines is largely affected by the field capacity of machinery selected, physical size and shape of field plots and their scatterness, farming functions and conditions, and labor requirement and constraints. The study was to develop the mathematical model for the field performance of machines and time requirement of the rice farming systems, considering those factors which affect the field performance of machines. The mathematical models developed were simulated to determine field efficiency and capacity of the different sizes of major machinery for a various size of paddy field plot and for prevailing conditions of farming operations. The effects of the sises of machinery and the plot geometry on the efficiency and field capacity were compared for major rice farming functions.
This paper presents two MPC (Model Predictive Control) based charging and discharging algorithms of BESS (Battery Energy Storage System) for capacity firming of wind generation. To deal with the intermittency of the output of wind generation, a single BESS is employed. The proposed algorithms not only make the output of combined systems of wind generation and BESS track the predefined reference, but also keep the SoC (State of Charge) of BESS within its physical limitation. Since the proposed algorithms are both presented in simple if-then statements which are the optimal solutions of related optimization problems, they are both easy to implement in a real-time system. Finally, simulations of the two strategies are done using a realistic wind farm library and a BESS model. The results on both simulations show that the proposed algorithms effectively achieve capacity firming while fulfilling all physical constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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