대규모 발전기 예방정비계획 최적화 문제를 위한 이산민감도 지수의 개발 및 적용 = Development of Discrete Sensitivity Index and Its Application to Optimal Generator Maintenance Scheduling Problem

국문 초록 (Abstract)

이 논문은 n 차원의 공간 벡터에서 정의되고 두 개의 이산상태 변수를 가지는 대규모 발전기 예방정비계획 최적화를 위한 새로운 해석적인 방법론을 제안한다. 제한하는 방법론에서는 각 발전기의 이산 상태 민감도를 해당 발전기가 운전 중일때와 보수 중일때의 차이로부터 정의하였고, 이를 기준으로 우선순위법을 적용하였다. 즉, 개발한 방법론은 기존의 일변수 이산 기울기 탐색법과 변수 완화법을 결합하는 형태를 취하고 있고, 이를 대규모 최적화 문제에 적용하기 편이하도록 해석적인 식을 유도하였다. 제안하는 방법론의 효율성을 보이기 위하여 이 논문에서는 두개의 예방정비계획 최적화 문제에 적용하였다. 첫 번째 사례는 10대의 발전기를 가지는 문제를 대상으로 하였고, 두 번째 사례에서는 280대의 발전기를 가지는 대규모 실계통 최적화 문제에 적용하였다. 두 사례에 대하여 기존의 용량 기준 우선순위법 및 조합최적화 결과치와 비교하여 제안하는 방법론의 우수성을 입증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper presents a new approach to a large-scale optimal generator maintenance scheduling problem with n-dimensional vector space. To do this, we propose a new discrete sensitivity index of each generator evaluated from the difference of objective fuction value when it is on and off status. Based on the sensitivity vlue, we applied the conventional priority approach for maintenance scheduling optimization in the order of each generator's sensitivity value. That is, the proposed method combine a discrete gradient approach of each variable, with a varient of relaxation method for efficient n-dimensional vector space optimization. The proposed method have applied to two power system optimization problems. One is a sample power system with 10 generators (i.e., variables), the other is a practical large-scale power system of Korea with 280 generators. Numerical tests have shown its effectiveness and efficiency in terms of computation time and exactness.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 문제의 정식화
• 1. 목적함수의 선정
• 2. 각 발전기의 이산 민감도 정의
• Ⅲ. 최적화 과정
• Ⅳ. 사례 연구
• Ⅴ. 결론
• ［참고문헌］
• ABSTRACT
• 첨부 1. 발전기의 이산 민감도 유도