초록 ▼

-효율적인 진화연산방법을 연구하고 이를 전력계통의 운용 및 제어분야에
포괄적으로 적용하는 연구 수행
- 대규모 최적화 문제를 해결하는데 있어서 해의 질을 높이기 의해 유전알
고리즘과 비 진화적 탐색기법을 하이브리드 형태로 결합하되 대규모의 최
적화 문제가 요구하는 계산량에 대처하기 위해 이 하이브리드 알고리즘을
병렬화 하는 방안을 모색하고 그 성능을 극대화 함으로써 대규모의 최적
화 문제들을 해결하기 위한 강력한 탐색 알고리즘을 개발
- 전력 계통의 공급 신뢰도 및 발전 비용에 영향을 미치는 발

-효율적인 진화연산방법을 연구하고 이를 전력계통의 운용 및 제어분야에
포괄적으로 적용하는 연구 수행
- 대규모 최적화 문제를 해결하는데 있어서 해의 질을 높이기 의해 유전알
고리즘과 비 진화적 탐색기법을 하이브리드 형태로 결합하되 대규모의 최
적화 문제가 요구하는 계산량에 대처하기 위해 이 하이브리드 알고리즘을
병렬화 하는 방안을 모색하고 그 성능을 극대화 함으로써 대규모의 최적
화 문제들을 해결하기 위한 강력한 탐색 알고리즘을 개발
- 전력 계통의 공급 신뢰도 및 발전 비용에 영향을 미치는 발전기 보수 계
획 알고리즘과 예측된 부하를 공급하기 위하여 기동시켜야 하는 발전기를
결정하는 발전기 기동 정지 계획 알고리즘을 유전 알고리즘을 적용해 개
발하고, 경쟁적 전력시장에 적용 가능성 검토
- 개선한 적응진화연산 알고리즘을 개발하고, 이를 이용하여 송전선로의 코
로나 소음예측식 개발과 전력계통의 저주파 동요 감쇠를 위한 TCSC용
퍼지제어기의 설계
- 전력계통의 안정성을 저해하는 저주파 진동현상을 완화하여 전력계통의
안정운전을 모색하기 위한 비선형의 퍼지제어기를 개발하였고, 퍼지 제어
기의 개발에 있어서 최대의 난점으로 지적되고 있는 최적의 퍼지계수 동
조를 위하여 유전 알고리즘기반의 혼합형 동조방식을 개발하였으며, 그 성
능개선을 동시에 모색
- 대규모 탐색공간에서 유전알고리즘이나 tabu 탐색이 행하는 탐색 행태 혹은
특성을 체계적 과학적으로 분석함으로써 향후 다른 여러 탐색 기법들에 대한
연구를 효과적으로 수행할 수 있는 기반을 확보
- 대규모 시스템 해석 문제인 발전기보수계획 및 발전기기동정지 문제의 해법
을 통한 전력계통의 경제적운영 기여 및 경쟁적 전력시장에의 적용 가능성
모색
- 전력계통의 비선형 시스템제어에 퍼지제어기 사용으로 제어성능을 개선하고
국내 전력계통의 안정적인 계통운전으로 공급신뢰도를 향상시킬 수 있음.
- 전력계통의 안정운전을 위한 비선형의 퍼지제어기 개발의 기반기술이 구축되
었고, 퍼지제어기 개발에 있어서 최대의 난점으로 지적되고 있는 최적의 퍼지
계수 동조를 위하여 유전 알고리즘기반의 혼합형 동조방식을 개발하므로써,
다양한 퍼지제어기의 응용분야에 광범위한 적용이 가능하게되었음

Abstract ▼

This research presents efficient evolutionary algorithms and the
application the algorithms to the operation and control of power system
-Hybridization of evolutionary algorithm with local search to improve the
quality of solution we obtain when solving a large-scaled optimization
proble

This research presents efficient evolutionary algorithms and the
application the algorithms to the operation and control of power system
-Hybridization of evolutionary algorithm with local search to improve the
quality of solution we obtain when solving a large-scaled optimization
problem and parallelizatioin of hybrid scheme to cope with the high
computational cost required to solve such complex problems
-Development of both the generator maintenance scheduling algorithm
which has influences on the reliability and generation cost of power
system and the generator unit commitment algorithm which determines
the operating generators to supply with predicted loads using the genetic
algorithm, and feasibility study on the application to competitive electricity
markets
-Development of adaptive evolutionary algorithm for finding optimal
solution quickly and exactly, and adaptive evolutionary algorithm and
genetic programming applicable to the corona noise prediction of
transmission line and the design of fuzzy logic controllers for the thyristor
controlled series compensator
-A high performance fuzzy controller development as the power system
stabilizer to damp out sustained low frequency oscillation and hybrid
algorithm that consist of genetic algorithm and simulated annealing
method to enhance the performance
-Hybridized parallelization with a powerful problem solving algorithm for
large-scaled optimization problems with improved performance.
-Power system operation cost minimization and application to competitive
power markets
-Corona noise prediction of transmission line and the design of fuzzy logic
controllers for the thyristor controlled series compensator in a power system
-Establishment of basic technology in developing nonlinear fuzzy control
system especially in the hybrid fuzzy tuning area and application to the
specific power system stabilizer for better stability of power systems

목차 Contents

• 표지...1
• 목차...2
• Ⅰ. 연구계획 요약문...3
• 1. 국문요약문 ...3
• Ⅱ. 연구결과 요약문...4
• 1. 국문요약문 ...4
• 2. 영문요약문 ...5
• Ⅲ. 연구내용...6
• 1. 서론 ...6
• 2. 연구방법 및 이론 ...9
• 3. 결과 및 고찰 ...55
• 4. 결론 ...88
• 5. 인용문헌 ...90