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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
金眞鎬 朴宗培
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 A 전기학회논문지 제55A권 제4호
발행연도
2006.4
수록면
172 - 178 (7page)

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In this paper, an advanced demand clustering algorithm which can explore the planned maintenance outage of generators in changed electricity industry is proposed. The major contribution of this paper can be captured in the development of the long-term estimates for the generation availability considering planned maintenance outage. Two conflicting viewpoints, one of which is reliability-focused and the other is economy-focused, are incorporated in the development of estimates of maintenance outage based on the advanced demand clustering algorithm. Based on the advanced clustering algorithm, in each demand cluster, conventional effective outage of generators which conceptually capture maintenance and forced outage of generators, are newly defined in order to properly address the characteristic of the planned maintenance outage in changed electricity markets. First, initial market demand is classified into multiple demand clusters, which are defined by the effective outage rates of generators and by the inherent characteristic of the initial demand. Then, based on the advanced demand clustering algorithm, the planned maintenance outages and corresponding effective outages of generators are reevaluated. Finally, the conventional demand clusters are newly classified in order to reflect the improved effective outages of generation markets. We have found that the revision of the demand clusters can change the number of the initial demand clusters, which cannot be captured in the conventional demand clustering process. Therefore, it can be seen that electricity market situations, which can also be classified into several groups which show similar patterns, can be more accurately clustered. From this the fundamental characteristics of power systems can be more efficiently analyzed, for this advanced classification can be widely applicable to other technical problems in power systems such as generation scheduling, power flow analysis, price forecasts, and so on.
#Planned Maintenance Outages #Advanced Demand Clustering Algorithms #Long-Term Estimates For The Generation Availability

목차

Abstract
1. 서론
2. 기존의 확률적 발전 모델 및 수요 클러스터링 기법
3. 개선된 수요 클러스터링 방법
4. 사례 연구 (Numerical Examples)
5. 결론
감사의 글
참고문헌
저자소개

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