[논문 리뷰] Optimal hot rolling production scheduling for economic load dispatch under time-of-use electricity pricing.

Mao Tan, Bin Duan외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 01. 22.

Scheduling and Optimization Algorithms인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 시간당 전기 요금(ToU) 가격 체계 하에서 전력 비용을 최소화하기 위해 철강 제조의 핫 롤링 공정을 위한 다목적 생산 스케줄링 모델을 제안한다. 경제적 부하 배분(ELD)을 스케줄링과 통합하여, 피크 전기 요금 기간을 피한 전력 소비를 유도한다. NSGA-II 기반 알고리즘을 사용해 파레토 최적 해를 생성하고, TOPSIS를 활용한 의사결정을 통해 전력 비용을 절감한다. 이는 생산 부하를 저전력 요금 시간대와 일치시킴으로써 달성된다.

ABSTRACT

Time-of-Use (TOU) electricity pricing provides a new opportunity for industrial user to reduce their power costs and improve the efficiency of power energy. Although many methods for Economic Load Dispatch (ELD) under TOU pricing in continuous process industry have been proposed, there is difficulty in batch-type process industry because of that the power load units are not fixed but closely related with production planning and scheduling. In this paper, for hot rolling, a typical batch-type and energy intensive process in steel industry, a multi-objective production scheduling optimization model for ELD is proposed under TOU pricing, in which the objective is to minimize the power costs on the premise of ensuring the product quality. A NSGA-II based production scheduling algorithm is proposed to generate Pareto-optimal solutions, and then the TOPSIS based multi-criteria decision-making is performed to recommend an optimal solution to facilitate filed operation. Experimental results on practical production data show that the proposed method cut down the power costs by creating load units corresponding to electricity price and shifting loads to avoid on-peak time periods.

연구 동기 및 목표

• 동적 전기 요금 체계 하에서 높은 에너지 비용에 직면한 배치형, 에너지 집약적인 철강 생산 공정의 과제를 해결하기 위해.
• 부하 단위가 고정되어 있지 않고 스케줄링 결정에 따라 달라지는 핫 롤링 공정에서 경제적 부하 배분(ELD)을 생산 스케줄링과 통합하기 위해.
• 시간당 전기 요금(ToU) 체계 하에서 총 전력 비용을 최소화하면서도 제품 품질을 유지하기 위해.
• 파레토 최적 해 간의 상호 교환 가능성을 고려한 최적 스케줄링 해를 추천하는 의사결정 지원 프레임워크를 개발하기 위해.
• 실제 철강 공장의 생산 데이터를 활용해 방법의 효과성을 검증하기 위해.

제안 방법

• ToU 가격 체계 하에서 전력 비용을 최소화하면서도 핫 롤링 스케줄링의 제품 품질 제약 조건을 만족시키는 다목적 최적화 모델을 개발한다.
• 전력 비용과 스케줄링 실행 가능성 간의 균형을 고려해 파레토 최적 해 집합을 생성하기 위해 NSGA-II 알고리즘을 적용한다.
• 최적 해 집합에서 가장 적합한 해를 선정하기 위해 다기준 의사결정 기법인 TOPSIS(최적 해에 유사한 순서 기반 기법)를 적용한다.
• 부하 단위를 생산 순서와 시점에 따라 변동 가능하게 모델링하여 피크 전기 요금 시간대 외로의 부하 이동을 가능하게 한다.
• 생산 스케줄링 결정을 전기 요금 신호와 연계해 생산 시점을 동적으로 조정한다.
• 실제 생산 데이터를 활용해 모델의 캘리브레이션 및 검증을 수행하여 실용적 적용 가능성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 배치형 에너지 집약 공정인 핫 롤링 공정에서 경제적 부하 배분(ELD)을 어떻게 효과적으로 생산 스케줄링과 통합할 수 있는가?
• RQ2 피크 전기 요금 시간대 외로 생산 부하를 이동시키는 것이 총 전력 비용 절감에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ3 다목적 최적화 모델은 비용 최소화와 제품 품질, 스케줄링 제약 조건 간의 균형을 어떻게 유지할 수 있는가?
• RQ4 파레토 최적 해 집합 중에서 산업 현장 운영에 실질적으로 유용한 의사결정 방법은 무엇인가?
• RQ5 실제 핫 롤링 공정에서 ToU 가격 체계에 맞춰 생산을 조율함으로써 전력 비용을 얼마나 절감할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 전력 요금이 낮은 시간대와 생산 부하를 전략적으로 일치시킴으로써 전력 비용을 성공적으로 절감한다.
• 피크 전력 요금 시간대 외로의 부하 이동이 비용 절감에 크게 기여하며, 이는 ToU 가격 체계 하에서 스케줄링의 유연성이 얼마나 가치 있는지 보여준다.
• NSGA-II 기반 접근법은 다양한 파레토 최적 해를 생성하여 비용과 스케줄링 실행 가능성 간의 상호 교환 가능성을 분석할 수 있도록 한다.
• TOPSIS는 파레토 최적 해 집합에서 추천 가능한 해를 효과적으로 식별하여 산업 현장에서의 실질적 구현을 촉진한다.
• 실제 생산 데이터 기반 실험 결과는 방법의 효과성을 확인하였으며, 부하 단위 최적화를 통한 명백한 비용 절감이 달성됨을 입증한다.
• 부하의 가변성을 명시적으로 모델링할 경우, 배치 공정에서 ELD와 스케줄링의 통합은 실현 가능하며 유익하다.