Bi-objective generator maintenance scheduling for a national power utility
| dc.contributor.advisor | Van Vuuren, J. H. | en_ZA |
| dc.contributor.author | Lindner, Berndt Gerald | en_ZA |
| dc.contributor.other | Stellenbosch University. Faculty of Engineering. Dept. of Industrial Engineering. | en_ZA |
| dc.date.accessioned | 2017-02-15T18:02:15Z | |
| dc.date.accessioned | 2017-03-29T11:51:40Z | |
| dc.date.available | 2017-02-15T18:02:15Z | |
| dc.date.available | 2017-03-29T11:51:40Z | |
| dc.date.issued | 2017-03 | |
| dc.description | Thesis (PhD)--Stellenbosch University, 2017. | en_ZA |
| dc.description.abstract | ENGLISH ABSTRACT: One of the key focus areas for the management of a power utility in a regulated energy market is planned preventative maintenance of the power generating units in its power system. The so- called generator maintenance scheduling (GMS) problem refers to finding a schedule according to which the planned maintenance can be performed on the generating units in a power system. A novel bi-objective optimisation model is proposed in this dissertation for the GMS problem in which demand satisfaction reliability is maximised and electricity production cost is minimised. The first scheduling objective is one of the most common objectives in GMS problems in the literature, namely minimising the sum of squared net reserve levels. This objective serves to create an even (reliable) margin of generating capacity over expected demand. The second scheduling objective is the (linear) production cost associated with a maintenance plan of all the generating units in a system. The latter objective is aimed at exploiting the following correlation: planning maintenance on a cost-efficient power station during a high-demand period incurs a higher fuel cost. Production cost is simply taken as fuel cost in this dissertation since it is the most prominent production cost component of power generation. Dominance-based multi-objective simulated annealing is adopted as model solution technique. Solving the aforementioned model clearly demonstrates that maintenance schedules which min- imise the sum of squared reserves are typically also associated with low production costs, but that the lowest sum of squared reserves maintenance schedule does not necessarily achieve the lowest production cost (a sentiment also reported in the literature). Hence there is a need for adopting a multi-objective modelling approach in the context of GMS problems in search of trade-off solutions rather than adopting a standard single-objective modelling paradigm. A sensitivity analysis is performed in respect of model constraint relaxations and the degree of constraint violations. In the process, certain soft constraints which sensitively influence the model objectives are identified. A decision support system, whose working is based on the bi-objective optimisation model described above, is designed and a concept demonstrator of this system is implemented on a personal computer. This concept demonstrator may be used to find and analyse trade-off solutions to instances of the GMS model and offers interactive features which facilitate sensitivity analyses in a very natural way. The viability and practical use of the concept demonstrator is finally illustrated by applying it to two realistic GMS case studies. It is found that the decision system is capable of producing high-quality sets of trade-off maintenance schedules in each case. | en_ZA |
| dc.description.abstract | AFRIKAANSE OPSOMMING: Een van die hooffokusareas vir die bestuur van ’n kragvoorsiener in ’n gereguleerde energiemark is beplande voorkomende onderhoud van die opwekkingseenhede in sy kragnetwerk. Die soge- naamde opwekkingseenheid-onderhoudskeduleringsprobleem (OOP) behels die soeke na ’n skedule waarvolgens beplande, voorkomende onderhoud van kragopwekkingseenhede in ’n kragnetwerk uitgevoer kan word. ’n Nuwe tweedoelige optimeringsprobleem word in hierdie proefskrif vir die OOP daargestel waarin vraagvoorsieningsbetroubaarheid gemaksimeer word en kragop- wekkingskoste geminimeer word. Die eerste skeduleringsdoel is een van die mees algemene doele in OOPe in die literatuur, naamlik die minimering van die som van gekwadreerde netto reserwevlakke. Hierdie doel is daarop gemik om ’n gelykmatige (betroubare) band van opwekkingskapasiteit bo en behalwe die verwagte vraag te lewer. Die tweede skeduleringsdoel is die (lineêre) produksiekoste wat met ’n onder- houdsplan vir al die opwekkingseenhede in ’n stelsel gepaard gaan. Laasgenoemde doel is daarop gemik om skedules te lewer wat die volgende korrelasie uitbuit: beplanning van onderhoud aan ’n koste-doeltreffende opwekkingseenheid gedurende ’n periode van hoë vraag het ook ’n hoë brandstofkoste tot gevolg. Produksiekoste word in hierdie proefskrif bloot as brandstofkoste geneem, aangesien dit een van die mees prominente kostekomponente van kragopwekking is. Dominasie-gebaseerde, veeldoelige gesimuleerde tempering word as modeloplossingstegniek in- gespan. Oplossing van die bogenoemde model toon duidelik dat onderhoudskedules wat die som van gekwadreerde reservevlakke minimeer ook geneig is om skedules met lae gepaardgaande produksiekostes te lewer, maar dat die beste skedules in terme van die som van gekwadreerde reservevlakke nie noodwendig die laagste gepaardgaande produksiekostes tot gevolg het nie (’n sentiment wat ook in die literatuur gerapporteer word). Gevolglik is dit in die konteks van die OOP wenslik om ’n veeldoelige optimeringsbenadering in die soeke na afruilingsoplossings te volg eerder as om die standaard, enkeldoelige optimeringsparadigma aan te hang. ’n Sensitiwiteits- analise word ook met betrekking tot die modelbeperkings en die mate van oorskryding daarvan uitgevoer. In die proses word sommige sagte beperkings geïdentifiseer wat die modeldoelfunksies sensitief beïnvloed. ’n Besluitsteunstelsel, waarvan die werking op die bogenoemde tweedoelige optimeringsmodel gebaseer is, word ontwerp en ’n konsepdemonstrator daarvan word op ’n persoonlike rekenaar geïmplementeer. Hierdie konsepdemonstrator kan gebruik word om afruilingsoplossings vir spe- sifieke gevalle van die OOP te vind en te analiseer, en die demonstrator bied ook interaktiewe funksies waarmee sensitiwiteitsanalises op ’n baie natuurlike wyse uitgevoer kan word. Die haal- baarheid en praktiese werking van die konsepdemonstrator word uiteindelik gedemonstreer deur dit op twee realistiese gevallestudies toe te pas. Daar word bevind dat the stelsel in elke geval daartoe in staat is om hoë-kwaliteit afruilingsonderhoudskedules te lewer. | af_ZA |
| dc.format.extent | 217 pages : illustrations, maps | en_ZA |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10019.1/100963 | |
| dc.language.iso | en_ZA | en_ZA |
| dc.publisher | Stellenbosch : Stellenbosch University | en_ZA |
| dc.rights.holder | Stellenbosch University | en_ZA |
| dc.subject | Electric generators -- Maintenance -- Scheduling | en_ZA |
| dc.subject | Multi-objective optimisation | en_ZA |
| dc.subject | Power resources -- Supply and demand | en_ZA |
| dc.subject | Power system -- Reliabilty | en_ZA |
| dc.subject | Production cost | en_ZA |
| dc.subject | UCTD | en_ZA |
| dc.title | Bi-objective generator maintenance scheduling for a national power utility | en_ZA |
| dc.type | Thesis | en_ZA |