T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n,  Co m pu t ing ,   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.   18 ,   No .   4 A u g u s t   2020 ,   p p .   2 0 6 2 ~ 2 0 6 9   I SS N:  1 6 9 3 - 6930 ,   ac cr ed ited   First Gr ad b y   Ke m e n r is te k d i k ti,  Dec r ee   No : 2 1 /E/KPT /2 0 1 8   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI KA . v 1 8 i4 . 1 5 0 4 7     2062       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //jo u r n a l.u a d . a c. id /in d ex . p h p /TELK OM N I K A   A prog ress iv e do m a in expa nsio m e thod    for so lv ing  opti m a l contro l proble m       O la lek a n O g un biy i 1 O lud a r Y.   O g un depo 2 ,   M a du g u I.  Sa ni 3   Co rnelius   T ho m a s 4 ,   B enj a min   J .   O lufe a g ba   1 El e c tri c a a n d   Co m p u ter E n g in e e rin g ,   Kw a ra   S tate   Un iv e rsit y ,   Nig e ria   2 El e c tri c a a n d   El e c tro n ic E n g in e e rin g ,   F e d e ra Un iv e rsity   o f   P e tro leu m   Re so u rc e s,  Nig e ria   3 El e c tri c a En g in e e rin g ,   Ka n o   S ta te Un iv e rsit y   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y   W u d i,   Nig e ria   4 El e c tri c a a n d   In f o rm a ti o n   E n g in e e rin g ,   A c h ie v e rs Un iv e rsit y ,   Nig e ria   5 El e c tri c a a n d   El e c tro n ics   En g i n e e rin g ,   Un iv e rsit y   o f   Ilo rin ,   Nig e r ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   2 3 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Ma r   5 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   Ma r   1 8 ,   2 0 2 0       El e c tri c it y   g e n e ra ti o n   a th e   h y d ro p o w e sta ti o n in   Nig e ria  h a b e e n   b e lo w   th e   e x p e c ted   v a lu e .   W h il e   th e   h y d ro   sta ti o n h a v e   a   c a p a c it y   to   g e n e ra te  u p   to   2 , 3 8 0   M W ,   th e   d a il y   a v e ra g e   e n e rg y   g e n e ra ted   in   2 0 1 7   w a e s ti m a ted   a t   a ro u n d   8 4 6   M W .   A   f a c to re sp o n s ib le  f o th is  is  th e   lac k   o f   a   p ro p e c o n tro l   s y ste m   to   m a n a g e   th e   tran sfe o re so u rc e b e t we e n   th e   c a s c a d e d     Ka in ji - Je b b a   Hy d ro p o w e st a ti o n o p e ra ti n g   in   tan d e m .   T h is  p a p e a d d re ss e d   th e   o p t im a re g u latio n   o f   th e   o p e ra ti n g   h e a d   o f   th e   Je b b a   h y d ro p o w e r   r e se rv o ir  in   th e   p re se n c e   o f   s y ste m   c o n stra in ts,  f lo w   re q u irem e n a n d   e n v iro n m e n tal  f a c to rs  th a a re   w e a th e r - re late d .   T h e   re su lt in g   tw o - p o in t   b o u n d a ry   v a lu e   p ro b lem   w a s o lv e d   u si n g   th e   p ro g re ss iv e   e x p a n sio n   o f   d o m a in   tec h n iq u e   a a g a in st  th e   sh o o t in g   o m u lt ip le  sh o o ti n g   tec h n iq u e s.   T h e   re su lt p ro v id e   th e   o p ti m a in f lo re q u ired   to   k e e p   th e   o p e ra ti n g   h e a d   o th e   Je b b a   re se rv o ir  a a   n o m in a lev e l,   h e n c e   e n su rin g   th a th e   m a x i m u m   n u m b e o f   tu rb o - a lt e rn a to u n it s a re   o p e ra ted .   K ey w o r d s :   C o n s tr ain t s     I n f lo w   Op ti m al  co n tr o l   Op er atin g   h ea d     P o n tr y a g ai n   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Olalek a n   Og u n b i y i   E lectr ical  an d   C o m p u ter   E n g i n ee r in g ,     K w ar Sta te  Un i v er s i t y ,     Ma lete,   K w ar Sta te,   Nig er ia .   E m ail:  b i y ik a n @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N     T h Nig er ian   n atio n al  p o w e r   g r id   is   p o w er ed   f r o m   2 9   g en er atio n   s ta tio n s   h a v i n g   a n   i n s tal led   ca p ac it y   o f   1 2 , 9 1 0 . 4 0 MW   b u a   r elativ e l y   lo w er   g e n er a tio n   ca p ac it y   o f   r o u g h l y   7 , 6 5 2 . 6 MW.  1 9 o f     th i n s talled   ca p ac it y   is   p r o v id ed   b y   th m o r r eliab le  an d   ch ea p   h y d r o p o w er   p lan t s .   T h th r ee   m aj o r   h y d r o p o w er   p lan t s   i n   Ni g er ia   ar th Kai n j h y d r o elec tr ic  p o w er   s tatio n   ( KHE P S),   th J eb b h y d r o elec tr ic   p o w er   s tatio n   ( J HE P S)  an d   th Sh ir o r o   h y d r o elec tr ic  p o w er   s tatio n   [1 - 3] .   T h KHE P lo ca ted   o n   0 9 ° 5 1 ′4 5 N,   0 4 °3 6 ′4 8 E   an d   J HE P o n   9 °0 8 ′0 8 N,   4 °4 7 ′1 6 E   ar e   in   tan d e m   an d   m a n ag ed   b y   t h m ai n s tr ea m   e n er g y   s o lu tio n .   T h ey   ar b u ilt   o n   th e   R i v er   N ig er   a n d   o p er ated   in   ca s ca d e.   Un f o r tu n atel y ,   t h g en er atio n   e f f icie n c y   o f   J HE P h a s   b ee n   lo w er   t h a n   e x p ec ted ,   th d ail y   a v er ag e   en er g y   g e n er ated   in   2 0 1 7   w as   esti m a ted   at  ar o u n d   8 4 6   MW  [ 4 ] .   T h t w o   p o w er   s tatio n s   o p er ate  in   ca s ca d b u lack   co n tr o s y s te m   r eg u latin g   th eir   o p er atio n .   T h ey   ar b ein g   m a n a g ed   b y   t h ex p er ien ce   an d   in t u it io n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         A   p r o g r ess ive  d o ma in   ex p a n s io n   meth o d   fo r   s o lvin g   o p tima l c o n tr o l p r o b lem   ( Ola leka n   O g u n b iyi )   2063   o f   th o p er ato r s   [ 2 ,   5 ] .   Fro m   t h o p er atio n al  r ep o r t,  th er ar o cc asio n s   w h er s o m u n i ts   at  J HE P ar s h u t   do w n   i f   t h r elea s f r o m   KHE P S is   lo w   [ 6 ]   B ased   o n   th e   av a ilab le  i n f o r m atio n   g a th er ed ,   t h p r o b lem   o f   r ea l - ti m e   o p ti m a m an ag e m e n t   o f   r eso u r ce s   b et w ee n   KHE P a n d   J HE P h as   n o b ee n   s o l v ed .   Desp ite  all  t h r e s ea r ch   e f f o r ts   m ad s o   f ar ,   o p er ato r s   s till   r el y   o n   i n t u iti v e   w a ter   r elea s r u les  to   m a x i m i ze   p o w er   g e n er atio n   r eg u lar l y .   I is   o b v io u s   t h at   th o p er atio n al  p r o ce d u r b ased   o n   i n t u itio n   an d   e x p er ien c ca n   lead s   to   p o o r   u tili za tio n   o f   av ai lab le  en er g y   r eso u r ce s   [ 5 ,   7 ] .   T h er ar n o   p r o p er   s cien tific all y   m o ti v a ted   tech n iq u e s   f o r   t h m a n ag e m en o f   r eso u r ce s   b et w ee n   th t w o   s tatio n s .   Mo s m o d els  an d   o p ti m izat io n   tech n iq u es  ea r lier   p r o p o s ed   ar p ar am eter   o p tim izatio n   tec h n iq u w h ic h   is   n o t s u f f icien f o r   m a n ag in g   d y n a m ic  s y s te m   n o n li n ea r   s y s te m   [8 - 11] .   A   d i f f ic u lt  p r o b le m   e n c o u n te r ed   b y   t h p la n o p er ato r s   o cc u r s   i n   t h m a n ag e m e n o f   wate r   f lo w s   b et w ee n   t h t w o   r eser v o ir s .   E x p er ien ce   f r o m   y ea r s   o f   o p er atio n s   s ee m s   to   s u p p o r th is   ap p r o ac h   g i v e n     th f ac t   th at   n ec es s ar y   an d   en o u g h   co n d itio n   f o r   th e   p r o p er   o p er atio n   o f   t h t u r bo - alter n ato r s   is   th a t     th o p er atin g   n et  h ea d   m u s t   s atis f y   th r eq u ir e m e n ts   f o r   ac ce p tab le  en er g y   co n v er s i o n   b y   th t u r b in e .   T h er ef o r e,   th o p ti m al  co n tr o l   p r o b lem   s o lv ed   i n   t h is   w o r k   i s   th e   d eter m i n atio n   o f   th b e s t   co n tr o v ec to r   a n d   r esu lti n g   s tate  tr a j ec to r ies  w h i ch   m in i m ize s   ce r tai n   p er f o r m an ce   i n d ex ,   s u b j ec to   s y s te m   co n s tr ain ts .   I n   th i s   ca s e,   th o p ti m al  co n tr o p r o b le m   r esu lts ,   w h er eb y   co n t r o s ig n a is   d esire d   th at  w i ll   f o r ce   th r eser v o ir   h ea d   at  J HE P to   m o v f r o m   an   i n itia p o in to   th e   d esi r ed   p o in i n   f i n ite   t i m e   an d   s u b j ec to   co n s tr ain t s   i m p o s ed   b y   th s y s te m   d y n a m ics.   U n f o r tu n a t ely ,   m an y   p r o b l em s   th a a r e   r o o t e d   in   n o n li n ea r   o p t im a l   c o n t r o th e o r y   d o   n o t   h av c o m p u t a b l e   s o lu ti o n s   o r   th ey   h av e   s o lu t i o n s   th a t   m ay   b o b t a i n e d   o n ly   w i th   a   g r e at   d e a l   o f   c o m p u ti n g     e f f o r t   [ 1 2 ,   1 3 ] .   T h e   s o l u ti o n   v ia   a n a ly ti c al   m ea n s   a ls o   s e em s   n o t   f e as i b l e   ex c e p t   b y   n u m e r i ca l   m ea n s .   Nu m e r ic a s o lu t i o n s   t o   o p t im a l   c o n t r o l   p r o b l em s   a r e   e ith e r   th r o u g h   d ir e c t   o r   i n d i r e c t   m eth o d s .   I n   th e   d i r e ct   m e th o d s ,     t h e   in f in i t ely   d im en s i o n a l   s t a te  a n d   c o n t r o ls   a r e   d i s c r et i z e d .   T h e   in d i r e c t   m et h o d   a p p li e s   c a l cu lu s   o f   v a r i a ti o n   t o   s e t   u p   n e c e s s a r y   c o n d it i o n s   th a t   m u s t   b e   s at i s f i e d   b y   t h e   o p tim al   c o n t r o l .   C a l cu lu s   o f   v a r ia t i o n ,   t o g e th e r   w ith   Po n t r y ag i n s   m in im u m   p r i n c ip l e s   a r e   u s e d   t o   s e tu p   o p t im a l i ty   c o n d i ti o n s .   T h es e   c o n d i tio n s   p r o d u c e   o p t im al   c o n t r o l   ca n o n ic a l   e q u a ti o n s   s u ch   th a t   th e i r   s o lu t i o n   en s u r es   th at   a n   o p tim u m   p o in t   h a s   b e en   r ea c h e d   [ 1 4 15] .   T h in d ir ec ap p r o ac h   lead s   to   n o n lin ea r   t w o - p o in b o u n d a r y - v al u p r o b lem .   T h co n tr o task   t h en   r e d u c es   t o   th s o lu t i o n   o f   a   b o u n d a r y   v a lu e   p r o b l em .   T h e r e   ar e   d i f f e r en t   a p p r o a ch e s   w i th   a s s o c i a te d   a d v a n t ag e s   a n d   d i s a d v an ta g e s .   I n   a l l   th e   s o l u ti o n   te ch n i q u es ,   an   in i ti a l   g u es s   is   u s e d   t o   o b t a in   a   s o lu tio n   in   w h i ch   o n e   o r   m o r e   o f   th e   n e ce s s a r y   o p t im al ity   c o n d i t i o n s   a r n o t   s a t is f i e d .   T h e   s o lu ti o n   is   th en   u s e d   t o   a d ju s t   th in it i a g u e s s   t o   m ak th e   n ex t   s o lu ti o n   c o m e   c l o s e r   t o   s at is f y in g   a l th e   n e c e s s a r y   c o n d i t i o n s .   I f   th e   s t ep s   a r e   r e p e a te d   an d     t h e   i t e r at iv e   p r o c e d u r e   c o n v e r g e s ,   th e   n e c ess a r y   c o n d it i o n s   w il l   ev en tu a lly   b e   r ea ch e d   [ 1 6 - 1 8 ] .     Ma n y   au t h o r s   h ad   p r o p o s ed   m eth o d s   o f   s o lv in g   a n   o p ti m a l c o n tr o l p r o b lem ,   t h ese   m e th o d s   ca n   b i n   th f o r m   o f   n o n li n ea r   p r o g r am m in g ,   s h o o tin g   m et h o d ,   f o r w ar d   b ac k w ar d   s w ee p ,   s teep est  d escen t,  co n j u g ate   g r ad ien t,  d y n a m ic  p r o g r a m m i n g ,   t h v ar iatio n   o f   ex t er n als,  q u asi - li n ea r izatio n ,   g r ad ien p r o j ec tio n ,   co llo ca tio n ,   etc  [ 1 9 20] .   T h er h a s   b ee n   n o   p er f ec m et h o d   as  ea c h   h as  i ts   o w n   ad v a n ta g es   an d   d is ad v an ta g es.  Fo r   ex a m p le,   t h f o r w ar d - b ac k w ar d   s w ee p   ( FB S)  w o r k s   o n l y   i f   t h L ip s c h itz  co n s ta n ts   f o r     th s tate,   co s tate  an d   co n tr o v ar iab les  ar s m all  en o u g h   o r   th tim in ter v al  is   v er y   s m a ll.  L i k e w i s e,     th c o v er g e n ce   o f   th s h o o tin g   m et h o d   d ep en d s   o n   th n u m er ical  p r o ce d u r an d   th in itia d ata  s et,   else  th er e   w il l b n o   s o lu tio n   [ 2 1 ] .   T h m u l tip le  s h o o tin g   a n d   p ar allel  s h o o tin g   tec h n iq u es   w er e   ea r lier   ex p lo r ed   in   [ 2 2 - 27]   b y   r esetti n g   th p r o b le m   an d   i n cr ea s i n g   th s in g le  i n itia l v a l u p r o b le m   t o   f a m i l y   o f   in itial  v al u p r o b le m s   co n f ig u r ed   s o   as  to   li m it   t h e f f ec o f   th e   g r o w t h   o f   co m p u tatio n a er r o r s .   T h o u tco m e   r esu lted   i n   m eth o d   th at   i n cr ea s ed   th n u m b er   o f   g u es s es  w h ic h   w er m u ch   f e w er   th a n   th m et h o d s   th at  d ep en d ed   o n   v ar i atio n al  an d   o th er   ap p r o x im a tio n   m et h o d s   t h at  f o r   th s a m ac c u r ac y   m a y   i n v o l v t h s o lu tio n   o f   lar g lin ea r   o r   n o n li n ea r   eq u atio n s   t h at  h a v d i m e n s io n alit y   s e v er al  o r d er s   o f   m ag n it u d w h en   co m p ar ed   w ith   th co r r esp o n d in g   s h o o tin g   m eth o d .   T h m et h o d   w as  ap p lied   s u cc es s f u l l y   i n   t h m o d elin g   o f   d is tr ib u ted   p ar a m eter   s y s te m s   a n d   p r o v ed   to   b e   v er y   ef f icie n t,  ac cu r ate  an d   f ast.  T h p r o g r ess iv d o m ai n   ex p a n s io n   m et h o d   ( P DE M)   p r o p o s ed   in   t h i s   p ap er   is   a n o th er   m o d if icatio n   s h o o tin g   m et h o d .   I is   le s s   co m p u ta tio n al  a n d   f ea s ib le  i n   s o l v i n g     th o p ti m al  co n tr o l p r o b lem   at   J HE P S.       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h s o lu tio n   to   an   o p tim a co n tr o p r o b lem   r eq u ir es  p r o p er   m o d el  o f   th s y s te m   d y n a m ics  i n     th f o r m   o f   d i f f er en t ial  eq u atio n   o r   d if f er en ce   eq u atio n .   A   s u itab le  p er f o r m a n ce   in d e x   w ith   it s   as s o ciate d   co n s tr ain ts   m u s b d ev elo p e d th er s h o u ld   also   b n u m er ical  tech n iq u f o r   s o lv i n g   th m o d el  eq u atio n     an d   p r o ce d u r f o r   s o lv in g   th r esu lti n g   b o u n d ar y   v al u p r o b lem .   T h s y s te m   ca n   b d escr ib ed   b y     th b lo ck   d iag r a m   o f   Fi g u r 1   an d   th d y n a m ical  m o d el  o f   ( 1 ) .   T h is   m o d el  w as  ea r li er   p r esen ted   in   [ 5 ] .     T h b lo ck   d iag r a m   p r esen t s   th r eser v o ir   d y n a m ics  a n d   p o w er   g en er at io n   as  f u n ctio n   o f   th o p er atin g     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l Vo l.  18 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0 :    2 0 6 3   -   2 0 6 9   2064   h ea d .   A s   p r ese n ted   in   [ 5 ] ,   th elec tr ical  p o w er   f o r m   J HE P S   is   r ep r esen ted   in   ( 1 )   an d   ( 2 ) ,   s h o w in g   t h at  it  is     f u n ctio n   o f   th o p er atin g   h ea d .     ( ) = 2    2   3 2 3 2 ( )                        ( 1)     ( ) = Ƙ ( ( ) )                     ( 2)     w h er Ƙ   r ep r esen ts   s ca lar   v al u ed   f u n ctio n .             Fig u r 1 .   B lo ck   d iag r a m   o f   t h J HE P S r eser v o ir   d y n a m ics       T h er ef o r e,   ( 3 )   p r esen ts   t h d if f er e n tial  eq u at io n   ( m o d el   eq u atio n )   th at  d escr ib es  t h o p er atin g     h ea d   d y n a m ic s ,     ( )  =   1 1 2 2 ( )   + 1 1 ( ( ) ( ) ( ) )         ( 3)       ̇ ( ) = ( ( ) , ( ) )                 ( 4)     w h er   also   r ep r esen ts   s ca lar   v alu ed   f u n ctio n .   T h o p ti m al  co n tr o o f   th e   J HE P d ev o lv es  in to   th e   d eter m i n atio n   o f   b est  co n tr o v ec to r   ( )     ( )   f r o m   KHE P S,  w h ic h   co m p els   th d y n a m ical  s y s te m   ̇ ( ) = ( ( ) , ( ) ,   )   at  J HE P to   f o llo w   an   o p ti m al  tr aj ec to r ies  ( )   th at  m in i m ize  s p ec if ied   p er f o r m a n ce   in d ices.  T h s y s te m   i s   n o n li n ea r   an d   ex is ts   in   t h co n ti n u o u s - ti m d o m a i n .   T h o p ti m al  co n tr o p r o b lem   is   th L a g r an g p r o b le m .   As  ea r lier   m e n tio n ed ,   w h ile  s o l v i n g   th m o s t   o p ti m al  co n tr o p r o b le m s ,   t h s o lu tio n   ca n   b in tr ac tab le  b y   an al y tical  m eth o d s ;     th en g i n ee r s   d ep en d   o n   n u m er ical  p r o ce d u r es.  T h n u m er ical  s o lu tio n   u s ed   in   d eter m in in g   th o p ti m a l   s o lu tio n   is   t h p r o g r ess i v ex p an s io n   o f   d o m ain   m et h o d .   C o n s eq u e n tl y ,   th p r o b le m   ad d r ess ed   h er ad o p ts     p er f o r m a n ce   in d ex   t h at  i n cl u d es  p en altie s   f o r   d ev iatio n   f r o m   s p ec i f ied   s tate  an d   f o r   d ev iatio n s   f r o m   s o m e   p r ed ef in ed   v al u o f   t h co n tr o l v ar iab le.       = ( ( ( ) ( ) ) 2   + ( ( ) ( ) ) 2 ) 0            ( 5)       = ( ( ) , ( ) , ) 0  ;               ( 6)     Su b j ec t to :     ̇ ( ) = ( ( ) , ( ) ,   )        ( 0 ) =   0                      ( 7)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         A   p r o g r ess ive  d o ma in   ex p a n s io n   meth o d   fo r   s o lvin g   o p tima l c o n tr o l p r o b lem   ( Ola leka n   O g u n b iyi )   2065   ( ) = ( )                        ( 8)     0     w h er e     is   f u n ctio n ,     an d     ar n o n - ze r o   p o s itiv co n s tan t s .     T h e   ( 5 )   ca n   b w r itten   a s   an   a u g m e n ted   o p ti m izatio n   p r o b le m   b y   i n tr o d u cin g   L ag r a n g m u ltip lier   ( )   as f o llo w s :     = ( ( ( ) , ( ) , ) + ( ) ( ( ( ) , ( ) , ) ̇ ( ) ) ) 0       ( 9)     ap p ly i n g   th m et h o d   o f   P o n tr y ag in ,   Ha m ilto n ia n   f u n ctio n   ( ( ) , ( ) , ( ) , )   is   d ef i n ed   as:     = ( ( ) , ( ) , ) + ( ) ( ( ) , ( ) , )               ( 10)     = ( ( ) ̇ ( ) ) 0                ( 11)     ap p ly i n g   th E u ler - L a g r an g e q u atio n   to   th Ha m il to n ia n   g i v es:      ( )    [ ( ) ] = 0   ̇ ( ) =  ( )                          ( 12)       ( ) = ( ( ) , ( ) , ) ̇ ( ) = 0             ( 13)     ̇ ( ) = ( ( ) , ( ) , )                 ( 14)       ( )   = 0                   ( 15)     th er ef o r e ,     =   ( ( ) ( ) ) 2   + ( ( ) ( ) ) 2 + ( ) ( ( 1 2 ) ( ) +   ( ) )   ̇ ( ) = ( 1 2 ) ( ) +   ( )               ( 16)     ̇ ( ) = [ 2 ( ( ) ( ) ) 1 2 ( ) ( ( 1 2 ) ( ) ) ]         ( 17)     0 =   2 ( ( ) ( ) ) +  ( )               ( 18)     an d   th b o u n d ar y   co n d itio n ,     ( 0 ) = 0                     ( ) = 1                     ( 19)     F r o m   t h e   r e s u lt   a b o v e ,   th e   d e te r m in at i o n   o f   th e   o p t im a l   c o n t r o l   r e q u i r e s   th e   s o lu ti o n   o f   a   tw o - p o in b o u n d a r y   v a lu e   p r o b l em   ( T P B V P)   s i n c e   t h e   in i ti a l   c o n d i tio n s   o f   th e   s y s t em   a r e   s p e c if i ed   a t   t h e   in i t i al   t im   a n d   th e   v al u e   o f   th e   L a g r a n g m u l t i p l i e r   o r   c o - s t a t e   is   s p e c if i e d   th e   t e r m in al   p o i n t .   M ea n w h il e ,   th e   u n k n o w n   c o n t r o l   i s   r el a t e d   t o   th e   s ta t e   an d   c o - s t a t e   t h r o u g h   th e   o p t im al i ty   c o n d i t i o n .   F r o m   ( 18) ( )   c a n   b e x p r es s e d   as :       ( ) =    ( ) 2 + ( )                 ( 20)     s u b s ti tu t in g   ( 20 )   in t o   ( 16 )   l e a d s   t o   tw o   s et s   o f   f i r s t - o r d e r   d if f e r e n ti a l   e q u a ti o n s   w ith   s p l i t   b o u n d a r y   c o n d i t i o n s     ̇ ( ) = ( 1 2 ) ( ) (  ( ) 2 + ( ) )             ( 21)   ̇ ( ) = 2 ( ( ) ( ) ) + 1 2 ( ) ( ( 1 2 ) ( ) )           ( 0 ) = 0      an d         ( ) =       ( 0 ) =         an d     ( ) = 1               ( 22)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l Vo l.  18 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0 :    2 0 6 3   -   2 0 6 9   2066   2 . 1 .     Co m p uta t io n o f   t he  o pti m a l c o ntr o l by   a   pro g re s s iv do m a in e x pa n s io m et ho ( P DE M )   In   ( 2 1 )   an d   ( 2 2 )   p r o v id th b asis   f o r   th e   co m p u tatio n   o f   o p ti m a co n tr o t h at  co n s i s ts   o f   t w o   n o n li n ea r   d if f er en tia eq u atio n s   w it h   s p lit  b o u n d ar y   co n d itio n s .   T h s tate  eq u atio n   is   s p ec if ied   at  th in itia l   ti m w h ile  th co - s tate  eq u at i o n   h as  it s   co n d itio n   s p ec i f ied   at  th f i n al  ti m e.   T h t w o - p o in b o u n d ar y   v al u e   p r o b lem   ( T PB VP )   h as  attr ac ted   co n s id er ab le  atten tio n   i n   t h p ast  ce n tu r y .   W h ile  m a n y   m et h o d s   ar f o u n d     in   th liter at u r e,   o n m et h o d   th at  w as  o f te n   p r o p o s ed   b u s eld o m   u s ed   b ec au s o f   co m p u ta tio n al  d if f ic u lties   i s   th s h o o tin g   tech n iq u e.   I is   attr ac tiv b ec au s it  i n v o l v es  g u es s in g   v al u e s   f o r   th m i s s in g   in it ial  co n d itio n s   w h ic h   in   p r in cip le  o u g h to   b d eter m i n ed   b y   o n o f   s e v er al   p o s s ib ilit ies,  th n at u r o f   th e   co - s tate  eq u atio n s   lead   to   a   r ap id   g r o w th   o f   t h in itial  v al u p r o b lem   t h at  t h co m p u ted   v al u es  s o o n   lo s r elatio n s h ip   w it h     th p r o b lem   s in ce   er r o r s   in   co m p u tat io n   ar ex p o n e n tiall y   a m p li f ied   b y   th s y s te m .     T h P DE is   an o t h er   m o d if ic atio n   p r o p o s ed   an d   p r e - test ed   b y   [ 2 6 ] ,   w h er eb y   i n s tead   o f   p ar titi o n i n g   th d o m ai n   [ 0 ,   T ] ,   th f in al  d o m a in   b o u n d ar y   i s   ad j u s ted   i n   s u ch   m a n n er   th a th e   in i ti al  g u ess   r e s u l ts   s till   r etain   s e m b lan ce   w i th   t h o r ig in a p r o b lem   a n d   th g r o w i n g   eq u atio n s   ar b o u n d   s o   th a th co r r ec in itial   va lu p r o b le m   is   s o lv ed   ass u m i n g   t h p s eu d o - d o m ai n   [ 0 , ]   w h er   is   d eter m i n ed   o n   th f l y .   I n   th n e x t   iter atio n ,   th in i tial  g u e s s   f o r   th m is s i n g   b o u n d ar y   co n d i tio n   as s u m es   th v al u t h at  w o u ld   h a v s o l v ed     th p r o b lem   f o r   th p s eu d o - d o m a in .   Me an w h i le,   th p r o b l e m   is   s o lv ed   b e y o n d     ag ain   u n t il  th g r o w t h   b eg in s   to   ca u s co n ce r n .   T h n e w   + 1   is   th u s   d ef i n ed   an d   n e w   co r r ec tio n   m ad s o   th at  t h e   co r r esp o n d in g   p r o b lem   is   s o lv ed .   T h is   p r o ce s s   is   r ep ea ted   u n til    =   in   w h ich   ca s t h v al u o f   th i n itial  g u e s s   co n v er g e s   to   th co r r ec t in itia l   g u e s s   f o r   th p r o b lem .   T h p r o ce d u r is   p r esen ted   in   t h f lo w c h ar t o f   Fi g u r 2 .           Fig u r 2 .   Flo w   c h ar t f o r   th s o lu tio n   o f   o p ti m al  co n tr o l c an o n ical  eq u atio n s   b y   P DE M   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         A   p r o g r ess ive  d o ma in   ex p a n s io n   meth o d   fo r   s o lvin g   o p tima l c o n tr o l p r o b lem   ( Ola leka n   O g u n b iyi )   2067   3.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   I is   b etter   to   d ef i n p r ese n t atio n   f o r m at  t h at  r e f lects   i m p o r tan f ea t u r es  o f   t h tr aj ec to r y ,   m a n y   o f   w h ic h   ar d ed u ce d   b u t   n o d ef i n iti v b y   t h e m s el v es   i n   a s s ess i n g   a   g iv e n   tr aj ec to r y .   T h is   lead s   to   v er y   i m p o r tan m atter   o f   h o w   to   u s o p ti m al  co n tr o l   f o r   o p er atio n al  p u r p o s es.  T h n o tati o n s   f o r   s p ec if y i n g   o p er atin g   co n d itio n s   w er f o r m u lated   as  f o llo w s :   ( n u m b er   o f   o p er atin g   m ac h i n es s tar ti n g   h ea d   ( m ) ,   d u r atio n   ( h r ) ,   co n s tr ain t s   o n   m a x i m u m   in f lo w ) .   T h is   n o tatio n   w o u ld   b u s ed   in   t h p r esen ta tio n   o f   r e s u lt s .     3 . 1 .     Ca s 1 :   ( 5 , 2 5 . 8 , 2 4 , u ( T )   un co ns t ra ined)   Fig u r 3   p r ese n ts   th e   r es u lt   f o r   a n   i n d ir ec o p ti m al  co n tr o w ith   t h o p er atio n al  co n d itio n s   o f     th m ac h i n es  an d   th in it ial  v alu o f   t h h ea d   at  J HE P S   s p ec if ied   as  ( 5 , 25 . 8 , 24 , ( )        ) .     T h o p er atin g   co n d itio n   i m p li es  th at  g i v e n   th at  5   tu r b o - alte r n ato r s   ar r u n n i n g ,   w h ile  t h e   o p er atin g   h ea d   is   2 5 . 8   m .   I is   d esire d   th at  t h o p er atin g   h ea d   in cr ea s es  t o   th n o m i n al  v al u 26 . 1   in   24     ( 86400 )   T h co n tr o p r o b lem   i s   t h d eter m i n atio n   o f   t h i n f lo w   r eq u ir ed   to   ac h iev th i s   s tated   o b jectiv e.   T h o p ti m a l   co n tr o l s y s te m   g e n er ated   co n tr o l la w   o f   ( 23) ;         ( )   =   1 × 10 11 3 +   2 × 10 6 2   0 . 1182   +   4715 . 9         ( 23)     T h co n tr o s tar ted   f r o m   v alu ar o u n d   4 6 0 5   m 3 /s   a 0   an d   d ec r ea s es  g r ad u a ll y   to   ze r o   at     .   B ec au s e     th m a x i m u m   co n tr o i s   n o co n s tr ain ed ,   th e   tr aj ec to r y   o f   th o p er atin g   h ea d   co u ld   n o t   r ea ch   t h ter m i n al   v alu e   ( ) = 26 . 1 ,   as  ( ) = 25 . 94m .   T h o p e r atin g   h ea d   also   r o s to   a   p ea k   v alu an d   d ec r ea s es  later .   Hen ce   th is   r es u lt is   n o t sati s f a cto r y ,   t h alg o r it h m   h a s   to   b m o d i f ied .       3 . 2 .     Ca s 2 :   ( 3 , 2 5 . 8 , 2 4 , u ( T )   u nco ns t ra ined)   C ase  2   co n s id er ed   s itu atio n   w h er t h n u m b er   o f   u n it s   in   o p er atio n   r ed u ce s   to   3   m ac h in e s   an d     th o p er atin g   h ea d   2 5 . 8   m .   A   s i m ilar   r esu lt  to   t h at  o f   F ig u r e   3   w as  o b s er v ed   an d   p r esen te d   in   Fig u r 4 .   I ca n   b co n clu d ed   th a to   u s P D E M,   co n s tr ai n i n   t h f o r m   o f   p en al t y   o n   t h ter m i n al  c o n tr o ( )   ca n   b e   in co r p o r ated   in to   th alg o r ith m .       ( )   =   9 × 10 12 3 +   2 × 10 6 2   0 . 1165   +   4143 . 5         ( 24)             Fig u r 3 .   Op ti m u m   r esp o n s e   ( 5 , 25 . 8 , 1 , ( )      )     Fig u r 4 .   Op ti m u m   r esp o n s e   ( 3 , 25 . 8 , 1 , u ( T )   Unpe n a l ize d )       3. 3   Ca s 3 :   ( 5 , 2 5 . 8 , 1 , u ( T )   =   1 8 0 0     m 3 ⁄s)   C ase  3   p r esen t s   s i m i lar   co n d itio n   to   th at  o f   ca s 1   b u w i th   co n s tr ain t   o n   t h f in al  co n tr o l.  T h is   i m p lies   t h at  t h f in al  co n tr o ca n n o d ec r ea s to   ze r o ,   b u f in ite  v alu s p ec if ied   as     ( ) .   T h p r o ce d u r f o r   th s elec tio n   o f   s u itab le  v al u e   f o r   ( )   ca n   b f o u n d   i n   [ 5 ] .   Fig u r 5   s h o w s   b etter   r esu l o f   w h ic h   th h ea d   m o v e s   f r o m   an   in it ial  v al u e   ( 0 ) = 25 . 8   to   f in al  v alu ( ) = 26 . 1     w it h o u an   o v er s h o o t,  as  ex p er ien ce d   in   t h d ir ec o p tim al  co n tr o l.  T h o p ti m al  co n t r o d ef in ed   as  ( 2 5 )   s tar ts   ar o u n d   4327 . 4   3 /   an d   en d s   at   1800   3 / .       ( ) =   5 × 10 07 2     0 . 0702     +   4327 . 4             ( 25)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l Vo l.  18 ,   No .   4 A u g u s t 2 0 2 0 :    2 0 6 3   -   2 0 6 9   2068     3. 4   C a s 4 :   ( 5 , 2 5 . 8 , 2 , u ( T )   =   1 8 0 0     m 3 ⁄s)   A   s it u atio n   ca n   b co n s id er ed   w h er t h ti m li m it  f o r   w h ich   o p ti m al  co n tr o i s   r eq u ir ed   in cr ea s es  to   t w o   d a y s   ( 4 8   h r . ) .   I ca n   b o b s er v ed   f r o m   Fi g u r 6   th at  th P DE co u ld   d eter m i n t h s o l u tio n   a s   w ell  ex ce p t.  I n   ca s 3 ,   ( 0 )   s tar ted   w i th   4327 . 4   3 /   b u r ed u ce s   s li g h tl y   to   4270 . 1   3 /   in   ca s 4 ,   th is   i m p lies   th at  t h ti m d o es  n o h a v s ig n if ican e f f ec o n   th s tar ti n g   co n tr o l   ( 0 ) T h co n tr o la w ,   i n   th is   ca s e,   is   ex p r ess ed   as  ( 2 6 ) .       ( )   =   2 × 10 12   3 +   6 × 10 07   2   0 . 0689   +   4270 . 1         ( 26)             Fig u r 5 .   Op ti m u m   r esp o n s e     ( 5 , 25 . 8 , 1 , ( )   =   1800   3 )     Fig u r 6 .   Op ti m u m   r esp o n s e     ( 5 , 25 . 8 , 2 , ( ) = 1800   3 )       3. 5   Appro x i m a t o pti m a l c o ntr o l ( ,  . , , ( ) =    )   C o n s id er   th r ea lizatio n   o f   t h e   p h y s ical  co n tr o ller   o r   th r ele ase  o f   in f lo w   f r o m   K HE P S,  th in f i n ite   d i m en s io n al  o p ti m a co n tr o g en er ated   in   ca s e   1   to   ca s 4   m a y   n o b ea s y   to   i m p le m e n t.  An   ap p r o x i m ate   o p tim a co n tr o m a y   b n ec ess ar y   s u ch   th at   t h i n f lo w   is   r elea s ed   s y s t e m atica ll y   w i th i n g   ev er y   6   h r s .     T h is   w a s   co n s id er ed   f o r   ca s 1 ,   s u ch   th at  th a v er ag e   co n tr o w it h   e v er y   6   h r s   w a s   d eter m i n ed ,   th co n tr o   is   p r esen ted   in   Fi g u r 7 ,   w h er 1 = 3648 . 20   3 , 2 = 2544 . 90 3 , 3 = 2040 . 46 3 ,   4 = 1837 . 07 3 .   T o   s h o w   th p er f o r m a n ce   o f   th is   ap p r o x im a tio n ,   th e   o p er atin g   h ea d   tr aj ec to r y   g en er ated   is   p r ese n ted   in   Fi g u r 8   to   b s atis f ac to r y .             Fig u r e   7 .   A p p r o x i m a te  o p ti m a l c o n tr o l   ( 5 , 25 . 8 , 1 , ( ) = 1800   3 )     Fig u r e   8 .   Hea d   tr a j ec to r y   w it h   ap p r o x im ate  o p ti m al  co n tr o l   ( 5 , 25 . 8 , 1 , ( )   = 1800   3 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         A   p r o g r ess ive  d o ma in   ex p a n s io n   meth o d   fo r   s o lvin g   o p tima l c o n tr o l p r o b lem   ( Ola leka n   O g u n b iyi )   2069   4.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r o p o s ed   p r o g r ess i v e x p an s io n   o f   d o m a in   tec h n iq u a s   n u m er ical  ap p r o x i m atio n   to   th s o l u tio n   o f   a n   o p ti m al  co n tr o p r o b lem   i n v o l v i n g   t h r eg u latio n   o f   t h o p er atin g   h ea d   o f   J HE P S.     T h s o lu tio n   w a s   n ec es s ar y   k n o w i n g   t h at  t h r e s u l tin g   t w o - p o in b o u n d ar y   v al u e   p r o b lem   i m p o s e s     li m itatio n   in   t h u s o f   i n d ir ec o p tim a co n tr o l.  Fro m   th r es u lt,  th tec h n iq u e   d o es  n o r eq u ir e     s o p h is ticated   i n itial  g u e s s   li k th n o r m al  s h o o tin g   tec h n i q u es  an d   it  co n v er g e s   f a s ter   t h an   r es u lt s   ex p ec ted   f r o m   t h n o n lin ea r   p r o g r a m m i n g   ap p r o ac h .   T h alg o r ith m   is   t h er ef o r r ec o m m e n d ed   f o r   u s in   s y s te m   s tu d ie s ,   m a n ag e m e n t a n d   co m p lete  d esig n   o f   an   elec tr o n ic  c o n tr o ller   f o r   th s tatio n .       RE F E R E NC E S   [1 ]   T .   S .   A b d u l k a d i r ,   A .   W .   S a l a m i ,   A .   R .   A n w a r ,   a n d   A .   G .   Ka re e m ,   M o d e l l i n g   o f   Hy d r o p o w e r   R e se rv o i r   Va r i a b l e s   f o E n e r g y   G e n e r a t i o n :   N e u r a l   N e tw o r k   A p p r o a c h ,   E t h i o p .   J .   E n v i r o n .   S t u d .   M a n a g .   v o l .   6 ,   n o .   3 ,   p p .   3 1 0 - 316,   2 0 1 3 .   [2 ]   I.   A .   O.  O m e i z a ,   H.  A .   Ojo n g b e d e ,   C.   T .   T h o m a s,  a n d   B.   J.  Olu f e a g b a ,   A ss e s s m e n o P e rf o rm a n c e   o   T u rb o - A lt e rn a to rs  a T h e   Je b b a   H y d ro e lec tri c   P o w e S tatio n   i n   Nig e ria  f ro m   2 0 0 5 - 0 1 4 ,   Nig e r.  J .   T e c h n o l .   v o l.   3 8 ,   n o .   1 ,   p p .   1 3 4 - 1 4 1 ,   2 0 1 9 .   [3 ]   A .   W .   S a la m i,   A .   A .   M o h a m m e d ,   J.  A .   A d e y e m o ,   a n d   O.  K.  Ola n lo k u n ,   M o d e li n g   Re se rv o ir  In f lo w   f o H y d ro p o w e Da m s Us in g   A rti f ici a Ne u ra Ne tw o rk ,   Nig e r.  J .   T e c h n o l. ,   v o l.   3 4 ,   n o .   1 ,   p p .   2 8 - 3 6 ,   2 0 1 5 .   [4 ]   P o w e Af rica ,   F a c S h e e t:   Nig e ria E n e rg y   S e c to Ov e rv ie w ,   2 0 1 8 .   [5 ]   O.  Og u n b iy i,   C.   T .   T h o m a s,  I.   A .   O.  O m e iz a ,   J.  Ak a n n i,   a n d   B.   J.  Olu f e a g b a ,   D y n a m ic a Co n tr o M o d e o   th e   Ca sc a d e d   Ka in ji - Je b b a   Hy d ro p o w e Op e ra ti n g   He a d ,   FUOYE   J .   En g .   T e c h n o l. ,   v o l.   4 ,   n o .   1 ,   2 0 1 9 .   [6 ]   T CN - NCC,  Da il y   Op e ra ti o n a R e p o rt,   Os h o g b o ,   2 0 1 7 .   [7 ]   C.   T .   T h o m a s,  M .   F .   A k o re d e ,   O.  Og u n b iy i,   B.   J.   Olu f e a g b a ,   a n d   J.  S .   S a m u e l,   A   stu d y   o f   e n e rg y   c o n v e rsio n   a   th e   Je b b a   Hy d ro e lec tri c   p o we sta ti o n ,   2 0 1 7   IEE 3 rd   In ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   El e c tro - T e c h n o l o g y   f o Na ti o n a l   De v e lo p me n t,   NIGERC ON   2 0 1 7 ,   2 0 1 8 .   [ 8 ]   T .   S .   A b d u l k a d i r ,   A .   W .   S a l a m i ,   A .   R .   A n w a r ,   a n d   A .   G .   K a r e e m ,   M o d e l l i n g   o f   H y d r o p o w e r   R e s e r v o i r   V a r i a b l e s   f o E n e r g y   G e n e r a t i o n :   N e u r a l   N e t w o r k   A p p r o a c h ,   E t h i o p .   J .   E n v i r o n .   S t u d .   M a n a g . ,   v o l .   6 ,   n o .   3 ,   p p .   3 1 0 - 3 1 6 ,   2 0 1 3 .   [9 ]   T .   O.  A le,  K.  E.   A lo w o lo d u ,   J.  O.  Ba b a to la,  a n d   B .   J.  Ol u f e a g b a ,   In f lo w   F o re c a stin g   f o Ka in ji   Da m   Us in g   T i m e   S e ries   M o d e l,   I n t.   J .   M a th .   Arc h . ,   v o l.   2 ,   n o .   1 2 ,   p p .   2 8 4 4 - 2 8 5 1 ,   2 0 1 1 .   [1 0 ]   O.  D.  Jim o h ,   Op ti m ize d   Op e ra ti o n   o f   Ka in ji   Re se rv o ir,   AU  J .   T e c h n o l . v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   3 4 - 4 2 ,   2 0 0 8 .   [1 1 ]   C.   T .   T h o m a s,  O.  Og u n b iy i,   M .   F .   A k o re d e ,   a n d   J.   B.   Ol u f e a g b a ,   As se s s m e n o f   F a il u re   a n d   Re p a ir  Be h a v io u rs  o th e   Je b b a   Hy d ro e lec tri c   P o w e S tatio n ,   E lek tr.  J .   El e c tr.  E n g . ,   v o l .   1 7 ,   n o .   3 ,   p p .   1 3 - 1 9 ,   2 0 1 8 .   [1 2 ]   O.  V o n   S try k ,   Nu m e rica S o lu ti o n   o f   Op ti m a Co n tro P ro b lem b y   Dire c Co ll o c a ti o n ,   Op t im.   Co n tro l - Ca lc.  V a r.   Op ti m.  Co n tro T h e o ry   Nu me r.  M e th o d s,   In t .   S e r.  N u me r.  M a th m a t ics ,   v o l.   1 1 1 ,   p p .   1 2 9 - 1 4 3 ,   1 9 9 3 .   [1 3 ]   F .   Biral,   E .   Be rto laz z i,   a n d   P .   Bo se tt i,   No tes   o n   n u m e ric a m e th o d f o so lv in g   o p ti m a c o n tro p r o b lem s,”   IEE J   J .   In d .   Ap p l. ,   v o l.   5 ,   n o .   2 ,   p p .   1 5 4 - 1 6 6 ,   2 0 1 6 .   [ 1 4 ]   J .   T .   B e t t s ,   A   D i r e c t   A p p r o a c h   t o   S o l v i n g   O p t i m a l   C o n t r o l   P r o b l e m s ,   C o m p u t .   S c i .   E n g . ,   v o l .   1 ,   n o .   3 ,   p p .   7 3 - 7 5 ,   1 9 9 9 .   [1 5 ]   H.  S .   Ro d rig u e s,  M .   T .   T .   M o n teir o ,   a n d   D.  F .   M .   T o rre s,  Op ti m a Co n tro a n d   Nu m e rica S o f t wa re   A n   Ov e r v ie w ,   S y st.  T h e o ry   Per sp e c t.   Ap p l.   De v . ,   p p .   9 3 - 1 1 0 ,   2 0 1 4 .   [1 6 ]   R.   Ju n   a n d   C.   S h o u - l u n ,   Op ti m a Re g u latio n   Co n tro S y st e m   f o Ca sc a d e   H y d ro p o w e S tatio n s ,”   2 0 0 9   In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   S u st a in a b le P o we r Ge n e ra ti o n   a n d   S u p p ly ,   2 0 0 9 .   [1 7 ]   V .   M .   Be c e rra ,   Op ti m a c o n tro l,   S c h o l a rp e d i a ,   2 0 1 8 .   [1 8 ]   A .   V   R a o ,   A   s u r v e y   o f   n u m e r i c a l   m e t h o d s   f o r   o p t i m a l   c o n t r o l ,   A d v .   A s t r o n a u t .   S c i . ,   v o l .   1 3 5 ,   n o .   1 ,   p p .   4 9 7 - 5 2 8 ,   2 0 0 9 .   [1 9 ]   M .   Ke y a n p o u a n d   M .   A z izs e f a t,   Nu m e ric a so lu ti o n   o f   o p ti m a c o n tro p ro b lem b y   a n ,   AM O - Ad v .   M o d e l.   Op ti m. ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 - 1 4 ,   2 0 1 1 .   [2 0 ]   D.  P .   Be rtse k a s,  " D y n a m ic  P ro g ra m m in g   a n d   Op ti m a Co n tro l, "   Ed it io n 2 n d ,   Vo ls.  a n d   II  P u b li sh e r:  At h e n a   S c ien ti fi c ol 2 0 0 5 .   [2 1 ]   G .   R.   Ro se ,   Nu m e ri c a M e th o d s f o S o lv in g   Op ti m a Co n tro P ro b lem s,”   T h is  T h e sis  is  b ro u g h to   y o u   f o f re e   a n d   o p e n   a c c e ss   b y   th e   G r a d u a te  S c h o o a T ra c e T e n n e ss e e   Re s e a rc h   a n d   Cre a ti v e   Ex c h a n g e   a Un iv e rsit y   o T e n n e ss e e ,   Kn o x v il le 2 0 1 5 .   [2 2 ]   B.   J.  Olu f e a g b a   a n d   R.   H.  F lak e ,   P a ra ll e S h o o ti n g   M o d e ls  f o Co n tr o o f   P h o sp h o ru i n   Est u a ries ,   IFA Pro c . v o l.   1 0 ,   n o .   7 ,   p p .   3 5 7 - 3 6 4 ,   1 9 7 7 .   [2 3 ]   A .   Ca p o lei  a n d   J.  B.   Jo rg e n se n ,   S o l u ti o n   o f   c o n stra in e d   o p t im a c o n tro p ro b lem u sin g   m u lt ip le  sh o o ti n g     a n d   ES DIRK   m e th o d s,”   Pro c .   A m.  Co n tr o C o n f . ,   p p .   2 9 5 - 3 0 0 ,   2 0 1 2 .   [2 4 ]   B.   J.  Olu f e a b g a ,   R.   H.  F lak e ,   a n d   A .   N.  E. ,   A   Bo u n d a ry   V a lu e   A p p ro a c h   F o Est u a rin e   W a ter  Q u a li ty   M o d e ll in g   W it h   Re su lt s F o r   Ja m a i c a   Ba y ,   N e w   Yo rk ,   Eco l.   M o d e ll . ,   v o l .   1 ,   p p .   1 - 3 0 ,   1 9 7 5 .   [2 5 ]   B.   Olu f e a g b a ,   R.   F lak e ,   a n d   K.  Alm q u ist,   Op ti m a c o n tro o f   th e   p h o s p h o ru s d istri b u ti o n   i n   a n   e stu a r y ,   EE Co n f.   De c is.  Co n tro l   In c l.   1 5 th   S y mp .   A d a p t.   Pr o c e ss . ,   p p .   1 0 5 8 - 1 0 6 4 ,   1 9 7 6 .   [2 6 ]   B.   J.  Olu f e a g b a ,   R.   H.  F lak e ,   a n d   K.  J.  A l m q u ist,   M u lt ip le  S h o o ti n g   a n d   S w e e p   A l g o rit h m   f o Op ti m a l   P o i n t   Co n tr o ll e d   Distr ib u ted   P a ra m e ter  S y st e m s.,   IFA Pro c .   Vo l. ,   v o l .   9 ,   n o .   3 ,   p p .   1 5 5 - 1 6 6 ,   1 9 8 0 .   [2 7 ]   B.   J.  Olu f e a g b a   a n d   R.   H.  F lak e ,   M o d e ll i n g   a n d   c o n tr o o f   d isso l v e d   o x y g e n   in   a n   e stu a ry ,   Eco l.   M o d e ll . ,   v o l.   1 4 ,   n o .   1 - 2 ,   p p .   7 9 - 9 4 ,   1 9 8 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.