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Enregistrement W2035748496 · doi:10.5539/mas.v3n6p38

Study on Economic, Rapid and Environmental Power Dispatch Based on Fuzzy Multi-objective Optimization

2009· article· en· W2035748496 sur OpenAlexvenueno aff
Lubing Xie, Songling Wang, WU Zhi-quan

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic dispatchComputer scienceMathematical optimizationFuzzy logicMATLABProcess (computing)Power system simulationDynamic programmingLinear programmingUnit (ring theory)Electric power systemOperations researchPower (physics)EngineeringMathematicsArtificial intelligenceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental awareness and the recent environmental protecting policies have extremely spurred many electric utilities to regulate their practices to account for the emission impacts. One way to accomplish this is by reformulating the traditional Economic Load Dispatch (ELD) module merely with a view to minimal coal consumption of fossil fired units. This paper presents a triple-objective ELD model which consists of the minimal coal consumption, the best time for the unit commitment response and the economic emission index. The rapid/economic/environmental dispatch problem is a multi-objective non-linear optimization problem with constraints. The fuzzy theory is adopted to convert the multi-objective problem into the single-objective problem. The problem is been tackled through dynamic programming algorithm and the approach is tested on a four-unit system to illustrate the analysis process in present analysis. Results simulated through MATLAB show that the approach has great potential in handling multi-objective optimization problem.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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