An Inexact Dynamic Optimization Model for CO<sub>2</sub>Emission Reduction in Subei Region, Northeast China
Notice bibliographique
Résumé
In this study, an inexact mixed-integer fuzzy robust linear programming model for coupled management of coal and power with consideration of CO2 emissions mitigation system planning (IMIFLP-CCPM) was developed under uncertainty. This model could reach into the closed relationship and interactive characteristics of China’s coal production, electric power generation, and CO2 emissions in coupled coal and power management system and thus explore the applicability of the decarburization facilities and mechanism incorporated in the system through scenario analysis. Based on the integration of interval linear programming, fuzzy robust linear programming, and mixed-integer linear programming, the IMIFLP-CCPM could effectively incorporate and handle uncertainties presented in terms of interval values and fuzzy sets. Also, dynamic analysis of capacity expansion, facility improvement, and inventory planning within a multi-period and multi-option context could be facilitated in this model. The developed IMIFLP-CCPM was applied to a long-term coupled coal and power management with CO2 reduction systems in Subei region, Northeast China. One base scenario and four CO2 reduction scenarios were presented and analyzed to examine the optimal coal-flow allocation patterns and carbon mitigation schemes for the studied system when forced to comply with a given CO2 emission limit. The results indicated that the IMIFLP-CCPM model could provide in-depth analysis of tradeoffs between system costs, energy security, and CO2 emission reduction, thus helping investigate interactive relationships among multiple economical, environmental, and energy structural targets within the study system. Moreover, the attempt of planning coupled coal and power management with CO2 mitigation under uncertainty would provide an effective reference to cope with the dilemma of energy development and CO2 mitigation under the climate change situation in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».