Notice bibliographique
Résumé
Problem statement: Electricity can be generated from different type of technologies such as fossil and non-fossil power plants. Among these technologies, coal-fired power plants have been a major route for electricity generation. Recently, environmental constraints were imposed over the coal power plant operations in order to reduce their emissions. Besides, renewable energy power plants such as hydroelectric, wind, solar and geothermal have emerged with a potential of low impact on the environment. Approach: In this study, coal-fired power plants with a mix of low emission power plants were analyzed from the viewpoint of coal power plant emission reductions while supplying electricity demand. Electricity capacity expansion was also included within the problem to insure sufficient electricity supply in circumstances of emission reduction constraints. Results: Pollutants such as Nitrogen Oxides (NOx), Sulfur Oxides (SOx) and mercury (Hg) were assumed to be the target compounds. A discrete mathematical programming model was formulated to give an assessment about the coal-fired power plant operations in an electricity generation network. Different scenarios of increased electricity demand and emission reduction targets were applied on Ontario Power Generation (OPG) network to give an illustration of the proposed model. Conclusion: The case study results show the significant impact of combining renewable energy or zero emission technologies on the optimal operation of a network that combines coal-fired power plants.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».