Design–operation optimisation of run-of-river power plants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses a strategy for the optimal design, control and operation of small hydropower (run-of-river (RoR) power) plants with the honey bee mating optimisation (HBMO) algorithm, while taking into account optimal design of the associated penstock as well as the turbines' number, type and their operation in the system. Civil engineering and electromechanical cost-effectiveness and constraints in an expected stream flow are also considered. The optimisation is driven by an objective function that includes the annual difference between generated energy, operating costs and depreciation costs for both initial investment and operation costs, considering various performance and hydraulic constraints. The HBMO algorithm specifies the annual benefit of generated energy and simultaneously determines the annualised operating cost. The solution includes selection of turbine types, number of turbines, penstock diameter, as well as scheduling the operation of an RoR power plant that results in maximum annualised benefit for a given set of river inflow histograms. The results of the proposed algorithm, which are compared with those of an analytical approach using Lagrange multipliers (LM), highlight the advantages in design, effective operation, ease of application and capability of the proposed HBMO algorithm for solving complex problems of this type.
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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 | 0,000 |
| 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 découle