Multi-objective Optimization for Design and Operation of Distributed Energy Systems through the Multi-energy Hub Network Approach
Notice bibliographique
Résumé
A generic framework is developed to study the application of energy hubs and its related network model to demonstrate the optimal design and operation of distributed energy systems (DESs) in urban areas. A novel multi-objective approach based on augmented epsilon constraint technique is employed to carry out this work. As an illustrative example, the proposed model is applied to an urban area in Ontario, Canada. Different scenarios are defined to investigate the effect of energy storage systems and energy exchange within a network on the optimal configuration and operation of the system. Moreover, multi-objective optimization is carried out based on two conflicting objectives, namely, total annual cost and greenhouse gas emission. The findings show that the simultaneous consideration of DESs, storage technologies, and a network of energy exchange between hubs (scenario 4) results in the installation of more DESs and at least 8% reduction of annual cost when compared to other scenarios. Furthermore, lowering the electricity grid emission factor results in higher adoption of renewable energy generation based DESs rather than natural gas based DESs. The sensitivity analysis shows that doubling the electricity tariff rate results in 75% increase in cost, while the pricing of natural gas has no significant effect on overall cost. This demonstrates that the cost is more sensitive to the electricity tariff rate rather than natural gas price for this specific case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».