An Interval Fuzzy-Stochastic Chance-Constrained Programming Based Energy-Water Nexus Model for Planning Electric Power Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this study, an interval fuzzy-stochastic chance-constrained programming based energy-water nexus (IFSCP-WEN) model is developed for planning electric power system (EPS). The IFSCP-WEN model can tackle uncertainties expressed as possibility and probability distributions, as well as interval values. Different credibility (i.e., γ) levels and probability (i.e., qi) levels are set to reflect relationships among water supply, electricity generation, system cost, and constraint-violation risk. Results reveal that different γ and qi levels can lead to a changed system cost, imported electricity, electricity generation, and water supply. Results also disclose that the study EPS would tend to the transition from coal-dominated into clean energy-dominated. Gas-fired would be the main electric utility to supply electricity at the end of the planning horizon, occupying [28.47, 30.34]% (where 28.47% and 30.34% present the lower bound and the upper bound of interval value, respectively) of the total electricity generation. Correspondingly, water allocated to gas-fired would reach the highest, occupying [33.92, 34.72]% of total water supply. Surface water would be the main water source, accounting for more than [40.96, 43.44]% of the total water supply. The ratio of recycled water to total water supply would increase by about [11.37, 14.85]%. Results of the IFSCP-WEN model present its potential for sustainable EPS planning by co-optimizing energy and water resources.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».