An Innovization-based Model to Approximate Geometric Parameters of Solar Chimney Power Plant for Desired Efficiency and Output Power
Notice bibliographique
Résumé
Solar Chimney Power Plant (SCPP) is a sustainable source of power production. A SCCP is a renewable-energy power plant that transforms solar energy into electricity using a high chimney, surrounded by a large collector roof. Two main components of the SCPP are chimney and collector which their geometric parameters, consisting height and radius, play a significant rule in the amount of efficiency and output power of the SCCP. In this paper, a method is proposed to get the best values of such parameters to design a SCPP based on desired amount of efficiency and output power using evolutionary-based meta-modeling, optimization, and innovization techniques. In fact, while multi-objective optimization gives only a limited number of solutions which the designer has to select one of them with specific values of efficiency and output power, innovization on optimization results provides the possibility to approximate geometric parameters of SCPP for a desired amount of efficiency and output power without re-running the optimization process many times. The proposed model consists of three phases: 1) using simulation data, a mathematical model is obtained to get the values of efficiency and power based on the geometric characteristics, 2) a multi-objective optimization is conducted to maximize both objectives, efficiency and output power, 3) using innovization on optimized solutions, mathematical models are obtained to get values of geometric parameters based on desired efficiency and power values. Several experiments are conducted to get the results for each phase. Based on comparing the predicted efficiency and power with desired ones, the results are promising with a low level of error values.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».