A power optimization model for the long‐term planning scenarios: Case study of <scp>Mexico's</scp> power system decarbonization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mexico is committed to reducing its CO2 emissions according to the Paris Agreement. A relevant effort must be made for the analysis of Mexico's electric energy system towards a progressive decarbonization with a larger participation of intermittent renewable energies. The analysis of power planning scenarios, with different assumptions on costs, emissions, and intermittent performance of the power generating technologies, is needed to make sustainable decisions in the transition toward a cleaner power sector. Tools for energy modelling are required to develop and analyze scenarios with minimum costs subject to environmental constraints. The purpose of the article is to explain the modelling approach of a novel and flexible power planning tool, which is based on a well‐known linear programming optimization method combined with a computing strategy to optimize time consumed for reading, processing calculations, and writing the huge number of economic and technical parameters required for the hourly power dispatch in complex interconnected electric systems. The time consumed has been optimized by means of a binary matrix that activates the input and use of only the data needed for the solution of the problem. The paper describes the MC model and demonstrates some of its analytical capabilities through a Mexican case study with a least cost scenario and two decarbonization scenarios of the power interconnected system for the period from 2020‐2050.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».