A dual-level stochastic fleet size and mix problem for offshore wind farm maintenance operations
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the strategic problem of finding a cost optimal fleet of vessels to support maintenance operations at offshore wind farms. A dual-level stochastic model is formulated, taking into account both long-term strategic uncertainty and short-term operational uncertainty in a single optimization model. The model supports wind farm owners in making strategic decisions regarding the number, placement, charter length, and types of vessels to charter, to meet maintenance demands throughout the lifetime of a wind farm. To evaluate the quality of strategic fleet size and mix decisions, the model also considers the operational decisions of how to utilize the fleet to support maintenance operations. The model accounts for strategic uncertainties that have not been considered in previously developed optimization models for offshore wind, such as uncertainty related to long-term trends in electricity prices and subsidy levels, the stepwise development of wind farms, and technology development in the vessel industry. To solve the proposed stochastic programming model we have developed an ad hoc integer L-shaped method, with customized optimality cuts. The computational experiments show that the proposed method outperforms solving the deterministic equivalent using a commercial MIP solver.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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