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Enregistrement W3127932796 · doi:10.5278/ijsepm.6190

Planning of multi-hub energy system by considering competition issue

2020· article· en· W3127932796 sur OpenAlexaff
Behzad Farshidian, Abbas Rajabi‐Ghahnavieh, Ehsan Haghi

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)Energy (signal processing)Energy systemBusinessComputer scienceOperations researchOperations managementEngineeringMathematicsBiologyStatisticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy hub concept has been emerged as a suitable tool to analyze multi-carrier energy systems. Deregulation and increasing competition in the energy industry have provided a suitable platform for developing the energy systems composed of competing energy hubs. Planning of energy hubs considering the competition between the hubs has not been sufficiently addressed, yet. A model has been proposed in this study for planning of a multi-hub energy system considering the competition between the hubs. The hubs are interconnected via an electric transmission system. While the heat demand for each hub must be supplied by deploying associated technologies, the electricity demand can be fulfilled by investing in technologies or exchanging through the transmission system considering the market price and line loading limits. A linear model has been developed to determine the optimal capacity development of heat and electricity generation technologies for energy hubs in a multi-period planning horizon to meet the heat and electricity demand for the defined load zone. The problem has been formulated and solved using Karush–Kuhn–Tucker (KKT) conditions. Once solved, the optimal capacity development in the hubs is determined as well as the amount and price of electricity interchange between the hubs for the load zones of the planning horizon. The proposed model has been applied to 3-Hub and 5-Hub energy systems. The effect of renewable generation and storage system have also been evaluated. The result have been presented and discussed to evaluate the validity of the results as well as the capabilities of the proposed model. It was observed that, due to the competition between the hubs, the electricity generation capacity in a hub can reach 23% higher that the peak demand of the same hub. The electricity price between the hubs differs by 25% while the difference between the gas price of the hubs is about 5 percent. It has also been observed that inclusion of renewable generation or storage technologies can alter the electricity generation capacity by 63 percent in HUB2.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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