Integrated Operation of Multi-Reservoir and Many-Objective System Using Fuzzified Hedging Rule and Strength Pareto Evolutionary Optimization Algorithm (SPEA2)
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a many-objective optimization algorithm was developed using SPEA2 for a system of four reservoirs in the Karun basin, including hydropower, municipal and industrial, agricultural, and environmental objectives. For this purpose, using 53 years of available data, hedging rules were developed in two modes: with and without applying fuzzy logic. SPEA2 was used to optimize hedging coefficients using the first 43 years of data and the last 10 years of data were used to test the optimized rule curves. The results were compared with those of non-hedging methods, including the standard operating procedures (SOP) and water evaluation and planning (WEAP) model. The results indicate that the combination of fuzzy logic and hedging rules in a many-objectives system is more efficient than the discrete hedging rule alone. For instance, the reliability of the hydropower requirement in the fuzzified discrete hedging method in a drought scenario was found to be 0.68, which is substantially higher than the 0.52 from the discrete hedging method. Moreover, reduction of the maximum monthly shortage is another advantage of this rule. Fuzzy logic reduced 118 million cubic meters (MCM) of deficit in the Karun-3 reservoir alone. Moreover, as expected, the non-hedging SOP and WEAP model produced higher reliabilities, lower average storages, and less water losses through spills.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».