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Enregistrement W4235181691 · doi:10.1002/9781119283362.ch4

Energy Hub Modeling and Optimization‐Based Operation Strategy for <scp>CCHP</scp> Systems

2017· other· en· W4235181691 sur OpenAlexaff
Yang Shi, Mingxi Liu, Fang Fang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSequential quadratic programmingEnergy (signal processing)Mathematical optimizationPower (physics)ElectricityEnergy flowEngineeringMatrix (chemical analysis)Electric power systemCogenerationQuadratic programmingComputer scienceControl engineeringElectricity generationElectrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The combined cooling, heating, and power (CCHP) system is the connection between the energy input, that is, the electricity and the fuel, and the building users' demand. A CCHP system can be viewed as an energy hub with multiple energy vectors at the input and output terminals. The energy hub represents an interface between different energy infrastructures and/or loads. This chapter describes the matrix modeling approach for the CCHP system, which includes the components' efficiency matrices modeling, dispatch factors definitions and system conversion matrix modeling. It presents a case study that shows the effectiveness and economic efficiency of the proposed optimal power flow and operation strategy. The chapter adopts the line search method to enable two sequential quadratic programming (SQP) algorithms to converge with arbitrary initial points. The optimization of the overall CCHP system needs to fulfill the three aspects: optimization of the dispatch factors, input energy and power generation unit (PGU) capacity.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,602
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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