Structural Optimization of Solar Driven Energy and Desalination Systems
Notice bibliographique
Résumé
Planning and dimensioning of desalination plants is usually done by engineers based on an estimation of the capacity of makeup water that is needed for a certain site. Planning a solar- powered system of water and energy supply is complicated and requires a lot of experience from the executing engineer. Optimization methods can support the process of planning complex energy and water supply systems in many ways. Structural optimization is a way to determine an optimized size and configuration for a given task. In this paper a methodology is presented that allows for structural optimization of energy and water supply systems with a focus on a high share of solar energy use. The methodology has been implemented using a software framework that contains functionality for modelling, simulating, optimizing and analyzing energy and water supply systems. Based on load profiles for energy and water as well as technical and economical parameters of the components, a linear optimization is carried out in order to calculate an optimized structure of the system. Furthermore the optimization calculates the capacities of the desalination and energy conversion components and an optimized mode of operation depending on the primary energy prices and solar yield. The methodology uses a MILP algorithm to solve the optimization problem based on linear component models. The linear optimization is coupled with an algebraic equation solver to allow solving of nonlinear equations as well, thus forming a hybrid simulation and optimization algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».