A Dual-Uncertainty Two-Stage Fractional Programming Model for Reginal Power Systems in the Province of Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study proposed a dual-uncertainty two-stage fractional power system management (DUTSF-PSM) model to deal with uncertainties and dual objectives in the power management system of Ontario. This model integrates interval linear programming (ILP), chance-constrained programming (CCP), mixed-integer linear programming (MILP), and two-stage stochastic programming (TSP) methods into the framework of a linear fractional programming (LFP) model. Two-objective issues and capacity expansion schemes under multiple uncertainties can be addressed by the DUTSF-PSM model. Economic and environmental elements are considered in the objective function of the DUTSF-PSM model at the same time in order to get maximal system benefit with minimum environmental influence. This model can tackle effectively the tradeoff between the economic and environmental objectives. Through the DUTSF-PSM model for power systems in Ontario, the maximal system efficiency based on the least environmental influence under different levels of constraint-violation probabilities can be achieved. The results indicate that both hydroelectric and wind power have development potential when the economic and environmental factors are considered in the objective function at the same time. In addition, the results of factorial analyses reflected that the effect of CO2 emission of each power generation technology on the system revenue is most significant among the chosen three factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».