Using Lagrangian relaxation to locate hydrogen production facilities under uncertain demand: a case study from Norway
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Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen is considered a solution to decarbonize the transportation sector, an important step to meet the requirements of the Paris agreement. Even though hydrogen demand is expected to increase over the next years, the exact demand level over time remains a main source of uncertainty. We study the problem of where and when to locate hydrogen production plants to satisfy uncertain future customer demand. We formulate our problem as a two-stage stochastic multi-period facility location and capacity expansion problem. The first-stage decisions are related to the location and initial capacity of the production plants and have to be taken before customer demand is known. They involve selecting a modular capacity with a piecewise linear, convex short-term cost function for the chosen capacity level. In the second stage, decisions regarding capacity expansion and demand allocation are taken. Given the complexity of the formulation, we solve the problem using a Lagrangian decomposition heuristic. Our method is capable of finding solutions of sufficiently high quality within a few hours, even for instances too large for commercial solvers. We apply our model to a case from Norway and design the corresponding hydrogen infrastructure for the transportation sector.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 découle