A Mixed Integer Linear Programming Based Optimization Algorithm for Optimal Operation of an Integrated Natural Gas and Electricity Network in Presence of Demand Response Programs
Notice bibliographique
Résumé
The power companies try to reduce the power generation cost to satisfy the costumers and increase the profit. For this purpose, various acts including energy management strategies, power loss reduction plans, efficiency increasing of the gird components, etc. have been done in the past. Currently, the integration of natural gas and electricity networks for simultaneous operation is one of the most effective approach. In the integrated networks, the natural gas and electricity are managed simultaneously, making it more beneficial for both suppliers and customers. In this paper, the supplied and demanded natural gas and electricity are managed simultaneously to reach more benefits from both technical and economic perspectives. The studied integrated network includes power plants, gas supplier, gas storage, water electrolyzer, fuel cell units, wind energy and hydrogen vehicles. A comprehensive investigation is carried out to optimal energy management in a modern integrated energy systems, the hydrogen vehicles, as a new transportation vehicle, is included in the system. Both natural gas and electricity demands are supplied optimally using the proposed optimization algorithm. The demand response programs are considered as the flexible loads to increase the system profits. The optimal operation problem is modeled as a mixed integer linear programming problem and is optimized using GAMS programming software. The proposed methodology is simulated in various scenarios and its robustness and effectiveness are discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».