Centralized production planning using reference operating points: application to fossil fuel power plants
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Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a centralized Data Envelopment Analysis (DEA) approach for determining efficient operation points for the different plants of an organization given the desired aggregate production targets. The proposed approach minimizes the total input consumption and undesirable output generation. The concept of a reference operating point for each plant is introduced and used to scalarize the multiobjective problem as well as to anchor the targets computed for each plant. Additional DEA models to check the feasibility of the aggregate production targets and to gauge remaining slack capacity for each plant are also formulated. The proposed approach has been applied to the electricity mix and pollutant emissions of fossil fuel power plants owned by a large US utility. A scenario of 5% reduction in the aggregate electricity production has been considered together with +/−20% bounds on the total electricity produced by each plant. The results indicate that, giving the same importance to all pollutants, reductions of 6% and 9% for CO2 and Hg, respectively, and above 35% for SO2 and NOx can be achieved. These emissions reductions obtained by centralized production planning are larger than those that can be achieved by the individual plants independently determining their own production plans.
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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 | 0,013 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
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