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Enregistrement W4387099746 · doi:10.1080/15435075.2023.2262005

Long-term optimal coordination of hydro-wind-thermal energy generation using stochastic dynamic programming

2023· article· en· W4387099746 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Green Energy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyWind powerMathematical optimizationDynamic programmingStochastic programmingComputer scienceTerm (time)Environmental scienceEngineeringMathematicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clean alternative energy and a greater focus on climate change aim to increase the integration of Renewable Energy Sources (RES) into power system networks. As a relatively inexpensive renewable energy, wind energy is integrated into the electrical network to reduce its operating costs. A long-term optimal scheduling model for hydro-wind-thermal in a hybrid generation system is established to find the minimum cost trajectory of energy generation at each period under various constraints. Based on the proposed model and different types of power plants, the original complex problem decomposed into hydro-wind-thermal subproblems. The stochastic Dynamic programming technique (SDP) is employed to solve the complete optimization. In this research, the SDP technique is preferred. This technique handles multistage decision processes by splitting problems down into sequential stages. Because it can incorporate nonlinear and stochastic features into a dynamic programming problem, it has been successful in this hybrid system. A penalty factor was added to the model to reduce outflow variations. As can be seen from the results, outflows are very high during peak demand periods and very low during high inflows. Furthermore, the cost decreases as demand increases, from 40,082.26 $/GWh in May when demand is 10,275 Gwh to 16,536.32 $/GWh in January when demand is 17,503 Gwh.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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