Developing a machine learning model for fast economic optimization of solar power plants using the hybrid method of firefly and genetic algorithms, case study: optimizing solar thermal collector in Calgary, Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Due to the depletion of fossil fuels and environmental concerns, renewable energy has become increasingly popular. Even so, the economic competitiveness and cost of energy in renewable systems remain a challenge. Optimization of renewable energy systems from an economic standpoint is important not only from the point of view of researchers but also industry owners, stakeholders, and governments. Solar collectors are one of the most optimized and developed renewable energy systems. However, due to the high degree of nonlinearity and many unknowns associated with these systems, optimizing them is an extremely time-consuming and expensive process. This study presents an economically optimal design platform for solar power plants with a fast response time using machine learning techniques. Compared with traditional mathematical optimization, the speed of economic optimization with the help of the machine learning method increased by up to 1100 times. A total of seven continuous variables and three discrete variables were selected for optimization of the parabolic trough solar collector. The objective functions were to optimize the exergy efficiency and the heat cost. As part of the environmental assessment, the cost of carbon dioxide emission was calculated based on the system's exergy and energy efficiencies. According to the sensitivity analysis, the mass flow of working fluid and the initial temperature of the fluid play the most significant roles. A simulated solar collector in Calgary was optimized in order to evaluate the applicability of the proposed platform.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».