A Factorial Fractional Chance-Constrained Programming Model for Regional Electricity Systems Management under GHG Emission Mitigation — A Case Study of Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a factorial fractional chance-constrained programming model (FFCC) is developed for managing Saskatche- wan’s electricity systems under the pressure of greenhouse gas (GHG) emissions reduction. Through integrating multiple programming methods (i.e., linear fractional, mixed-integer linear, and chance-constrained) with factorial analysis into an optimization framework, FFCC could effectively (1) tackle multi-objective problems; (2) manage stochastic features of system parameters expressed as probability distributions and facilitate constraint-violation analysis; (3) reflect the impacts of various economic and environmental factors and their interactions on system response. Optimal electricity generation schemes, capacity expansion plans, and electricity import/export strate- gies under different policy scenarios and risk levels are explored with the objective of maximizing low-carbon power generation per unit of system cost. Results find that small modular nuclear reactor power would have the potential to replace fossil fuel-fired technologies and aid Saskatchewan in achieving net-zero carbon emissions by 2050. It is expected that the modelling results can support regional ef- forts in proposing effective power generation capacity expansion plans and relevant environmental policies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».