A dual-interval fractional energy systems optimization for Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In real-world energy systems , uncertainties are diverse and complex. Simply turning multi-objective energy planning into a single objective often does not work. This approach relies on subjective or unrealistic assumptions and also overlooks the trade-offs among economic cost, energy efficiency, and environmental performance. In this study, we developed a dual-interval fractional energy systems programming (DFEP) method to optimize energy systems under multiple objectives and uncertainties, particularly in the form of interval- and dual-interval-fractional representations. The DFEP framework integrated mixed-integer linear programming with fractional and dual-interval programming. This allowed it to handle uncertain parameters expressed as dual-interval boundaries and trade-offs between costs and benefits. This method was applied to Nova Scotia's energy system in Canada. The goal was to support energy planning under greenhouse gas (GHG) emission policies. Eight scenarios were analyzed to evaluate electricity generation , primary energy consumption , facilities expansion, and imported electricity. The results suggested that renewable energy and imported electricity can effectively replace fossil fuels , leading to a significant reduction in GHG emissions. A higher share of clean electricity generation and subsequent decline in fossil fuel use demonstrated the feasibility of achieving zero GHG emissions in electricity generation by 2030. Additionally, current coal-fired and oil-fired plant capacities were sufficient to meet future energy demand. These findings provide valuable insights and robust support for decision-makers in developing sustainable energy policies and achieving GHG mitigation targets.
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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 | 0,001 | 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 ».