Dynamic energy system risk management under the pressures of GHG- and pollutant-emission mitigation for Hebei Province, China
Notice bibliographique
Résumé
This study develops dynamic energy system risk management model (DERM) to mitigate emission in Hebei Province energy system and support decision making under uncertainty. The DERM integrates modified fuzzy chance-constrained programming, interval linear programming, and mixed-integer programming into an energy system planning model. Nine scenarios of attitude for decision-makers ( γ = 0.9, …, 0.1) and three credibility levels ( λ = 0.9, 0.8, 0.7) for the environmental loading capacity scenarios are provided in the case study. Weather conditions (mildly, moderately, and severely smoggy weather) and environmental loading capacity of different emission (NO x , SO 2 , dust, and CO 2 ) are concurrently considered in this model. The proposed DERM effectively captures both the uncertainties and dynamics characteristics of energy systems. Its application in Hebei Province demonstrates its practical value, and the results align with the long-term planning objective of Hebei. The obtained result indicates that a pessimistic attitude of policymakers toward energy availability can significantly improve the energy system and the air quality compared to a positive attitude. Such pessimism will promote the development of new energy, especially wind power generation, resulting in a [106, 236]% increase in renewable capacity during planning period. Meanwhile, the diminutive degrees of credibility would result in a slight reduction in overall system cost, while leading to a sharp increase in the risk of system failure to the maximum acceptable environmental pollutant capacity. These findings could help to investigate uncertainty features for a domestic energy system and identify desirable attitude alternatives from decision markers under the trade-off between economic and environment.
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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 ».