Reliability, Availability and Resilience Assessment of Heating Systems Using Sequential Monte-Carlo Simulation and Critical Load Analysis. Masters thesis, Concordia University
Notice bibliographique
Résumé
Ambitious sustainable development goals lead cities to invest in renewable energy infrastructure as the primary energy source. With an increasing number of people moving to urban areas, providing reliable heating energy, especially in cold regions needs more investigation. A resilient and reliable energy system is able to provide the intended demand in day-to-day operation under a wide range of failure modes, as well as extreme situations. This research aims to provide a framework to investigate reliability indices, availability, and resilience of electric heating systems. \nThe availability and reliability indices such as Energy Not Served (ENS) and Loss Of Load Expectation (LOLE) are evaluated using sequential Monte Carlo (SMC) simulation. SMC is a probabilistic approach that is able to capture the random failures and behaviour of the systems over a defined sequence of time. To evaluate the energy system resilience under a major power outage, a method considering the resilience in terms of system robustness, ENS, and Average Energy Not Served (AENS) is proposed. During the power outage, resilience metrics are analyzed considering critical loads instead of business-as-usual demand. The critical load is the minimum demand that needs to be provided to customers and it is defined based on the ranking and assigning weights to user types. \nThe method is applied to a district to compare the performance of centralized and decentralized ground source heat pump systems. In terms of system resilience, the two energy systems have similar performance, however, results of the reliability simulation indicate that the centralized scenario is more reliable than the decentralized design in terms of the number of hours where energy is available to the area, and the amount of energy served to the consumers.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».