Development of An Interval Chance-Constrained Mixed-Integer Linear Programming Model for Electric Power System Planning — A Case Study for the Province of Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Reducing carbon emissions from power systems is essential for meeting increasingly stringent decarbonization require- ments while maintaining reliable electricity supply and economic performance. This study develops an interval chance-constrained mixed-integer linear programming (ICM) model to maximize total system profit and support capacity expansion and generation planning under uncertainty. The proposed ICM framework integrates mixed-integer programming, chance-constrained programming, and interval linear programming to represent both risk preferences and interval-type uncertainties in key inputs, and it considers eight planned power generation technologies. The model generates optimal technology-specific capacity expansion plans and electricity generation strategies that satisfy end-user demand while complying with carbon dioxide (CO2) emission targets under three risk levels. The approach is demonstrated through a provincial-scale case study in Alberta, Canada, where uncertainties and risks are quantified and trade-offs among multiple system criteria are examined. Results indicate that the share of installed capacity for small modular reactors (SMRs) will increase rapidly, clean energy generation will rise to 66% of total electricity production, and total CO2 emissions will decrease by approximately 34%. The proposed framework provides decision-makers with a practical tool for optimizing provincial power systems and advancing long-term environmental and economic sustainability.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».