Stochastic optimisation of Hydro-Quebec hydropower installations : a statistical comparison between SDP and SSDP methods
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Cet article etudie le probleme de trouver une politique optimale d'exploitation des centrales hydroelectriques d'Hydro-Quebec sur les rivieres Manicouagan et aux Outardes. La methode de resolution est basee sur l'algorithme de programmation dynamique stochastique par echantillonnage (SSDP — sampling stochastic dynamic programming). Nous utilisons une nouvelle variable de l'etat hydrologique pour saisir les debits entrants; cette variable est donnee par une combinaison lineaire de l'equivalent en eau de la neige et de l'eau dans le sol. Dans une exploitation en temps reel, cette variable est calculee par un modele hydrologique et incorporee dans la politique d'exploitation afin de calculer la quantite d'eau liberee par chaque centrale. L'algorithme est compare a la programmation dynamique stochastique (SDP — stochastic dynamic programming) lag-1 deja utilise a Hydro-Quebec par le truchement d'une analyse statistique d'un ensemble de 40 scenarios historiques de debits entrants obtenus par modelisation hydrologique utilisant une temperature et une precipitation artificielles produites par un generateur meteorologique stochastique. Les resultats de l'analyse montrent que la politique d'exploitation SSDP est superieure d'un point de vue statistique a la politique d'exploitation du modele SDP lag-1. Contrairement au SDP, la politique d'exploitation SSDP ne sous-estime pas le volume de ruissellement printanier. Ainsi, il y a reduction des hm 3 d'eau deverses tout en augmentant la moyenne annuelle produite.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it