• 0سبد خرید فروشگاه
تعلیم
  • صفحه اصلی
  • محصولات
    • همه تعلیم ها
      • اقتصاد-Economy
        • علوم بورس-Science stock
        • علوم بانکداری-Banking science
        • علوم تجارت-Business Sciences
      • علوم برق-Electrical Sciences
        • مقالات برق-Electrical Articles
        • علوم الکترونیک-Electronic science
      • علوم زیست شناسی-Biological Sciences
        • زمین شناسی-Geology
          • مقالات جغرافیا-Geography Papers
      • علوم اجتماعی-social Sciences
      • علوم ایمنی و بهداشت-Health and safety
        • مقالات ایمنی و بهداشت – Health and safety
      • علوم پزشکی-Medical Sciences
        • علوم روانشناسی-Psychological Science
          • روانشناسی موفقیت-Psychology of success
        • مقالات پزشکی-medical articles
        • مقالات آنتی بیوتیک-Articles antibiotics
        • مقالات دندانپزشکی-Dental articles
      • علوم ریاضیات و فیزیک-Science, mathematics and physics
        • مقالات ریاضی – Mathematical articles
        • مقالات فیزیک-Physics articles
      • علوم زبان انگلیسی-Science in English
      • علوم سیاسی-political science
      • علوم شیمی-Chemical Sciences
        • مقالات شیمی-Chemistry Articles
        • مقالات پتروشیمی-Petrochemical articles
      • علوم صنایع غذایی-Food Industry Science
        • علوم تغذیه-nutrition science
      • علوم صنایع-Industrial science
        • مهندسی مواد-Materials Engineering
          • مقالات متالورژی- Metallurgy Articles
      • علوم عمران-Civil Sciences
        • مقالات عمران-Civil Articles
      • علوم کامپیوتر-computer science
        • مقالات فناوری اطلاعات-Articles of Information Technology
        • مقالات کامپیوتر-Computer Articles
          • دیتابیس-database
          • داده کاوی-Data Mining
          • داده های عظیم-Big data
          • رایانش ابری-cloud computing
          • هادوپ-Hadoop
          • سیستم فازی-Fuzzy System
      • علوم کشاورزی-Agricultural Sciences
        • مقالات کشاورزی-Agricultural Articles
        • مقالات شیلات-Fisheries Articles
        • مقالات محیط زیست-Environmental articles
      • علوم مالی و اداری-Financial and Administrative Science
        • مقالات حسابداری-Accountant Articles
      • علوم مدیریت-Management Sciences
        • مدیریت کسب و کار-business management
        • مقالات مدیریت-Management Articles
        • مقالات کارآفرینی-Entrepreneurship articles
      • علوم تربیت بدنی-Physical Education Sciences
      • علوم ورزشی-Sports Sciences
      • علوم معماری-Architectural Science
      • علوم هنر-Art Science
      • علوم مکانیک-Mechanical Sciences
        • مقالات مکانیک-Mechanical Articles
      • مذهبی-Religious
      • ادبیات-Literature
        • مقالات زبان فارسی-Articles in Persian language
  • مجله اینترنتی
  • حساب کاربری من
  • آموزش دانلود
  • قوانین سایت
  • درباره ما
  • جستجو
  • منو منو
A review of approaches to uncertainty assessmen-taliem-ir

A review of approaches to uncertainty assessment in energy system optimization models

۰ تومان

Energy system optimization models (ESOMs) have been used extensively in providing insights to decision makers on issues related to climate and energy policy. However, there is a concern that the uncertainties inherent in the model structures and input parameters are at best underplayed and at worst ignored. Compared to other types of energy models, ESOMs tend to use scenarios to handle uncertainties or treat them as a marginal issue. Without adequately addressing uncertainties, the model insights may be limited, lack robustness, and may mislead decision makers. This paper provides an in-depth review of systematic techniques that address uncertainties for ESOMs. We have identified four prevailing uncertainty approaches that have been applied to ESOM type models: Monte Carlo analysis, stochastic programming, robust optimization, and modelling to generate alternatives. For each method, we review the principles, techniques, and how they are utilized to improve the robustness of the model results to  provide extra policy insights. In the end, we provide a critical appraisal on the use of these methods.

 

دسته: علوم صنایع-Industrial science, مقالات-Article برچسب: Analysis, Energy, Energy system modelling, industry, Modelling to generate alternatives, Monte Carlo analysis, Robust Optimization, Uncertainty
  • توضیحات
  • نظرات (0)

توضیحات

ABSTRACT

Energy system optimization models (ESOMs) have been used extensively in providing insights to decision makers on issues related to climate and energy policy. However, there is a concern that the uncertainties inherent in the model structures and input parameters are at best underplayed and at worst ignored. Compared to other types of energy models, ESOMs tend to use scenarios to handle uncertainties or treat them as a marginal issue. Without adequately addressing uncertainties, the model insights may be limited, lack robustness, and may mislead decision makers. This paper provides an in-depth review of systematic techniques that address uncertainties for ESOMs. We have identified four prevailing uncertainty approaches that have been applied to ESOM type models: Monte Carlo analysis, stochastic programming, robust optimization, and modelling to generate alternatives. For each method, we review the principles, techniques, and how they are utilized to improve the robustness of the model results to  provide extra policy insights. In the end, we provide a critical appraisal on the use of these methods.

 

INTRODUCTION

Energy models can be categorized in various ways . A comprehensive review by Jebaraj and Iniyan  on existing energy models in 2006 classifies energy models into energy planning models, energy supply–demand models, forecasting models, renewable energy models, emission reduction models, and optimization models. Gargiulo and Ó Gallachóir  classify long term energy models based on underlying methodology (simulation, optimisation, economic equilibrium), analytical approach (top-down, bottom-up, hybrid [, and sectoral coverage (energy system , power system. As an important branch of energy models, energy system optimization models (ESOMs) can be characterised as technology-rich, optimization models covering an entire energy system. ESOMs have been widely used to offer critical climate and energy policy insights at national, global, and regional scales . These models  provide an integrated, technology-rich representation of the whole energy system for analysing energy dynamics over a long-term, multi-period time horizon. Optimal solutions are computed using linear programming techniques.

Year: ۲۰۱۸

Publisher : ELSEVIER

 By : Xiufeng Yue, Steve Pye, Joseph DeCarolis, Francis G.N. Lic, Fionn Rogan,Brian Ó. Gallachóir

File Information: English Language/ 14 Page / size: 440 KB

Download

سال : ۱۳۹۶

ناشر : ELSEVIER

کاری از : Xiufeng یو، استیو Pye، جوزف دکارلیس، فرانسیس G.N. Lic، Fionn Rogan، Brian Ó. گالاچویر

اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 14 صفحه / حجم : KB 440

لینک دانلود      

نقد و بررسی‌ها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “A review of approaches to uncertainty assessment in energy system optimization models” لغو پاسخ

برای فرستادن دیدگاه، باید وارد شده باشید.

محصولات مرتبط

  • Energy Efficiency and Delay in Wireless Systems: Is Their Relation Always a Tradeoff

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • Energy Efficiency and Delay in Wireless Systems: Is Their Relation Always a Tradeoff

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • بكارگيري تكنيكهاي داده كاوي در انتخاب محركهاي هزينه در هزينه يابي بر مبناي فعاليت

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • The Internet of Things: A survey

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات

درباره فروشگاه

  • ایران
  • تعلیم مرکزی از دانش و علم و فناوریست ،جایی است که کلی مقاله و پروپزال رایگان در اختیار شما کاربران عزیز قرار می گیرد
  • info[at]taliem.ir

دوست عزیز شما می توانید فایل های رایگانی از جمله : نرم افزار ، کتاب ، جزوه ، مقاله و پروپوزال و غیره را از سایت تعلیم دانلود کنید و لازم به ذکر است که 80 در صد محصولات سایت تعلیم به صورت کاملا رایگان ارائه می شود.

در صورتی که فایل یا مقاله ای در سایت نشر داده شده است که دارای حق نشر می باشد خواهشمند است نویسنده یا ناشر با ایمیل زیر ما را در جریان قرار دهد تا از سایت حذف گردد

                taliemsite[@]gmail.com

شما را از پربازدید ترین مقالات مطلع می کنیم

دوست خوبم در صورت هر سوال یا مشکل از طریق تلفن یا پست الکترونیکی زیر می توانیم بهترین خدمات را به شما ارائه دهیم و مطمئن باشید تمام سعی خود را جهت ارائه بهترین خدمت به شما تقدیم خواهیم کرد.

تلفن:07734236086[دور کار-با ایمیل باشما هستیم]

پست الکترونیک : info[@]taliem.ir

اینستاگرام : taliemsit

تعلیم دانشگاهی برای تمام علوم
  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn
  • Instagram
  • Pinterest
  • Reddit
Big data analytics architecture design—an application in manufacturing syst...Big data analytics architecture design-taliem-irLearning with mobile technologies-taliem-irSensor system optimization to meet reliability targets
رفتن به بالا