Weighted Multi-criteria Energy Planning and Optimization
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 707887
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EBİSA D. WOLLEGA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Mühendislik Bilimleri, Energy, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Colorado State Unıversıty
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Yunus Cakmak for the degree of Master of Science in Industrial and Systems Engineering presented on December 7th, 2017. Weighted Multi-criteria Energy Planning and Optimization Abstract approved: ------------------------------------------- Ebisa D. Wollega, Ph.D. Energy planning and optimization involves multiple criteria decision-making process such as fulfilling energy demand, minimizing the emission of carbon-dioxide to the atmosphere, minimizing the consumption of fossil fuels, and maximizing the consumption of the energy produced from renewables. These criteria are conflicting and very complex to optimize as an aggregate decision-making scenario. A common practice is to analyze the trade-offs between the criteria before making an energy consumption decision. For instance, energy demand may be located closer to fossil fuel supply location than renewable energy supply location. Satisfying the energy demand solely from the fossil fuel would decrease the distribution cost but it will also increase the environmental pollution. In this thesis, one of the common methods of multiple criteria optimization, weighted approach, is used to obtain optimal mix of the energy from multiple sources. The method is applied to energy supply and demand scenarios of Colorado. The intended goal is to minimize carbon dioxide emission to the atmosphere from the consumption of fossil fuels while minimizing the distribution costs of both the fossil fuels and the renewables. Experimental results of distribution cost minimization and pollution control are presented by using input data from Energy Information Administration.
Benzer Tezler
- Long-term renewable energy forecasting and multi-agent reinforcement learning optimization for Turkey's 2050 Technical Planning Horizon aligned with 2053 net-zero commitment: A hybrid neural-physical and hierarchical reinforcement learning approach
Türkiye'nin 2053 net-sıfır taahhüdüyle uyumlu 2050 Teknik Planlama Ufku için uzun vadeli yenilenebilir enerji öngörüsü ve çok ajanlı pekiştirmeli öğrenme tabanlı optimizasyon: Hibrit bir nöral-fiziksel ve hiyerarşik bir pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı
SEYİT ÖNDEROL
Doktora
İngilizce
2026
EkonomiErciyes Üniversitesiİktisadi ve İdari Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAİK BİLGİLİ
- Siting and sizing of renewable energy supported electric vehicle charging stations along highways with a novel interoperable smart energy management system
Yenilenebilir enerji destekli elektrikli araç şarj istasyonlarının otoyollar boyunca konumlandırılması ve boyutlandırılmasına yönelik yeni birlikte çalışabilir akıllı enerji yönetim sistemi
ÖMER GÖNÜL
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
- Kaynak kısıtlı proje programlama problemlerinin çözümü için yeni yöntem ve algoritmalar
New methods and algorithms for solving the resource-constrained project scheduling problem
İHSAN UĞUR
- Açık deniz römorkör ve destek gemileri işletmeciliğinin stratejikyönetim modellemesi
Strategic management modeling for offshore tugboat and supportvessel operations
ALİ BURÇİN EKE
Doktora
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN ARSLAN
- Robot kollarda optimum hareket sentezi
Optimal trajectory synthesis for manipulation robots
ÖZGÜR TURHAN