Optimal emission management of photovoltaic and wind generation based energy hub system using compromise programming

A CVaR-Robust-Based Multi-Objective Optimization Model for Energy Hub Considering Uncertainty and E-Fuel Energy Storage in Energy and Reserve Markets

“…In [24], stochastic operation of energy hub was reported with considering the uncertain environment and also downside risk restraints to minimize the risk-in-cost where heating market and heat demand response program (DRP) was considered. Miao et al [25] proposed CCHP based microgrid in the presence of renewable energies for hub energy, and then the environmental issue was considered as a bi-objective model. Compromise programming and a fuzzy approach were used to solve the proposed model.…”

“…Pakdel et al [29] studied the impact of heating market and heat demand response program on energy hub operation under price uncertainty. In [30], the researcher investigated the concept of the hydrogen-based smart microenergy hub (SMEH) considering integrated demand response (IDR) and fuel cell-based hydrogen storage system (HSS). According to all of the mentioned researches, the energy hub plays an important role in supplying energy of the power system.…”

Programación multiobjetivo de quirófanos considerando el bienestar del cliente interno y externo

“…En el sector de generación de energía se han considerado aplicaciones con objetivos de costos de operación, gestión de las emisiones de CO2 y complementariedad de fuentes de energía (Canales et al, 2020;Miao et al, 2020). En el sector financiero se han desarrollado aplicaciones principalmente para la selección de portafolios, (Amiri, et al,2011;Bilbao-Terol et al, 2006).…”

“…Entre las aplicaciones de metodologías empleadas a la programación por compromisos se encontraron enfoques de toma de decisión difusos (Khodaei et al, 2018;Miao et al, 2020), técnicas de correlación de coeficientes (Canales et al, 2020), distancia de la función objetivo en valores nadir (Amiri et al, 2011) y programación de compromiso con restricciones de azar (Abdelaziz et al, 2007). Igualmente, dentro de la literatura consultada se evidencian funciones de desempeño como: maximizar el mayor número cirugías preferenciales programadas (Guido y Conforti, 2017);minimización de los tiempos ociosos (Ali, Lamsali, y Othman, 2019) y (Erekat et al, 2019) este objetivo busca asignar el menor número posible de médicos tal que la demanda de cirugías obligue al uso eficiente de los mismo reduciendo los tiempos ociosos entre cirugías consecutivas, lo cual garantiza el bienestar entre los médicos de tal modo que los días que estos son programados tienen el mayor número de cirugías según su capacidad quedando libre los otros días, por otro lado se encuentra la maximización del número de clientes atendidos, esta medida de desempeño se enfoca en la satisfacción de pacientes y el uso de los quirófanos, para ello se busca maximizar la cantidad de cirugías programadas en el horizonte de tiempo planeado, lo cual indirectamente mejora la utilización de los recursos disponibles (quirófanos y médicos) (Zhang et al, 2019).…”

Optimal operation of a smart railway station based on a multi‐energy hub structure considering environmental perspective and regenerative braking utilization

“…The author of Ref. [23] proposes a bi-objective optimal operation model, considering economic and emission aspects, in order to assess the impacts of a real-time-based DRP for an energy hub system.…”