Power Plant Operation Optimisation: Unit commitment of gas turbines using Machine Learning and MILP programming 2018 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (masterexamen), 30 poäng / 45 hpStudentuppsats (Examensarbete)

Hållbar utveckling

Uppsatsen/examensarbetet har inslag av hållbar utveckling enligt högskolans kriterierAlternativ titel

Optimización de la operación de centrales eléctricas : Asignación de unidades de turbinas de gas utilizando aprendizaje automático y programación MILP (Spanska)

Ort, förlag, år, upplaga, sidor

2018. , s. 133

Nyckelord [en]

Gas Turbine, CCGT, Economic Dispatch, Load Forecasting, MILP, Machine Learning, Boosted Regression Trees, Energy Systems Optimisation.

Nationell ämneskategori

Energisystem

Identifikatorer

URN: urn:nbn:se:hig:diva-27660OAI: oai:DiVA.org:hig-27660DiVA, id: diva2:1239495

Externt samarbete

Siemens Industrial Turbomachinery (SIT)

Ämne / kurs

Energisystem

Utbildningsprogram

Energy systems – master’s programme

Presentation

2018-08-14, 11320, Kungsbäcksvägen 47, 801 76, Gävle, 09:30 (Engelska)

Handledare

Examinatorer

Tillgänglig från: 2018-08-24 Skapad: 2018-08-16 Senast uppdaterad: 2018-08-24Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Av organisationen

Energisystem

I ämnet

Energisystem

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle ScholarTotalt: 1166 träffar