Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Optimizing renewable energy portfolios under uncertainty: A multi-segment fuzzy goal programming approach

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F18%3A10241317" target="_blank" >RIV/61989100:27510/18:10241317 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=D3cXtwXy4ryu5fd1Pmw&page=1&doc=8" target="_blank" >https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=D3cXtwXy4ryu5fd1Pmw&page=1&doc=8</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2018.06.013" target="_blank" >10.1016/j.renene.2018.06.013</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Optimizing renewable energy portfolios under uncertainty: A multi-segment fuzzy goal programming approach

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Selecting a renewable energy source portfolio is an uncertain multi-criteria decision-making (MCDM) problem. In particular, it involves searching for the best portfolio of renewable energy that meets the decision maker&apos;s preferences by considering and leveraging conflicting criteria such as technical, environmental, societal, and economic. To tackle such complex problems, this paper proposes an efficient method, called multi-segment fuzzy goal programming (MS-FGP), which addresses decision-making problems with high levels of uncertainty. The paper makes the following contributions: i) extends the conventional fuzzy goal programming (FGP) model to solve a wide range of uncertainties decision making problems and ii) proposes a method based on a recent development in the FGP area that considers all types of fuzzy goals in real-world problems. The model is validated by applying it to a real world scenario: optimizing the renewable portfolio for electricity generation in Italy. These renewables are solar photovoltaic (PV), wind, biomass, and tidal currents. The results show that the proposed methodology can assist decision makers in determining the most sustainable renewable energy source portfolio for electricity generation under uncertain conditions and in imprecise environments. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.

  • Název v anglickém jazyce

    Optimizing renewable energy portfolios under uncertainty: A multi-segment fuzzy goal programming approach

  • Popis výsledku anglicky

    Selecting a renewable energy source portfolio is an uncertain multi-criteria decision-making (MCDM) problem. In particular, it involves searching for the best portfolio of renewable energy that meets the decision maker&apos;s preferences by considering and leveraging conflicting criteria such as technical, environmental, societal, and economic. To tackle such complex problems, this paper proposes an efficient method, called multi-segment fuzzy goal programming (MS-FGP), which addresses decision-making problems with high levels of uncertainty. The paper makes the following contributions: i) extends the conventional fuzzy goal programming (FGP) model to solve a wide range of uncertainties decision making problems and ii) proposes a method based on a recent development in the FGP area that considers all types of fuzzy goals in real-world problems. The model is validated by applying it to a real world scenario: optimizing the renewable portfolio for electricity generation in Italy. These renewables are solar photovoltaic (PV), wind, biomass, and tidal currents. The results show that the proposed methodology can assist decision makers in determining the most sustainable renewable energy source portfolio for electricity generation under uncertain conditions and in imprecise environments. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50200 - Economics and Business

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA17-19981S" target="_blank" >GA17-19981S: Finanční aplikace stochastického uspořádání</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Renewable Energy

  • ISSN

    0960-1481

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    129

  • Číslo periodika v rámci svazku

    december

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    13

  • Strana od-do

    540-552

  • Kód UT WoS článku

    000439745700042

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85049308990