Resumen

Los sistemas energéticos integrados micro marinos (OMIESs) son la base de la ingeniería offshore de petróleo y gas, y desempeñan un papel importante en el desarrollo y la utilización de recursos marinos. Al introducir la generación de energía eólica offshore, las emisiones de carbono de los sistemas energéticos integrados micro marinos offshore pueden reducirse de manera efectiva; sin embargo, se han planteado mayores desafíos para la operación confiable debido a la incertidumbre. Para reducir la influencia provocada por la incertidumbre, se propuso un modelo de optimización multiobjetivo basado en la programación con restricciones de probabilidad (CCP); el costo operativo y el costo de penalización de las emisiones de gas natural fueron seleccionados como objetivos. Luego, se introdujo una estrategia de manejo de restricciones híbridas mejorada basada en el algoritmo genético de clasificación no dominada II (IHCHS-NSGAII) para resolver el modelo de manera eficiente. Finalmente, los estudios numéric

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Offshore; Sistemas de energía integrados a pequeña escala; Generación de energía eólica marina; Incertidumbre; Modelo de optimización multiobjetivo; Programación sujeta a restricciones de probabilidad.
• Keywords:Offshore; Micro integrated energy systems; Offshore wind power generation; Uncertainty; Multiobjective optimization model; Chance-constrained programming