Stochastic decision-making optimization model for large electricity self-producers using natural gas in industrial processes: an approach considering a regret cost function (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: RAMOS, DOREL SOARES - EP ; LEONEL, LAÍS DOMINGUES - EP ; BALAN, MATEUS HENRIQUE - EP ; CAMARGO, LUIZ ARMANDO STEINLE - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.3390/en17215389
- Subjects: ENERGIA; CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA; CUSTO ECONÔMICO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
LEONEL, Lais Domingues et al. Stochastic decision-making optimization model for large electricity self-producers using natural gas in industrial processes: an approach considering a regret cost function. Energies, v. 17, n. 21, p. 1-19, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/en17215389. Acesso em: 13 fev. 2026. -
APA
Leonel, L. D., Balan, M. H., Camargo, L. A. S., Ramos, D. S., Castro, R., & Clemente, F. S. (2024). Stochastic decision-making optimization model for large electricity self-producers using natural gas in industrial processes: an approach considering a regret cost function. Energies, 17( 21), 1-19. doi:10.3390/en17215389 -
NLM
Leonel LD, Balan MH, Camargo LAS, Ramos DS, Castro R, Clemente FS. Stochastic decision-making optimization model for large electricity self-producers using natural gas in industrial processes: an approach considering a regret cost function [Internet]. Energies. 2024 ; 17( 21): 1-19.[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/en17215389 -
Vancouver
Leonel LD, Balan MH, Camargo LAS, Ramos DS, Castro R, Clemente FS. Stochastic decision-making optimization model for large electricity self-producers using natural gas in industrial processes: an approach considering a regret cost function [Internet]. Energies. 2024 ; 17( 21): 1-19.[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/en17215389 - Estratégias de comercialização e investimento, com ênfase em energias renováveis, suportadas por modelos de otimização especializados para avaliação estocásticas de risco x retorno
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Informações sobre o DOI: 10.3390/en17215389 (Fonte: oaDOI API)
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