Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам британское научное издание Smart Science. Журнал имеет четвёртый квартиль, издается в Taylor and Francis Ltd., находится в открытом доступе, выходит четыре раза в год, его SJR за 2020 г. равен 0,248, электронный ISSN - 2308-0477, предметные области - Гидродинамика и транспортные процессы, Моделирование и имитация, Вычислительная математика, Общие вопросы технической разработки (инжиниринга), Общие вопросы энергетики, Компьютерные сети и коммуникации, Общие вопросы химии. Вот так выглядит обложка:
https://www.tandfonline.com/action/showCoverImage?journalCode=tsma20
Здесь три редактора - Те-Хуа Фанг, контактные данные - fang@kuas.edu.tw,
https://www.researchgate.net/profile/Te-Hua-Fang
Ченг-Си Ванг - wcc@ncut.edu.tw и Чьен-Хунг Лиу - carus@dragon.nchu.edu.tw.
Это международный рецензируемый журнал, который публикует значительные оригинальные научные исследования, а также обзоры и анализ текущей исследовательской и научной политики. Приветствуется представление высококачественных статей междисциплинарного характера из всех областей науки и из любых источников. Smart Science стремится войти в число ведущих междисциплинарных журналов, охватывающих широкий спектр интеллектуальных тем в области материаловедения, химии, физики, инженерии, медицины и биологии. В настоящее время Smart Science фокусируется на темах интеллектуального производства (CPS, IoT и AI) для индустрии 4.0, умной энергетики и умной химии и материалов. Другие конкретные области исследований, охватываемые журналом, включают, но не ограничиваются ими:
1. Интеллектуальная наука в будущем;
2. Интеллектуальное производство:
- Киберфизическая система (CPS);
- Интернет вещей (IoT) и Интернет мозга (IoB);
- Искусственный интеллект;
- Интеллектуальные вычисления;
- Интеллектуальный дизайн/машина;
- Интеллектуальное зондирование;
- Интеллектуальная информация и сети.
3. Интеллектуальная энергетика и тепловая/жидкостная наука;
4. Интеллектуальная химия и материалы.
Адрес издания - https://www.tandfonline.com/toc/tsma20/current
Пример статьи, название - Equilibrium Optimizer: Insights, Balance, Diversity for Renewable Energy Resources Based Optimal Power Flow with Multiple Scenarios. Заголовок (ABSTRACT) - Today, along with renewable energy sources such as wind generation units and solar photovoltaic systems, the power grid consists of traditional generating units. An approach for solving single-objective optimal power flow problems with the combination of renewable energy resources (RER-OPF) solar and wind power with conventional coal-based power stations is recommended in the proposed paper. In the proposed work, functions of lognormal and Weibull probability distribution are used, respectively, to forecast solar and wind outcomes. The objective feature includes the underestimation service charge and the standby charge for overestimating unusual non-conventional power generation. The quantitative and comparative results show that Equilibrium optimizer (EO) outperforms compare to Harris Hawks Optimizer (HHO), Grey Wolf Optimizer (GWO), Ions Motion Optimizer (IMO) and Success-History based Adaptive Differential Evolution (SHADE), which are all well-known optimization algorithms for solving RER-OPF problem. The EO optimizer provides the optimum value of each objective function and has merits in solving IEEE-30 bus-based RER-OPF problem, according to several evaluation criteria such as best value statistical criterion.
KEYWORDS: Wind units; meta-heuristics; optimal power flow; solar pv energy; stochastic; probability density function
