Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
This paper presents a novel approach for the approximation of multiple joint chance constraints. Generalised polynomial chaos is used to model uncertainties, allowing to consider non-Gaussian probability distributions for the input random variables of the system. The effectiveness of the presented approach for the treatment of both individual and joint chance constraints is demonstrated by solving a stochastic dispatching problem on IEEE benchmark systems. Additionally, the approach is compared to state-of-the-art methods for joint chance constraint optimization and current methods for the solution of individual non-Gaussian chance constraints using generalised polynomial chaos. Finally, challenges and limitations for the application of general polynomial chaos methods in real systems and applications are presented.