ISSN: 2090-4541
ゴクメン チェリバシ
最も一般的なタイプの再生可能エネルギー資源は水力発電所です。このタイプの発電所では、流量と落差を知ることで、発電量と将来のエネルギー計画についての推定を行うことができます。適切な発電計画を立てるには、水力発電所で短期と長期の両方の推定を行うことが非常に重要です。したがって、この研究では、トルコの中央サカリヤ盆地にあるドガンカイ1とドガンカイ2水力発電所で、長期的な発電量の推定に革新的なセン法を使用し、短期的な発電量の推定に人工ニューラルネットワークを使用しました。革新的なセン法では、2014年から2018年までの毎日の総発電量が使用され、短期的な推定では、人工ニューラルネットワークにPhytonソフトウェアが使用されました。短期的な推定は2030年まで行われました。研究の結果、人工ニューラルネットワークモデルにおける高いR2値と低いMSE値は、サカリヤ川沿いにあるドガンカイ1およびドガンカイ2水力発電所のモデルの精度を示しました。革新的なセン法の結果、ドガンカイ1およびドガンカイ2水力発電所の発電量は減少傾向にあることが予測されています。