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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : Gholinia Fatemeh (검색결과 1 건)
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        The Evaluation Distribution of Runoff Value on Hydroelectric Potential Change-Based RCPs Scenarios and Soft-Computing: A Case Study

        Jin Ge,Hong Rongjing,Lu Yuquan,Gholinia Fatemeh 대한전기학회 2023 Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.18 No.4

        Severe climate change, caused by the rise of industry and human activities, is one of the world's major issues affecting energy-generating resources. Anticipating hydropower potential is essential for developing, managing, and operating an optimal hydropower plant. The hydropower potential over the next 20 years is estimated in this study based on climate change. In addition, a novel approach for more accurate runoff estimation has been developed in this work, based on the direct influence of runoff on hydropower potential. The Modified Aquila Optimizer (MAO) algorithm was used to optimize this Deep Learning Neural Network (DLNN) model. The runoff is expected to decrease in the following years, according to the improved model's simulation. The rate of change of hydropower potential will fluctuate from a minimum of around − 112.4 MW to a high of about − 171.23 MW, according to predictive potential predictions. Rising temperatures and reduced rainfall in the following years will cause these negative changes in hydropower capacity.

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