論文の概要: An Adaptive Hydropower Management Approach for Downstream Ecosystem Preservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02821v2
• Date: Thu, 4 Apr 2024 12:47:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 19:23:57.117006
• Title: An Adaptive Hydropower Management Approach for Downstream Ecosystem Preservation
• Title（参考訳）: 下流生態系保全のための適応型水力管理手法
• Authors: C. Coelho, M. Jing, M. Fernanda P. Costa, L. L. Ferrás,
• Abstract要約: 適応的な生態放電を用いて生態系の保護体として水力発電所を利用するという見落とされがちな可能性を強調した。 ニューラルネットワークを用いて、所望の時間毎に最小の生態的排出値を予測することを提案する。 本稿では,水力管理ソフトウェアにシームレスに統合する新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.621434923709917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Hydropower plants play a pivotal role in advancing clean and sustainable energy production, contributing significantly to the global transition towards renewable energy sources. However, hydropower plants are currently perceived both positively as sources of renewable energy and negatively as disruptors of ecosystems. In this work, we highlight the overlooked potential of using hydropower plant as protectors of ecosystems by using adaptive ecological discharges. To advocate for this perspective, we propose using a neural network to predict the minimum ecological discharge value at each desired time. Additionally, we present a novel framework that seamlessly integrates it into hydropower management software, taking advantage of the well-established approach of using traditional constrained optimisation algorithms. This novel approach not only protects the ecosystems from climate change but also contributes to potentially increase the electricity production.
• Abstract（参考訳）: 水力発電所はクリーンで持続可能なエネルギー生産を進める上で重要な役割を担っており、再生可能エネルギー源への世界的移行に大きく貢献している。 しかし、現在水力発電所は再生可能エネルギー源として、また生態系の破壊要因として、肯定的に見なされている。 本研究では,生態系の保護要因として水力発電所の利用の可能性について,適応的な生態放電を用いて概観する。 この視点を提唱するために、ニューラルネットワークを用いて、所望の時間毎に最小の生態的排出値を予測することを提案する。 さらに,従来の制約付き最適化アルゴリズムの確立したアプローチを活かして,シームレスに水力管理ソフトウェアに統合する新しいフレームワークを提案する。 この新しいアプローチは、生態系を気候変動から保護するだけでなく、電力生産の増加にも貢献する。

関連論文リスト

• AI-Driven approach for sustainable extraction of earth's subsurface renewable energy while minimizing seismic activity [44.99833362998488]
  地球の地殻に流体を注入すると、地震を誘発または引き起こすことがある。 本研究では,人間による震度制御のための強化学習に基づく新しい手法を提案する。 本研究では,強化学習アルゴリズムが頑健な制御器と効率的に対話可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T10:06:04Z)
• The Influence of Neural Networks on Hydropower Plant Management in Agriculture: Addressing Challenges and Exploring Untapped Opportunities [3.072340427031969]
  水力発電所は持続可能な農業のための重要な水源となっている。 主な関心事は、発電と農業用水との競合の可能性である。 本稿では,農業用水力発電所管理フレームワークの採用を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T10:22:59Z)
• A Novel Hybrid Algorithm for Optimized Solutions in Ocean Renewable Energy Industry: Enhancing Power Take-Off Parameters and Site Selection Procedure of Wave Energy Converters [0.0]
  海洋再生エネルギー、特に波浪エネルギーは、地球規模のエネルギーポートフォリオを多様化するための重要な要素となっている。 本研究は、オフショア発振サージ波エネルギー変換器(OSWEC)におけるパワーテイクオフパラメータ(PTO)の最適化とサイト選択過程について検討する。 HC-EGWO法を用いることで,他の方法と比較して最大3.31%の出力向上を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T13:30:17Z)
• Long-Term Hourly Scenario Generation for Correlated Wind and Solar Power combining Variational Autoencoders with Radial Basis Function Kernels [0.0]
  本研究では,風力発電と太陽光発電の長期シナリオを創出するための革新的な手法を提案する。 人工ニューラルネットワークアーキテクチャにラジアル基底関数(RBF)カーネルを組み込むことで、正規化特性を改善した潜在空間を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T14:02:10Z)
• Battery and Hydrogen Energy Storage Control in a Smart Energy Network with Flexible Energy Demand using Deep Reinforcement Learning [2.5666730153464465]
  電池と水素の蓄電池を組み合わせたハイブリッド型蓄電池システムを提案する。 本稿では,ハイブリッドエネルギー貯蔵システムのスケジューリングとエネルギー需要をリアルタイムに最適化する,深層強化学習に基づく制御手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-26T16:47:48Z)
• Data-Driven Stochastic AC-OPF using Gaussian Processes [54.94701604030199]
  大量の再生可能エネルギーを電力網に統合することは、おそらく気候変動を遅らせる電力網からの二酸化炭素排出量を減らす最も有効な方法だろう。 本稿では、不確実な入力を組み込むことのできる交流電力流方程式に基づく代替データ駆動方式を提案する。 GPアプローチは、このギャップを交流電力流方程式に閉じるために、単純だが制約のないデータ駆動アプローチを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T23:02:35Z)
• Enforcing Policy Feasibility Constraints through Differentiable Projection for Energy Optimization [57.88118988775461]
  本稿では,ニューラルポリシー内での凸操作制約を強制するために,PROF(Projected Feasibility)を提案する。 エネルギー効率の高い建築操作とインバータ制御の2つの応用についてPROFを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T01:58:10Z)
• Leveraging traditional ecological knowledge in ecosystem restoration projects utilizing machine learning [77.34726150561087]
  生態系修復プロジェクトの段階におけるコミュニティの関与は、コミュニティの健康改善に寄与する可能性がある。 適応的でスケーラブルなプラクティスは、エコシステム的なML修復プロジェクトのすべての段階において、学際的なコラボレーションを動機付けることができることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T16:17:48Z)
• Towards a Peer-to-Peer Energy Market: an Overview [68.8204255655161]
  本研究は, 電力市場を中心に, 現状と, プロシューマーによる分散型自己生成能力の増大傾向を比較した。 我々はP2P(Peer-to-Peer)エネルギー市場のための潜在的多層アーキテクチャを導入し、マイクログリッドの一部として、地域生産と地域消費の基本的な側面について議論する。 読者に全体像を示すため、スマートコントラクトやグリッド安定性といったエネルギー取引の関連要素についても精査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T20:32:10Z)
• Towards the Systematic Reporting of the Energy and Carbon Footprints of Machine Learning [68.37641996188133]
  我々は、リアルタイムエネルギー消費と二酸化炭素排出量を追跡するための枠組みを導入する。 エネルギー効率のよい強化学習アルゴリズムのためのリーダーボードを作成します。 炭素排出量削減とエネルギー消費削減のための戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-31T05:12:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。