An Adaptive Hydropower Management Approach for Downstream Ecosystem Preservation

要約

水力発電所は、クリーンで持続可能なエネルギー生産を推進する上で極めて重要な役割を果たしており、再生可能エネルギーへの世界的移行に大きく貢献している。しかし、水力発電所は再生可能エネルギーの供給源として肯定的に捉えられる一方で、生態系を破壊するものとして否定的に捉えられているのが現状である。本研究では、水力発電所を生態系の保護者として利用することの見過ごされている可能性に焦点を当てる。この観点を提唱するために、ニューラルネットワークを使用して、希望する各時期における生態系排出量の最小値を予測することを提案する。さらに、伝統的な制約付き最適化アルゴリズムを使用するという確立されたアプローチを活用し、それを水力発電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示する。この新しいアプローチは、気候変動から生態系を保護するだけでなく、発電量を増加させる可能性にも貢献する。

要約(オリジナル)

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.

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