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J-GLOBAL ID：202102278396380493   整理番号：21A0163578

小規模水力発電所の発電評価における人工ニューラルネットワークおよび土壌および水評価ツールの適用【JST・京大機械翻訳】

Application of artificial neural network and Soil and Water Assessment Tools in evaluating power generation of small hydropower stations

著者 (3件)： Cai Xiaowen (TaiZhou Keyuan Building Materials Testing Co., Ltd, TaiZhou, ZheJiang, 318020, China) ,  Ye Feng (Taizhou Water Conservancy Project Quality and Safety Affairs Center, TaiZhou, ZheJiang, 318000, China) ,  Gholinia Fatemeh (Department of Watershed Management, Faculty of Agriculture and Natural Resources, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Ardabil Province, Iran)
資料名： Energy Reports  (Energy Reports)
巻： 6  ページ： 2106-2118  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3058A  ISSN： 2352-4847  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,河川の容量発電を推定し,小規模水力発電所を設置する適切なサイトを特定し,本研究では,土壌と水アセスメントツール(SWAT)モデルの異なるバージョンを用いて,河川流量を推定した。異なるモデルを用いて流れ河川を評価することは,河川流量を推定する精度を高め,河川の水力発電ポテンシャルを正確に同定するのに有効である。本研究では,SWATモデルと共に人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて,河川流を推定するモデルの能力を増加させた。また,Pathfinder Optimizer(IPFO)と呼ばれる最適化アルゴリズムを利用して,学習過程中の誤差を低減した。本研究の結果は,3つの提案モデルの中で,SWAT-ANN-IPFOが河川流に対して最良の推定を有することを示した。次に,SWAT-ANN-IPFOモデルと地理情報システム(GIS)ソフトウェアを用いて,河川に沿った電力ポテンシャルサイトを評価した。本研究では,地形と水文特性に基づく小型水力発電所の設置のための適切なサイトの選択を評価した。この目的の2つの基準,傾斜と排出を研究した。本研究では,水力発電所を設置するために,合計2,031の適当な点を同定した。クラス4の水路は,水力発電所を設置する最も傾向があり,そして,同定されたサイトは,他のオーダーストリームより多くの排出容量とより多くのヘッド差があるので,ほとんど846であった。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  電力 ,  *水力発電 ,  最適化手法 ,  *発電 ,  *ニューラルネットワーク ,  河川 ,  水路 ,  河川流 ,  ソフトウェア ,  地理情報システム
準シソーラス用語： 河川流量 ,  SWAT ,  *水力発電所 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 水力発電 ,  SWATモデル ,  改良パスファインダ最適化器(PFO)アルゴリズム ,  人工ニューラルネットワーク ,  地理情報システム

分類 (2件)： 流出解析  (DC07030N) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 水力発電所 ,  発電 ,  評価 ,  人工ニューラルネットワーク ,  土壌 ,  水 ,  評価ツール