Zeitschrift für Grundlagen erneuerbarer Energien und Anwendungen
Offener Zugang

Abstrakt

Abschätzung der in Wasserkraftwerken zu erzeugenden Energie durch Einsatz künstlicher neuronaler Netze und der innovativen Sen-Methode

Gökmen Ceribasi

Wasserkraftwerke sind die am weitesten verbreitete Art erneuerbarer Energiequellen. Bei dieser Art von Kraftwerken ermöglicht die Kenntnis von Durchflussrate und Fallhöhe, Schätzungen zur Stromerzeugung und zur künftigen Energieplanung vorzunehmen. Für eine gute Stromerzeugungsplanung ist es sehr wichtig, bei Wasserkraftwerken sowohl kurzfristige als auch langfristige Schätzungen vorzunehmen. Daher wurde in dieser Studie die Innovative Sen-Methode zur langfristigen Schätzung der Stromerzeugung und künstliche neuronale Netzwerke zur kurzfristigen Schätzung der Stromerzeugung in den Wasserkraftwerken Dogancay 1 und Dogancay 2 im zentralen Sakarya-Becken in der Türkei verwendet. Bei der Innovative Sen-Methode wurden die täglichen Gesamtenergieerzeugungsniveaus von 2014 bis 2018 verwendet, und bei der kurzfristigen Schätzung wurde die Phyton-Software für künstliche neuronale Netzwerke verwendet. Die kurzfristige Schätzung wurde bis zum Jahr 2030 vorgenommen. Als Ergebnis der Studie zeigten hohe R2- und niedrige MSE-Werte im Modell künstlicher neuronaler Netze die Genauigkeit des Modells für die Wasserkraftwerke Dogancay 1 und Dogancay 2 am Fluss Sakarya. Als Ergebnis der innovativen Sen-Methode wurde ein voraussichtlicher Abwärtstrend bei der Energieerzeugung der Wasserkraftwerke Dogancay 1 und Dogancay 2 beobachtet.