Revista de Fundamentos de Energías Renovables y Aplicaciones
Acceso abierto

abstracto

Estimación de la energía a producir en centrales hidroeléctricas mediante el uso de redes neuronales artificiales y el método Sen innovador

Gokmen Ceribasi

El tipo más común de recursos de energía renovable son las centrales hidroeléctricas. En este tipo de plantas de energía, conocer el caudal y el nivel de carga permite realizar estimaciones sobre la generación de energía y la planificación energética futura. Es muy importante realizar estimaciones tanto a corto como a largo plazo en centrales hidroeléctricas para una buena planificación de la generación de energía. Por lo tanto, en este estudio se ha utilizado el método Sen innovador para estimaciones de generación de energía a largo plazo y redes neuronales artificiales para estimaciones de generación de energía a corto plazo en las centrales hidroeléctricas Dogancay 1 y Dogancay 2, ubicadas en la cuenca central de Sakarya en Turquía. En el Método Sen Innovador se han utilizado los niveles de generación de energía total diaria de 2014 a 2018; y en una estimación a corto plazo, el software Phyton se ha utilizado para redes neuronales artificiales. Se realizó una estimación a corto plazo hasta el año 2030. Como resultado del estudio, los valores altos de R2 y bajos de MSE en el modelo de redes neuronales artificiales mostraron la precisión del modelo para las centrales hidroeléctricas Dogancay 1 y Dogancay 2 ubicadas en el río Sakarya. Como resultado del innovador Método Sen, se ha observado una posible tendencia decreciente en la generación de energía de las centrales hidroeléctricas Dogancay 1 y Dogancay 2.