An artificial neural network based micro-hydropower generation scheduling: considering demand profile and environmental impact

Noel Estoperez; Ken Nagasaka

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An artificial neural network based micro-hydropower generation scheduling: considering demand profile and environmental impact

机译：基于人工神经网络的微型水力发电调度：考虑需求概况和环境影响

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The Philippine government has a continuing effort to reduce the utilization of fossil fuels which emit substantial amount of greenhouse gases. A suitable means of tapping energy which is clean and environmental friendly is sought. One such energy source is the micro-hydropower. In this paper, an artificial neural network (ANN) is used for predicting the generation of a micro-hydropower plant (MHPP) for a period of 1 month. A monthly forecasting of hydropower discharge was first conducted, which was then followed by the computation of the power output of MHPP. Results from simulation study show that a multi-layer percep-tron (MLP) employing back propagation (BP) is successful in forecasting the discharge as exemplified by a less than 5% error for the test data. Results of statistical analysis confirm the validity of the forecasted discharge. MHPP supply (Estoperez and Nagasaka in Proceedings of HNICEM, Philippines, 2005) supplemented with the demand profile enables to determine the monthly reduced carbon emission of 46.8 tons.

机译：菲律宾政府一直在努力减少排放大量温室气体的化石燃料的利用。寻求一种清洁和环保的挖掘能量的合适方法。一种这样的能源是微型水力发电。在本文中，人工神经网络（ANN）用于预测1个月内微型水力发电厂（MHPP）的发电量。首先进行水力发电的月度预测，然后计算MHPP的功率输出。仿真研究的结果表明，采用反向传播（BP）的多层感知器（MLP）可成功预测放电，测试数据的误差小于5％。统计分析结果证实了预测排放量的有效性。 MHPP供应量（菲律宾HNICEM会议录中的Estoperez和Nagasaka，菲律宾，2005年）加上需求概况可确定每月减少的46.8吨碳排放量。

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来源
《Clean technologies and environmental policy》 |2006年第2期|p.123-130|共8页
作者
Noel Estoperez; Ken Nagasaka;
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作者单位

Environmental Energy Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology, Koganei-shi, Tokyo, Japan;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工程物理学;
关键词

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