Impacts of Climate Change on Hydroelectric Power Generation – A Case Study Focused in the Paranapanema Basin, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is taking special attention among the economic agents, especially due to the uncertainties and risks associated with it. In countries with a significant share of renewables in their energy matrix, this phenomenon implies on challenges for the energy planning in future scenarios. In this context, this study establishes a correlation between energy security and climate change by understanding the ability to generate hydroelectric power in large-scale hydroelectric (HEP) and small hydroelectric plants (SHP), in the Alto Paranapanema Basin (São Paulo, Brazil), a region with rainfall anomalies and water flow changes due to climate change. This region was chosen based on its future scenarios on climate change, especially those of rainfall anomalies and change in water flow, using the Soil Moisture Accounting Procedure (SMAP) mathematical model. The water flow was simulated in the HidroLab model, resulting in the generation of hydroelectric power. The results indicated a loss of generation capacity, that can be attributed to negative anomalies of rainfall and its direct influence on river flow, which is a fundamental factor in hydropower generation. Thus, this study draws attention to the importance of considering climate vulnerability in energy planning now and in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».