Optimal Operation of the Multi-reservoir Rainwater Harvesting System for Hydropower Generation
Notice bibliographique
Résumé
Reservoir operations for single and multi-reservoirs of rainwater harvesting systems has been tested to address the deficit in supplying water and electric power for remote rural communities of semi-arid region of AL-Khoser watershed, Iraq.The main basin was divided into four sub-basins 1B, 2B, 3B and 4B.The Hydrologic Engineering Center-Hydrologic Modeling System (HEC-HMS) was applied to estimate water volumes of the above proposed reservoirs.To optimize reservoir operations for the objective function of maximized total annual hydropower generation, a technique was used to convert non-linear to linear problems.In which a linear approximation of the non-linear power production term can be expressed linearly by summing the vectors, the release and storage, where the relationship between the head and the storage is directly proportional.Total annual hydropower generation is maximized by optimized sustainable operation policies for single and multi-reservoirs.Dry, average, and wet rainfall seasons were selected for 1985-2020.The annual harvested water in the reservoirs of Main Basin, 1B, 2B, 3B and 4B ranged between: 0.7790-4.1788,2.1256-11.4010,and 5.10158-28.1985MCM for the three seasons.The capacity of hydropower generation was 82.59, 436.75 and 1034.70Kw for the three seasons.The increase in hydropower generation is achieved with multi-reservoirs operations by 110%, 66% and 41% respectively.The importance of hydropower generation increase is demonstrated by providing hydropower to additional families in the rural community as their primary source of power in addition to an increase in the irrigated areas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».