Using Optimization to Investigate the Adaptive Operation of Reservoirs under the Context of Climate Crisis
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the climate change impacts on the performance of the Thac Mo reservoir in Vietnam throughout the release duration from December to June of the following year. The adaptative optimization operating rules during two periods, 2029–2064 and 2064–2099, were analyzed. Precipitation and temperature of three shared socioeconomic pathway (SSP) scenarios (SSP1–2.6, SSP2–4.5, and SSP5–8.5) of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) derived from the global climate model (GCM) Meteorological Research Institute Earth System Model version 2.0 (MRI-ESM2–0) were used for inflow prediction. Due to the decreased inflow, the current operating rule would almost lead to a decrease in hydropower production of two periods of SSP1–2.6, SSP2–4.5, and SSP5–8.5 scenarios of −3.9, 0.7, −7.6, −6.7, −6.3, and 7.0% and an increase in water scarcity, with the respective amount of water deficit by 20.4, 6.8, 33.2, 31.3, 30.2, and 28.3% compared to the base period (1987–2022). The improved power production of 7.1, 7.1, 7.3, 6.2, 6.9, and 6.8% and reduced water shortage of −40.2, −42.7, −37.2, −43.4, −40.8, and −39.0% can be achieved by applying the nondominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) optimization technique under different periods and scenarios. This approach has the potential to mitigate climate change effects on future reservoir operations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».