Risk-informed multi-criteria assessment of dam reservoirs for floating photovoltaic farms in arid and semi-arid regions
Notice bibliographique
Résumé
Floating Photovoltaic (FPV) farms have emerged as a rapidly advancing solar powertechnology, driven by land-use constraints and increasing global demand forsustainable energy solutions. This system has several advantages over land-basedones in terms of energy generation, water and land conservation, and environmentalimpacts. This study develops a risk-oriented decision-making framework to prioritizedams in Khorasan Razavi, Iran, for implementing FPV systems. To this end, theresearch employs the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) combined withrisk attitudes related to multi-criteria satisfaction, to rank the selected dams. Inaddition, PVsyst software and the simplified Penman equation are used to analyzethe potential for energy generation and evaporation reduction on these prioritizeddams. In this study, three PV deployment scenarios are examined: floating PVarrays covering 1% and 10% of the reservoir’s surface area and a fixed 7 MW PVsystem as the feasible capacity under site-specific constraints. To guide the optimaldeployment of FPV systems, this study introduces a point-based ranking frameworkthat incorporates multiple risk perspectives—ranging from fully risk-averse to fullyrisk-prone scenarios. While results show consistency between the multi-criteriarankings and energy simulation outputs for several dams, notable discrepancies—such as Tabarak’s high risk-based rank despite its lower energy output and limitedevaporation reduction—highlight the importance of using both approachesin tandem. The proposed framework contributes to a more comprehensiveunderstanding of site suitability, balancing technical performance with broadercontextual and stakeholder considerations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».