Ram Karan Singh / VIRENDRA SINGH RANA
Librería Samer Atenea
Librería Aciertas (Toledo)
Kálamo Books
Librería Perelló (Valencia)
Librería Elías (Asturias)
Donde los libros
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Osiągnięcie SDG 7, czyli powszechnego dostępu do przystępnej cenowo, niezawodnej i czystej energii, ma kluczowe znaczenie dla radzenia sobie z kryzysem energetycznym i zapewnienia zrównoważonego rozwoju. W Uttarakhand, pomimo bogatego potencjału odnawialnego, dostęp do energii jest utrudniony przez trudny teren, wrażliwość ekologiczną i luki w infrastrukturze. Niniejsze badanie proponuje hybrydowe ramy podejmowania decyzji łączące uczenie maszynowe (ML) z wahliwym rozmytym wielokryterialnym podejmowaniem decyzji (MCDM) w celu zidentyfikowania najlepszych opcji energii odnawialnej dla regionu. Wybrano pięć alternatyw: fotowoltaikę (solar PV), energetykę słoneczną termiczną, CSP, mini i małą energetykę wodną oraz bioenergię, na podstawie zasobów i opinii ekspertów. Kryteria ustalono przy użyciu analizy bibliometrycznej w programie R oraz techniki grupy nominalnej (NGT). Wahliwy rozmyty proces AHP przypisał wagi, podczas gdy H-FTOPSIS uszeregował opcje. Regresja logistyczna zwiększyła dokładność przewidywań, a analiza wrażliwości przetestowała stabilność modelu. Wyniki pokazują, że fotowoltaika jest najbardziej opłacalnym wyborem. Opracowane ramy wspierają strategiczne, oparte na dowodach planowanie energetyczne dla Uttarakhand i oferują skalowalną, możliwą do adaptacji metodę dla podobnych regionów na całym świecie.
