Advancing risk assessment in renewable power plant construction: an integrated DEA-SVM approach

سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 35

فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_BDCV-4-1_001

تاریخ نمایه سازی: 11 فروردین 1403

چکیده مقاله:

An indispensable aspect of human life is energy. The escalating global population and the subsequent rise in the human need for energy, coupled with the constraints of fossil fuels, have compelled researchers to explore innovative techniques for energy production and the adoption of renewable energy sources. The construction of renewable power plants emerges as a paramount solution for achieving clean energy, a strategy successfully implemented in various countries globally, including India, China, the USA, Central Asian nations, and Africa. Strategically located and blessed with significant solar potential, Iran is a promising candidate for establishing solar power plants. Despite its high potential for constructing solar power plants, Iran faces limitations that require careful consideration. Investing in renewable power plant projects in Iran necessitates addressing various risks and uncertainties. This paper introduces an innovative approach to assessing the risks associated with solar power plants, utilizing an integrated method that combines Data Envelopment Analysis (DEA) and Support Vector Machine (SVM). In the initial phase, DEA cross-efficiency measures risk factors derived from Failure Modes and Effects Analysis (FMEA). This approach not only overcomes certain drawbacks of FMEA but also eliminates several limitations of DEA, enhancing the discrimination capability for decision units. Subsequently, a SVM is developed to monitor the process, concluding with tailored risk treatment and monitoring processes specifically designed for the unique context of Iran's solar energy landscape.

کلیدواژه ها:

Cross efficiency ، Power plant ، Failure modes and Effects Analysis ، risk ، Support Vector Machine

نویسندگان

Reza Rasinojehdehi

Department of Industrial Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.

Seyyed Najafi

Department of Industrial Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Roser, M. (۲۰۲۳). Ensure access to affordable, reliable, sustainable and ...
  • Haegel, N. M., Atwater, H., Barnes, T., Breyer, C., Burrell, ...
  • Wang, C., Li, Z., Ni, X., Shi, W., Zhang, J., ...
  • Vartiainen, E., Masson, G., Breyer, C., Moser, D., & Román ...
  • Fan, Y., & Stevenson, M. (۲۰۱۸). A review of supply ...
  • Duhamel, F., Carbone, V., & Moatti, V. (۲۰۱۶). The impact ...
  • Purdy, G. (۲۰۱۰). ISO ۳۱۰۰۰:۲۰۰۹ - Setting a new standard ...
  • Liu, H. C., You, J. X., Lin, Q. L., & ...
  • Wang, Y.-M., Chin, K.-S., Poon, G. K. K., & Yang, ...
  • Ghasemi, N., Najafi, E., Hoseinzadeh Lotfi, F., & Movahedi Sobhani, ...
  • Jahangoshai Rezaee, M., Yousefi, S., Eshkevari, M., Valipour, M., & ...
  • Rasi Nojehdehi, R., Bagherzadeh Valami, H., & Najafi, S. E. ...
  • Rasinojehdehi, R., & Valami, H. B. (۲۰۲۳). a Comprehensive Neutrosophic ...
  • Saaty, T. L. (۱۹۷۷). A scaling method for priorities in ...
  • Shermeh, H. E., Najafi, S. E., & Alavidoost, M. H. ...
  • Rasoulzadeh, M., Edalatpanah, S. A., Fallah, M., & Najafi, S. ...
  • Nojehdehi, R. R., Maleki, P., Abianeh, M., & Valami, H. ...
  • Aryanezhad, M. B., Najafi, E., & Bakhshi Farkoush, S. (۲۰۱۱). ...
  • Bagherzadeh Valami, H., & Raeinojehdehi, R. (۲۰۱۶). Ranking units in ...
  • Chin, K. S., Wang, Y. M., Ka Kwai Poon, G., ...
  • Sankar, N. R., & Prabhu, B. S. (۲۰۰۱). Modified approach ...
  • Chang, C.-L., Wei, C.-C., & Lee, Y.-H. (۱۹۹۹). Failure mode ...
  • Yang, Z., Bonsall, S., & Wang, J. (۲۰۰۸). Fuzzy rule-based ...
  • Leo, M., Sharma, S., & Maddulety, K. (۲۰۱۹). Machine learning ...
  • Chandrinos, S. K., Sakkas, G., & Lagaros, N. D. (۲۰۱۸). ...
  • Gondia, A., Siam, A., El-Dakhakhni, W., & Nassar, A. H. ...
  • Yokota, S., & Kumano, T. (۲۰۱۳). Mega-solar optimal allocation using ...
  • Soltanali, H., Khojastehpour, M., E Pais, J. E. de A., ...
  • Soltanali, H., Nikkhah, A., & Rohani, A. (۲۰۱۷). Energy audit ...
  • Kutyłowska, M. (۲۰۱۵). Neural network approach for failure rate prediction. ...
  • نمایش کامل مراجع