Samantha Kuzma, Lucas Kruitwagen, Christopher Arderne, Sahana Goswami, Anupriya Goyal

TECHNICAL NOTE, Jul-23

World Resources Institute(WRI)

2023

지역개발-수자원, 산업·통상·중소기업-에너지및자원개발

인도의 전력 부문은 화력 발전이 주를 이루고 있으며 설치된 전체 전력 용량의 절반은 석탄으로 생산한다. 화력 발전은 지속적인 담수 공급이 필요하기 때문에 이러한 상황에서 화력 발전은 물 위험에 크게 노출된다. 이 보고서에서는 물 가용성 예측의 시기적절한 정보에 대한 접근이 가능한 경우 의사 결정자가 물 스트레스가 높은 지역의 물 부족으로 인한 심각한 정전 사태를 예방하는 데 도움이 될 수 있다고 강조한다. 이와 관련하여 딥 러닝 프레임워크를 사용한 향후 90일 동안의 일일 저수량 예측을 소개한다. 검토 결과 전 세계 기상 데이터를 사용하여 고품질의 시기적절한 저수량 예측을 생성할 수 있는 것으로 나타났다. 이 보고서는 전통적인 수문 모형과 비교하여 시간 및 비용 효율적인 해법을 전달한다.

https://files.wri.org/d8/s3fs-public/2023-07/deep-learning-framework-reservoir-water-...

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