Model wyboru energii odnawialnej dla zrównoważonego rozwoju

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.