پیشبینی اثرات توسعه فناوری و تحلیل هزینه فناوریهای انرژی تجدیدپذیر و گازی با استفاده از رگرسیون Ridge

توجه به افزایش نیاز از جهانی به انرژی و ضرورت کاهش انتشار کربن، درک نرخ یادگیری رایانه ای فناوری ها می تواند تاثیر مستقیمی بر تصمیم گیری های مرتبط با توسعه پایدار و سرمایه گذاری های آینده داشته باشد. در این مقاله، به بررسی اهمیت و تخمین نرخ یادگیری در فناوری های تولید انرژی از جمله فتوولتایی (PV)، سیستم های خورشیدی متمرکز (CSP)، سیکل ترکیبی گازی (CCGT) و توربین های بادی ساحلی به کمک رگرسیون ریج (Ridge Regression) پرداخته شده است. نتایج نشان می دهد که فتوولتایی دارای باالترین نرخ یادگیری است که به طور قابل توجهی به کاهش هزینه ها و افزایش کارایی آن کمک کرده است. در مقابل، فناوری سیکل ترکیبی گازی کمترین نرخ یادگیری را داراست که نشاندهنده محدودیتهای این فناوری در کاهش هزینه ها و بهبود کارایی در طول زمان است. تفاوت در نرخ یادگیری این فناوری ها به سطح آمادگی فنی و بلوغ هر یک از آنها بستگی دارد؛ بهطور یکه فناوری های بالغتر مانند سیکل ترکیبی گازی، با چالش های بیشتری در بهبود بهرهوری مواجه بوده و نرخ یادگیری کمتری دارند، درحالیکه فناوری های نسبتا نوپایی مانند فتوولتایی که هنوز در مرحله افزایش نفوذ در بازار قرار دارند، نرخ یادگیری باالتری را تجربه می کنند. این یافته ها می تواند به سیاستگذاران و صنعتگران در تخصیص منابع و سرمایه گذاری در فناوری هایی که بیشترین پتانسیل برای کاهش هزینه و افزایش کارایی دارند، کمک کند و به توسعه پایدار انرژی در آینده یاری رساند.

کلیدواژه ها:

یادگیری ، کاهش هزینه ، رگرسیون