Un modello di selezione delle energie rinnovabili per lo sviluppo sostenibile: Integrazione logica fuzzy esitante e apprendimento automatico l'ottimizzazione

Il raggiungimento dell'SDG 7, l'accesso universale a un'energia conveniente, affidabile e pulita, è vitale per affrontare la crisi energetica e garantire lo sviluppo sostenibile. Nell'Uttarakhand, nonostante il ricco potenziale rinnovabile, l'accesso all'energia è ostacolato dal terreno impervio, dalla sensibilità ecologica e dalle lacune infrastrutturali. Questa ricerca propone un quadro decisionale ibrido che combina l'Apprendimento Automatico (ML) con il Processo Decisionale Multicriterio Fuzzy Esitante (MCDM) per identificare le migliori opzioni di energia rinnovabile per la regione. Sono state scelte cinque alternative: solare fotovoltaico, solare termico, CSP, mini e piccola idroelettrica e bioenergia, sulla base delle risorse e del contributo degli esperti. Utilizzando l'analisi bibliometrica in R e la Tecnica del Gruppo Nominale (NGT), sono stati stabiliti i criteri. L'AHP Fuzzy Esitante ha assegnato i pesi, mentre l'H-FTOPSIS ha classificato le opzioni. La regressione logistica ha migliorato l'accuratezza della previsione e l'analisi di sensibilità ha testato la stabilità del modello. I risultati mostrano che il solare fotovoltaico è la scelta più valida. Il quadro supporta una pianificazione energetica strategica basata sulle evidenze per l'Uttarakhand e offre un metodo scalabile e adattabile per regioni simili in tutto il mondo.