Abstract Micro-hydropower has been highlighted as a potential technology suitable for installation in irrigation networks to reduce system overpressures and to reduce the net energy consumption of the irrigation process. However, the full impact of this technology on a large regional scale is unknown. Artificial Neural Networks and regression models were used in this research to predict the energy recovery potential for micro-hydropower in on-demand pressurised irrigation networks across a large spatial scale. Predictors of energy recovery potential across spatial unit areas included: Irrigated land surface area, irrigation crop water requirements, rainfall, evapotranspiration, and mean topographical slope. The model was used to predict the energy recovery potential across the 164,000 ha of the Spanish provinces of Seville and Cordoba in the absence of hydraulic models. A total of 21.05 GWh was identified as the energy potential which could have been recovered using micro-hydropower during the 2018 irrigation season. This amount of energy would have potentially reduced the energy consumption of the irrigation process in this region by approximately 12.8%. A reduction in energy consumption in the agriculture sector of this magnitude could have significant impacts on food production and climate change. The main novelty of this paper lies in the assessment of micro hydropower resources in operating irrigation networks on a large geographical scale, in areas where no information is available. It provides an approximation of the existing potential using computational methods.

中文翻译：

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在大地理范围内估算灌溉网络中微型水电能量回收的区域潜力

摘要 微水电作为一种适合安装在灌溉网络中以减少系统超压和减少灌溉过程净能耗的潜在技术已被强调。然而，这项技术在大区域范围内的全面影响是未知的。本研究使用人工神经网络和回归模型来预测大空间尺度上按需加压灌溉网络中微型水电的能量回收潜力。跨空间单位区域的能量回收潜力预测因素包括：灌溉土地表面积、灌溉作物需水量、降雨量、蒸散量和平均地形坡度。该模型用于预测 164 个地区的能量回收潜力，在没有水力模型的情况下，西班牙塞维利亚和科尔多瓦省的 000 公顷。总共 21.05 GWh 被确定为可以在 2018 年灌溉季节使用微型水电回收的能源潜力。如此大量的能源可能会使该地区灌溉过程的能源消耗减少约 12.8%。如此大规模的农业部门能源消耗减少可能会对粮食生产和气候变化产生重大影响。本文的主要新颖之处在于在没有可用信息的地区对大地理范围内运行灌溉网络的微型水电资源进行评估。它使用计算方法提供了现有潜力的近似值。05 GWh 被确定为可以在 2018 年灌溉季节使用微型水电回收的能源潜力。如此大量的能源可能会使该地区灌溉过程的能源消耗减少约 12.8%。如此大规模的农业部门能源消耗减少可能会对粮食生产和气候变化产生重大影响。本文的主要新颖之处在于在没有可用信息的地区对大地理范围内运行灌溉网络的微型水电资源进行评估。它使用计算方法提供了现有潜力的近似值。05 GWh 被确定为可以在 2018 年灌溉季节使用微型水电回收的能源潜力。如此大量的能源可能会使该地区灌溉过程的能源消耗减少约 12.8%。如此大规模的农业部门能源消耗减少可能会对粮食生产和气候变化产生重大影响。本文的主要新颖之处在于在没有可用信息的地区对大地理范围内运行灌溉网络的微型水电资源进行评估。它使用计算方法提供了现有潜力的近似值。如此大量的能源可能会使该地区灌溉过程的能源消耗减少约 12.8%。如此大规模的农业部门能源消耗减少可能会对粮食生产和气候变化产生重大影响。本文的主要新颖之处在于在没有可用信息的地区对大地理范围内运行灌溉网络的微型水电资源进行评估。它使用计算方法提供了现有潜力的近似值。如此大量的能源可能会使该地区灌溉过程的能源消耗减少约 12.8%。如此大规模的农业部门能源消耗减少可能会对粮食生产和气候变化产生重大影响。本文的主要新颖之处在于在没有可用信息的地区对大地理范围内运行灌溉网络的微型水电资源进行评估。它使用计算方法提供了现有潜力的近似值。本文的主要新颖之处在于在没有可用信息的地区对大地理范围内运行灌溉网络的微型水电资源进行评估。它使用计算方法提供了现有潜力的近似值。本文的主要新颖之处在于在没有可用信息的地区对大地理范围内运行灌溉网络的微型水电资源进行评估。它使用计算方法提供了现有潜力的近似值。