Många av Sveriges vattenkraftverk drivs med gamla tillstånd. Detta har letttill att regeringen tvingat fram en omprövning av alla elproducerandevattenkraftverk mot miljöbalken och moderna miljövillkor. En av de storaåtgärderna som kommer behöva utföras vid många av anläggningarna för attanpassa kraftverket till moderna miljövillkor är byggnation av fiskvägar.Detta medför en betydande kostnad för verksamhetsutövaren och det blirdärför viktigt att hitta lösningar för att hålla ned dessa kostnader så mycketsom möjligt. Ett sätt att spara pengar är genom samordning mellanbyggandet av fiskväg med det återkommande betongunderhållet. Dennarapport undersöker möjligheterna för denna samordning med fokus på tidenför utförande och hur stor kostnadsökningarna faktiskt blir förverksamhetsutövaren. Det visar sig att över majoriteten av kraftverken haråtgärdsbehov i form av betongrenoveringar som ligger väl i tiden för attsamordnas med byggandet av eventuella fisktrappor. Att upphandla bådaåtgärderna under samma upphandling visar sig ha goda chanser förkostnadsbesparing. / Many of Swedens hydropower constructions operates on old permissions.This have led to a national reconsideration for every hydropower stationwhether or not they operates with modern environmental conditions or not.Interviews suggest that the main action that will be required probably is tobuild fish-ladders. This will be a large cost for the operator and therefore itis important to keep the cost as low as possible. One way of saving money isto bundle different projects to reduce costs. This paper investigates whetheror not bundling between building of fish-ladders and the recurring concretemaintenance would be economically advantageous and prefarable for theowner. The focus is to examine the possibility of bundling in terms of thetime-frame of both the construction of the fish-ladder and the concretemaintenance and check the difference in cost between these two actions.The results suggests that a majority of the examined hydropower-stationshave renovation measures to deal with within the same time-frame as theintended construction of fish-ladders. To bundle the two operations alsoseems like an economically preferable choice.

Småskaliga vattenkraftverk har varit en viktig del för landsbygden på många platser runt om i Värmland under en lång tid. Men vad som en gång var en vital del för landsbygdens utveckling är idag något som hotar de naturliga bestånden av fisk och vattenlevande fauna. Småskaliga kraftverk som inte är miljöanpassade står ofta i vägen för att ett vattendrag ska kunna uppnå god ekologisk status enligt EU:s miljömål. Detta görs för att skapa en hållbar utveckling för en hållbar framtid. Men att miljöanpassa ett kraftverk är en process som är mycket utmanande, tidskrävande och dyr för de enskilda kraftverksägarna. Bara processen kan kosta över hundra tusen kronor och då är inte kostnaderna för miljöanpassningarna inräknade. Miljöanpassningarna som ofta utgörs av konstruerandet av fiskvandringsvägar kan uppnå kostnader på flera miljoner kr. Om inte kraftverksägaren kan, vill eller tillåts tillståndsprövas hotas verksamheten av utrivning vilket även det resulterar i dyra kostnader och eventuellt polisanmälan för verksamhetsägaren. Hur än ägarna gör så är de ovilligt satta i situationer där de på ett och ett annat sätt kommer förlora stora summor och utsättas för psykiskt påfrestande processer. Denna uppsats ämnar att kritiskt granska just hur de ekologiska, ekonomiska och sociala principerna i hållbar utveckling vägs mot varandra i tillsyn och tillståndsprocesserna gällande småskaliga vattenkraftverk i Värmland. / Small scale hydropower stations have been a vital part for the rural areas in Värmland, Sweden for a long time. But what once was a vital part for the rural development in the areas is today threatening the natural habitats and species in the rivers. Small scale hydropower stations that are not environmentally adapted often hinder the streams they are in to achieve good ecological status according to the environmental goals set forth by the European Union. This is done so that sustainable development and a sustainable future can be set in motion. But to adapt a small scale hydropower station is no easy feat. It's a highly challenging, expensive and time demanding for the individual owners. The process itself can cost up to several hundreds of thousands in Swedish crowns, and that's without counting the environmental adaptations that might be installed. Fish ladders are often the preferred choice and the cost of constructing one could cost several millions of Swedish crowns. if the owner of the power plant is unable, not willing or not allowed to have his/hers power plant authorized the dam risks being torn down and the owner risk getting charged with criminal activity. Whatever the owners choose to act they are stuck in between a rock and a hard place. They are forced to pay huge sums regardless of the outcome not to speak of the mental strain the processes places upon the owners. This essay aims to critically review how the ecological, economic and social principles of sustainable development are weighed against one another in the oversight process and the permission process regarding small scale hydropower stations.

Hydropower plants create blockages in fish migration routes. Fish ladders can serve as alternative routes but are complex to install and follow up to help adapt and develop them further. In this study, computer vision tools are considered in this regard. More specifically, object detection is applied to images collected in a hydropower plant fish ladder to localise and classify wild, farmed and unknown fish labelled according to the presence, absence or uncertainty of an adipose fin. Fish migration patterns are not deterministic, making it a challenge to collect representative and balanced data to train a model that is resilient to changing conditions. In this study, two data imbalances are addressed by modifying a YOLOv3 baseline model: foreground-foreground class imbalance is targeted using hard and soft resampling and positional imbalance using translation augmentation. YOLOv3 is a convolutional neural network predicting bounding box coordinates, class probabilities and confidence scores simultaneously. It divides images into grids and makes predictions based on grid cell locations and anchor box offsets. Performance is estimated across 10 random data splits and different bounding box overlap thresholds, using (mean) average precision as well as recall, precision and F1 score estimated at optimal validation set confidence thresholds. The Wilcoxon signed-ranks test is used for determining statistical significance. In experiments, the best performance was observed on wild and farmed fish, with F1 scores reaching 94.8 and 89.0 percent respectively. The inconsistent appearance of unknown fish appears harder to generalise to, with a corresponding F1 score of 65.7 percent. Soft sampling but especially translation augmentation contributed to enhanced performance and reduced variance, implying that the baseline model is particularly sensitive to positional imbalance. Spatial dependencies introduced by YOLOv3’s grid cell strategy likely produce local bias or overfitting. An experimental evaluation highlight the importance of not relying on a single data split when evaluating performance on a moderately large or custom dataset. A key challenge observed in experiments is the choice of a suitable confidence threshold, influencing the dynamics of the results. / Vattenkraftverk blockerar fiskars vandringsvägar. Fisktrappor kan skapa alternativa vägar men är komplexa att installera och följa upp för vidare anpassning och utveckling. I denna studie betraktas datorseende i detta avseende. Mer specifikt appliceras objektdetektering på bilder samlade i en fisktrappa i anslutning till ett vattenkraftverk, med målet att lokalisera och klassificera vilda, odlade och okända fiskar baserat på förekomsten, avsaknaden eller osäkerheten av en fett-fena. Fiskars migrationsmönster är inte deterministiska vilket gör det svårt att samla representativ och balanserad data för att trana en modell som kan hantera förändrade förutsättningar. I denna studie addresseras två obalanser i datan genom modifikation av en YOLOv3 baslinjemodell: klass-obalans genom hård och mjuk återanvändning av data och positionell obalans genom translation av bilder innan träning. YOLOv3 är ett convolutional neural network som simultant förutsäger avgränsnings-lådor, klass-sannolikheter och prediktions-säkerhet. Bilder delas upp i rutnätceller och prediktioner görs baserat på cellers position samt modifikation av fördefinierade avgränsningslådor. Resultat beräknas på 10 slumpmässiga uppdelningar av datan och för olika tröskelvärden för avgränsningslådors överlappning. På detta beräknas (mean) average precision, liksom recall, precision och F1 score med tröskelvärden för prediktions-säkerhet beräknat på valideringsdata. Wilcoxon signed-ranks test används för att avgöra statistisk signifikans. Bäst resultat observeras på vilda och odlade fiskar, med F1 scores som når 94.8 respektive 89.0 procent. Okända fiskars inkonsekventa utseenden verkar svårare att generalisera till, med en motsvarande F1 score på 65.7 procent. Mjuk återanvändning av data men speciellt translation bidrar till förbättrad prestanda och minskad varians, vilket pekar på att baslinjemodellen är särskilt känslig för positionell obalans. Spatiala beroenden skapade av YOLOv3s rutnäts-strategi producerar troligen lokal partiskhet eller överträning. I en experimentell utvärdering understryks vikten av multipel uppdelning av datan vid evaluering på ett måttligt stort eller egenskapat dataset. Att välja tröskelvärdet för prediktions-säkerhet anses utmanande och påverkar resultatens dynamik.