再生可能エネルギープロジェクトの最適容量と投資戦略の評価：技術的・財務的アプローチの結合

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a validated methodology for integrating technical and financial optimization in renewable energy planning.

🏢実務担当者:Offers a practical framework for evaluating capacity investments and LCOE under realistic generation patterns.

🏛政策担当者:Demonstrates how to assess system reliability and cost impacts of renewable deployment, useful for capacity planning.

クリーンエネルギーへの世界的な移行は加速しており、2050年までに再生可能エネルギー源が世界の電力の85%以上を供給すると予想されている。しかし、この移行は新たな複雑性をもたらす。風力と太陽光エネルギーは相互接続されたサブシステムとして動作し、その出力は天候、季節、地理に応じて変動する。固定された時間別需要、資本集約的な投資、資金調達構造との相互作用により、小さな変化が重大な運用上および経済上の結果を引き起こし得る多次元システムが形成される。本研究は、この複雑な挙動を理解し最適化するために設計されたシミュレーション駆動型フレームワークを提示する。このフレームワークは、時間別の風力および太陽光発電を予測需要とともにモデル化し、間欠性がシステム信頼性にどのように影響するかを検証する。線形計画法モデルが分析の中核を形成し、様々な条件下で需要を満たしながら必要な最小設備容量を特定する。エネルギーインフラの実世界の挙動を反映するため、フレームワークは最適化されたシステム構成に基づいて、均等化発電原価（LCOE）、運転資本要件、減価償却、長期債務返済などの財務要素を評価する。現実的な設備利用率（風力37.89%、太陽光30.42%）を用いて、モデルはそれぞれ₹2.3672/kWhおよび₹2.3089/kWhのLCOEを推定する。風力設備の資本コストが高いにもかかわらず、その高い利用率が投資を補償し、長期的なエネルギーコストは同等になる。この結果は、サイト固有の資源パターンがシステム全体の性能をどのように形成するかを浮き彫りにする。技術的モデリングと財務分析を組み合わせることで、本研究は再生可能エネルギー計画を複雑な社会技術システムとして概念化する。提案されたフレームワークは、開発者、投資家、政策立案者に対し、ますます動的になるエネルギー環境において信頼性が高く、費用対効果に優れ、適応性のある再生可能エネルギーポートフォリオを設計するための実践的な洞察を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The global shift toward clean energy is accelerating, and by 2050 renewable sources are expected to supply more than 85% of the world’s electricity. This transition, however, introduces new layers of complexity. Wind and solar energy behave as interconnected subsystems whose output fluctuates with weather, season, and geography. Their interaction with fixed hourly demand, capital-intensive investments, and financing structures creates a multi-dimensional system in which small changes can trigger significant operational and economic consequences. This study presents a simulation-driven framework designed to understand and optimize this complex behaviour. The framework models hourly wind and solar generation alongside projected demand to examine how intermittency influences system reliability. A linear programming model forms the analytical core, identifying the minimum required installed capacity while still meeting demand across varying conditions. To reflect the real-world behaviour of energy infrastructure, the framework evaluates financial components such as Levelized Cost of Energy (LCOE), working capital requirements, depreciation, and long-term debt repayment based on the optimized system configuration. Using realistic capacity utilization factors, 37.89% for wind and 30.42% for solar, the model estimates LCOEs of ₹2.3672/kWh and ₹2.3089/kWh, respectively. Despite the higher capital cost of wind installations, its stronger utilization compensates for the investment, leading to comparable long-term energy costs. This outcome highlights how site-specific resource patterns shape overall system performance. By combining technical modelling with financial analytics, the study conceptualizes renewable energy planning as a complex socio-technical system. The proposed framework equips developers, investors, and policymakers with practical insights to design renewable portfolios that remain reliable, cost-effective, and adaptive in an increasingly dynamic energy landscape.

• openalex https://doi.org/10.63562/2577-8439.1157first seen 2026-06-13 04:34:15 · last seen 2026-06-17 07:06:15