深い不確実性下での石炭依存型発電拡大計画のための分布的ロバスト二段階最適化：バングラデシュのエネルギー転換のための決定依存型フレームワーク

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

🔬研究者:Provides a novel bi-level optimization method for generation planning under endogenous uncertainty, with algorithmic improvements and case study results.

🏢実務担当者:Offers a decision-support tool for utilities and energy planners to evaluate expansion strategies under uncertainty, including carbon pricing sensitivity.

🏛政策担当者:Highlights the economic threshold for carbon pricing and a pragmatic transition pathway for coal-dependent economies, informing policy design.

本論文は、発電拡張計画のための分布的ロバスト二層最適化（DR-BiLevel）フレームワークを開発するものであり、内生的ワッサーシュタイン曖昧性集合を通じて意思決定依存の不確実性を明示的にモデル化する。本フレームワークは、再生可能エネルギー投資が運用上の不確実性を増大させる一方、貯蔵投資がそれを低減させるという、従来手法では無視されてきた動態を捉える。バングラデシュの電力部門（設備容量28.9 GW）に適用したところ、DR-BiLevelアプローチは、標準的な分布的ロバスト最適化よりも8.5%、ロバスト最適化よりも20.8%低コストの拡張計画を導き出し、95%の信頼性保証を維持した。拡張された列・制約生成アルゴリズムは、実用的な計算時間（完全なケーススタディで8.5時間）で有限収束を達成する。結果は、現実的な移行経路を示唆する：コミット済みの石炭プロジェクト（8.2 GW）を完了させるが新規の石炭開発は停止する；2041年までに18 GWの太陽光と5 GWの洋上風力の導入を通じて35%の再生可能エネルギー普及率を達成する；4.8 GWの原子力容量を配備する；貯蔵容量を4 GWに拡張する。炭素価格感応度分析は、合理的な燃料転換を誘発する経済的閾値として$25–35/tCO₂を特定する。本フレームワークは、意思決定依存の不確実性を明示的にモデル化することが最適戦略を根本的に変えることを実証し、石炭依存型発展途上経済におけるエネルギー移行計画への実践可能な指針を提供する。新規のDR-BiLevelフレームワークは、インフラ決定が将来の不確実性構造をどのように形成するかをモデル化する。意思決定依存のワッサーシュタイン曖昧性集合は、内生的な不確実性の動態を捉える。95%の信頼性保証を維持しながら、標準的なDROと比較して8.5%のコスト削減。バングラデシュにとっての経済的炭素価格閾値として$25–35/tCO₂を特定。最適経路：再生可能エネルギー35%、原子力4.8 GW、コミット済みプロジェクトを超える新規石炭なし。新規のDR-BiLevelフレームワークは、インフラ決定が将来の不確実性構造をどのように形成するかをモデル化する。意思決定依存のワッサーシュタイン曖昧性集合は、内生的な不確実性の動態を捉える。95%の信頼性保証を維持しながら、標準的なDROと比較して8.5%のコスト削減。バングラデシュにとっての経済的炭素価格閾値として$25–35/tCO₂を特定。最適経路：再生可能エネルギー35%、原子力4.8 GW、コミット済みプロジェクトを超える新規石炭なし。バングラデシュのエネルギー移行のためのDR-BiLevelフレームワークと主要な知見。

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。

This paper develops a distributionally robust bi-level optimization (DR-BiLevel) framework for generation expansion planning that explicitly models decision-dependent uncertainty through endogenous Wasserstein ambiguity sets. The framework captures how renewable investments increase operational uncertainty while storage investments reduce it—a dynamic ignored by conventional methods. Applied to Bangladesh’s power sector (28.9 GW installed capacity), the DR-BiLevel approach yields expansion plans 8.5% less costly than standard distributionally robust optimization and 20.8% less costly than robust optimization, while maintaining 95% reliability guarantees. The enhanced column-and-constraint generation algorithm achieves finite convergence with practical computation times (8.5 h for the full case study). Results suggest a pragmatic transition pathway: complete committed coal projects (8.2 GW) but halt new coal development; achieve 35% renewable penetration by 2041 through 18 GW solar and 5 GW offshore wind deployment; deploy 4.8 GW nuclear capacity; and expand storage to 4 GW. Carbon pricing sensitivity analysis identifies $25–35/tCO2 as the economic threshold triggering rational fuel switching. The framework demonstrates that explicitly modeling decision-dependent uncertainty fundamentally changes optimal strategies, providing actionable guidance for energy transition planning in coal-dominant developing economies. Novel DR-BiLevel framework models how infrastructure decisions shape future uncertainty structures.Decision-dependent Wasserstein ambiguity sets capture endogenous uncertainty dynamics.8.5% cost reduction versus standard DRO while maintaining 95% reliability guarantees.Identifies $25–35/tCO₂ as economic carbon pricing threshold for Bangladesh.Optimal pathway: 35% renewables, 4.8 GW nuclear, no new coal beyond committed projects. Novel DR-BiLevel framework models how infrastructure decisions shape future uncertainty structures. Decision-dependent Wasserstein ambiguity sets capture endogenous uncertainty dynamics. 8.5% cost reduction versus standard DRO while maintaining 95% reliability guarantees. Identifies $25–35/tCO₂ as economic carbon pricing threshold for Bangladesh. Optimal pathway: 35% renewables, 4.8 GW nuclear, no new coal beyond committed projects. DR-BiLevel framework and key findings for Bangladesh’s energy transition.

• openalex https://figshare.com/articles/dataset/Distributionally_robust_bi-level_optimization_for_coal-dominant_generation_expansion_planning_under_deep_uncertainty_A_decision-dependent_framework_for_Bangladesh_s_energy_transition/32964047first seen 2026-08-01 05:02:56 · last seen 2026-08-01 05:04:28