BIMP地域電力グリッドの持続可能なエネルギー転換：技術ランキングと最適ミックス

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

🔬研究者:Provides a methodological framework combining LEAP and TOPSIS for renewable technology prioritization in regional grids.

🏢実務担当者:Offers insights for energy planners and utilities on optimal renewable mix and investment needs for regional interconnection.

🏛政策担当者:Informs regional energy policy and cross-border cooperation strategies for achieving net-zero emissions.

地域間電力連系は、ネットゼロ排出達成に向けた重要な機会をもたらす。しかし、利害関係者の基準が対立するため、技術の優先順位付けは依然として困難である。本研究は、ブルネイ・インドネシア・マレーシア・フィリピン（BIMP）地域の連系グリッドにおける技術優先順位付けのための、統合型低排出分析プラットフォーム（LEAP）と多基準意思決定分析（MCDA）アプローチを開発する。2025年から2050年の期間について、6つの地域ノード、5つの連系線、および5つの再生可能エネルギー源（水力、太陽光PV、風力、地熱、バイオマス）にわたり、LEAPを用いて6つのシナリオを開発した。次に、11の基準を用いて、12の感度シナリオにわたり、理想解への類似度による順位付け手法（TOPSIS）分析を実施した。結果は、水力が最もバランスの取れたプロファイルを示し、高い多基準スコア（0.565）と低い順位変動性（平均絶対偏差/MAD 0.611）、および62%のペアワイズ優位率を兼ね備えていることを示す。太陽光PVは最も高い多基準スコア（0.671）を達成し、12シナリオ中8シナリオで第1位となるが、その順位は特に経済優先条件下で大幅に低下する（MAD = 1.222）。最適な技術ポートフォリオには、77～85GWの再生可能エネルギー容量と1,460～1,510億米ドルの投資が必要であり、再生可能技術ごとに比較的バランスの取れた配分となる。統合フレームワークは、技術的エネルギー・モデリングと多基準意思決定分析を首尾よく橋渡しし、地域のネットゼロ達成に向けた技術特化型戦略ではなく、多様な再生可能技術の利用を支持するものである。

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。

Regional power interconnection presents an important opportunity for reaching net-zero emissions. However, technology prioritization remains challenging due to conflicting stakeholder criteria. This study develops an integrated Low Emission Analysis Platform (LEAP) and Multi Criteria Decision Analysis (MCDA) approach for technology prioritization in the interconnected grids of the Brunei-Indonesia-Malaysia-Philippines (BIMP) region. Six scenarios were developed using LEAP across six regional nodes, five interconnections and five renewable energy sources (hydro, solar PV, wind, geothermal, and biomass) for the period 2025–2050. Next, Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) analysis was performed with 11 criteria across 12 sensitivity scenarios. The results show that hydro demonstrates the most balanced profile, combining a strong multi-criteria score (0.565) with low ranking variability (mean absolute deviation/MAD of 0.611) and a 62% pairwise dominance rate. Solar PV achieves the highest multi-criteria scores (0.671) and ranks first in 8 of 12 scenarios, but its ranking drops significantly (MAD = 1.222), particularly under economic priority conditions. Optimal technology portfolios will require 77–85 GW of renewable capacity and USD 146–151 billion in investment, with a relatively balanced allocation per renewable technology. The integrated framework successfully bridges technical energy modelling with multi-criteria decision analysis, supporting the use of diversified renewable technologies rather than technology-specific strategies for regional net-zero achievement.

• openalex https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2026.128463first seen 2026-08-07 04:55:15