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ハイパースケールデータセンターキャンパスにおけるメーター背後太陽光：米国11市場にわたる資源グレード別炭素価格閾値（コードとデータ）

Behind-the-Meter Solar at Hyperscale Data-Center Campuses: A Resource-Graded Carbon-Price Threshold Across Eleven U.S. Markets (code and data) (原題)

Dutta, Sweta

Zenodoプレプリント2026-08-19#エネルギー転換Origin: US経営インパクト: コスト削減対象セクター: data_center
DOI: 10.5281/zenodo.22010318
原典: https://zenodo.org/records/22010318

🤖 gxceed AI 要約

日本語

米国11市場のハイパースケールデータセンターにおけるメーター背後太陽光の経済性を、資源グレード別の炭素価格閾値として評価するモデルとデータを提供。モンテカルロシミュレーションと感度分析により、立地条件とグリッド価格が閾値に与える影響を定量化し、再現可能な検証ハーネスを備える。

English

This paper provides code and data for evaluating behind-the-meter solar at hyperscale data centers across 11 U.S. markets, expressed as resource-graded carbon-price thresholds. Monte Carlo simulations and sensitivity analyses quantify how location and grid prices affect thresholds, with a reproducible verification harness.

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

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本のデータセンター市場でも再生可能エネルギー調達と炭素価格の連動が進む中、本手法は立地選定や投資判断に応用可能。特に、GXリーグやカーボンプライシング導入を見据えた企業の再エネ投資戦略に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, this work contributes to the growing literature on data-center decarbonization, offering a quantitative framework for assessing solar investments under carbon pricing. It is relevant for ISSB-aligned disclosure and transition finance, as it links physical asset economics to carbon price signals.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a reproducible model for carbon-price thresholds in behind-the-meter solar, useful for energy transition research.

🏢実務担当者:Offers a decision-support tool for data-center operators and investors evaluating solar projects under carbon pricing.

🏛政策担当者:Highlights how carbon price levels can incentivize renewable adoption in the data-center sector, informing policy design.

📄 Abstract（原文）

Code and data for the manuscript "Behind-the-Meter Solar at Hyperscale Data-Center Campuses: A Resource-Graded Carbon-Price Threshold Across Eleven U.S. Markets" (Dutta), currently under peer review. This version restructures the archive around the revised manuscript: figures renumbered (Monte Carlo = Figure 2, threshold vs. capacity factor = Figure 3, robustness = Figure 4, lead-time evidence = Figure S1), adds the grid-price sensitivity sweep behind Table S1 (src/sweep_gridprice.py, data/gridprice_sweep.csv), makes figure output byte-reproducible, and consolidates the supplementary documentation into a single document. The model, hourly input profiles, model outputs, and verification harness are unchanged in substance; running make verify reproduces every reported value.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。