中国陸上風力拡大におけるエネルギー・コスト・炭素トレードオフの定量化：ライフサイクルに基づくタービン設計最適化
Quantifying energy–cost–carbon tradeoffs in China's onshore wind expansion: A life cycle-based turbine design optimization (原題)
Simeng Chen, Changqing Xu, Huimin Chang, Jianchuan Qi, Jing Guo, Ruru Han, Chuke Chen, Jian Zuo, Nan Li, Ming Xu
🤖 gxceed AI 要約
日本語
中国の陸上風力を対象に、ロータ径・ハブ高さと年間発電量・ライフサイクルコスト・GHG排出を結びつける地域別最適化フレームワークを構築。適地2.61百万km²を特定し、発電・コスト・炭素の各制約下でタービン構成を選定。最小コスト解は0.25元/kWh・15.0gCO₂eq/kWh、最小炭素解は13.3gCO₂eq/kWhだがコストは0.75元/kWhに上昇する。
English
A region-specific framework links turbine rotor diameter and hub height to annual energy production, life-cycle cost, and life-cycle GHG emissions for China's onshore wind. Screening identifies 2.61 million km² of eligible land; separate optimizations under generation, cost, and carbon constraints select turbine configurations. The minimum-cost solution yields 0.25 CNY/kWh at 15.0 g CO₂-eq/kWh, while minimizing carbon intensity reaches 13.3 g CO₂-eq/kWh at 0.75 CNY/kWh.
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
日本では再エネ拡大と電源の低炭素化がGX政策の柱であり、風力のLCA炭素強度やコスト最適化の考え方は、国内の再エネ調達・電源計画やScope2削減戦略を検討する企業・政策担当者にとって参考になる。ただし中国固有の風況・価格前提に依存する点には留意が必要。
In the global GX context
As global disclosure frameworks (TCFD/ISSB) increasingly demand Scope 2 and life-cycle emissions data, this study offers a quantitative method for evaluating the carbon intensity and cost trade-offs of wind power deployment. It contributes to the broader energy transition literature by integrating LCA with turbine design optimization, though its China-specific assumptions limit direct transferability.
👥 読者別の含意
🔬研究者:風力のLCAと設計最適化を統合した手法は、再エネの炭素強度評価や電源構成モデル研究に応用可能。
🏢実務担当者:再エネ調達やScope2削減目標の設定において、コストと炭素のトレードオフを定量的に把握する視点を提供。
🏛政策担当者:再エネ導入政策や炭素価格設計において、ライフサイクル炭素とコストの地域別最適化の重要性を示唆。
📄 Abstract（原文）
China's onshore wind expansion must reconcile electricity generation, life-cycle cost, and life-cycle carbon emissions across heterogeneous wind regimes. We develop a region-specific assessment and turbine-design optimization framework linking rotor diameter and hub height to annual energy production, life-cycle cost, and greenhouse gas emissions from component manufacturing to grid delivery. Spatial screening identifies 2.61 million km 2 of eligible land, representing 27.2% of China's land area. Under a uniform-design assessment using the reference wind speed, maximum geometric capacity reaches 10.1 TW, with gross generation of 30 PWh/yr and 10.6 PWh/yr after an idealized infinite-array adjustment. Separate national optimizations select turbine configurations across wind-speed zones under generation, cost, and carbon constraints, assuming full development of eligible land and using gross generation. The minimum-unit-cost solution generates 38.2 PWh/yr at 0.25 CNY/kWh and a carbon intensity of 15.0 g CO₂-eq/kWh. Minimizing carbon intensity lowers it to 13.3 g CO₂-eq/kWh but raises unit cost to 0.75 CNY/kWh, with generation of 40.2 PWh/yr. Selected turbine dimensions and rated powers generally decrease beyond their respective peaks in low-to-intermediate wind-speed zones; the minimum‑carbon-intensity solution generally favors larger rotors and higher-rated turbines. By quantifying energy–cost–carbon trade-offs, the framework supports turbine selection tailored to regional wind conditions and economic or carbon objectives.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- primary_source https://doi.org/10.1016/j.eiar.2026.108724first seen 2026-09-21 00:05:45
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