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データとコード：カリフォルニア州・テキサス州における電気自動車充電の時間依存型カーボンフットプリント分析

Data and code for: Time-dependent carbon footprint analysis of electric vehicle charging in California and Texas (原題)

Eralp Şener

Mendeley Dataデータセット2026-11-04#EV・輸送Origin: US経営インパクト: コスト削減対象セクター: transport
DOI: 10.17632/2yss8fr7md
原典: https://doi.org/10.17632/2yss8fr7md

🤖 gxceed AI 要約

日本語

CAISOとERCOTの2019〜2025年の時間別炭素強度系列をEIA-930から構築し、EV充電シナリオの炭素フットプリントを分析するデータ・コード公開。限界排出係数、モンテカルロ、ブートストラップ、平日・週末、蓄電池、輸入調整などの感度分析を含む。充電タイミングが排出量に与える影響を定量化する再現可能な基盤を提供する。

English

Public dataset and code building hourly carbon-intensity series (2019–2025) for CAISO and ERCOT from EIA-930, with EV charging-scenario results and sensitivity analyses (marginal emission factors, Monte Carlo, bootstrap, weekday/weekend, storage, import adjustment). Provides a reproducible basis for quantifying how charging timing affects EV emissions.

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

再現可能な時間別炭素強度データは、日本でもEV充電や需要側の排出量算定、Scope 2の時間別評価を検討する実務に応用可能。SSBJのScope 3・電力排出係数議論にも示唆を与える。

In the global GX context

Hourly carbon-intensity data and marginal-emission-factor methods inform time-matched electricity accounting debates relevant to Scope 2 guidance and corporate EV-fleet decarbonization under global disclosure frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:時間別炭素強度と限界排出係数の手法・感度分析を再利用できる。

🏢実務担当者:EV fleet充電のタイミング最適化による排出削減・報告に活用できる。

🏛政策担当者:時間別排出係数や充電インフラ政策の設計根拠として参照できる。

📄 Abstract（原文）

Processed hourly carbon intensity series (2019–2025) for the CAISO and ERCOT balancing authorities derived from U.S. EIA Form EIA-930, charging-scenario results, sensitivity analyses (marginal emission factors, Monte Carlo, bootstrap, weekday/weekend, storage, CAISO import adjustment) and the Node.js analysis scripts. Raw EIA-930 files are publicly available from https://www.eia.gov/electricity/gridmonitor/ and are not redistributed. See README.md.

🔗 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。