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An efficient energy planning model optimizing cost, emission, and social impact with different carbon tax scenarios

コスト、排出、社会的影響を最適化する炭素税シナリオに基づく効率的なエネルギー計画モデル (AI 翻訳)

Ratanakuakangwan S.

Applied Energy📚 査読済 / ジャーナル2022-11-01#炭素価格経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1016/j.apenergy.2022.119792
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85135703688

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、異なる炭素税シナリオのもとでコスト、排出、社会的影響を最適化するエネルギー計画モデルを提案している。エネルギー転換と政策分析に貢献する。

English

This paper proposes an energy planning model that optimizes cost, emissions, and social impact under different carbon tax scenarios, contributing to energy transition and policy analysis.

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

日本ではカーボンプライシングの導入が議論されており、本モデルは石炭火力から再生可能エネルギーへの移行や産業界のコスト負担の定量評価に活用できる。

In the global GX context

This model aligns with global carbon pricing debates (e.g., EU ETS, CBAM) and can inform energy transition planning in various jurisdictions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:エネルギーシステムモデルやカーボンプライシング研究の参考になる。

🏢実務担当者:エネルギー計画担当者が炭素税の影響を評価し、コスト最適化に活用できる。

🏛政策担当者:炭素税の税率設定や政策設計の定量的根拠を提供できる。

🔗 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。