Optimization of Low-Carbon Transition Pathways for Power Systems Considering Renewable Energy Output Uncertainty
再生可能エネルギー出力の不確実性を考慮した電力システムの低炭素移行経路の最適化 (AI 翻訳)
Xiaoqing Yan, Qiuli Zhao, Xue Ma, Fang Li, Bo Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、再生可能エネルギーの出力変動を考慮した電力システムの低炭素移行経路を最適化する手法を提案。不確実性をモデルに組み込み、コストと排出削減のバランスを評価する。中国の電力システムを対象とするが、手法は汎用的である。
English
This study proposes an optimization approach for low-carbon transition pathways of power systems, explicitly considering renewable energy output uncertainty. It balances cost and emission reductions under variability. While applied to China, the methodology is transferable to other regions.
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
中国の電力システムを対象とするが、日本でも再エネ大量導入時の出力変動対策は重要課題。本手法は、日本の系統安定化や長期脱炭素計画策定に示唆を与える可能性がある。
In the global GX context
This paper addresses a core global challenge: integrating variable renewables into power system planning. The optimization framework is relevant for any country pursuing deep decarbonization, including those with high renewable penetration like the EU or US.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Power system modelers can adopt the uncertainty-handling method for low-carbon pathway studies.
🏢実務担当者:Energy planners can use the framework to evaluate trade-offs in renewable integration strategies.
🏛政策担当者:Provides quantitative evidence for designing renewable support policies and grid infrastructure investments.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1109/icgeps69938.2026.11521908first seen 2026-05-27 04:53:46
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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。