エネルギー・炭素同時最適化に基づく電力系統のマルチシナリオ炭素排出フロー分析
Multi-scenario carbon emission flow analysis in power systems based on energy-carbon co-optimization (原題)
Xiqiao Lin, Ming Cheng
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、電力系統の低炭素運用を目的に、エネルギーと炭素の同時最適化による炭素排出フロー分析モデルを提案。動的炭素価格フィードバックを組み込み、グリーン電力優先、炭素取引、デマンドレスポンスの3シナリオを評価。シミュレーションでは、炭素価格フィードバックにより排出量をベースライン比で約52〜59%削減できることを示した。
English
This study proposes a multi-scenario carbon emission flow analysis model based on energy-carbon co-optimization for low-carbon power system operation. It incorporates a dynamic carbon-price feedback mechanism and evaluates three scenarios: green power priority, carbon trading, and demand response. Simulation results show that the carbon-price feedback reduces emissions by approximately 52-59% compared to the baseline, while demand response enhances flexibility and low-carbon coordination.
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
日本の電力システム改革やカーボンプライシング導入検討に示唆を与える。特に、地域・パークレベルでのエネルギー・炭素統合運用は、日本における再エネ導入拡大や需給調整市場との連携に応用可能。SSBJ開示におけるScope 2排出量の時間・空間分解能向上にも寄与する可能性がある。
In the global GX context
This paper contributes to global discourse on integrated energy-carbon dispatch and carbon market coupling. Its multi-scenario framework with dynamic carbon pricing offers insights for regions implementing carbon pricing and demand response, aligning with TCFD/ISSB recommendations for granular emissions data. The methodology can inform power system planning and market design in various countries.
👥 読者別の含意
🔬研究者:エネルギー・炭素同時最適化のモデル化と炭素価格フィードバックの効果を定量的に示した点が有用。
🏢実務担当者:電力会社やエネルギーマネジメント事業者は、系統運用や需給調整における低炭素化の具体的な方策を検討する際の参考にできる。
🏛政策担当者:カーボンプライシングやデマンドレスポンスの政策設計において、排出削減効果の定量的根拠を提供する。
📄 Abstract（原文）
Response to China’s “dual carbon” strategy, developing a low-carbon, secure, and efficient power system has become a critical objective in the national energy transition. To address the limitations of existing carbon emission assessment methods—namely low spatiotemporal resolution, incomplete source–load coupling representation, and simplistic carbon-price response mechanisms—this study proposes a multi-scenario carbon emission flow modeling approach based on energy–carbon co-optimization. The proposed model minimizes total system operating cost by jointly optimizing power and carbon flows under energy–carbon balance constraints, integrating photovoltaic, wind, gas turbine, storage, and grid purchase units within a unified optimization framework. A dynamic carbon-price feedback mechanism is incorporated to capture the adaptive adjustment of market signals. Three representative operating scenarios—Green Power Priority, Carbon Trading, and Demand Response—are constructed to evaluate the system’s economic and environmental performance under different policy and market settings. Simulation results indicate that incorporating the carbon-price feedback mechanism reduces total emissions by approximately from 52% to 59% compared with the baseline scenario, while the demand-response mechanism further enhances flexibility and low-carbon coordination, achieving a balanced optimization between economy and sustainability. The proposed framework provides a quantitative and verifiable pathway for low-carbon operation of regional and park-level power systems, offering methodological insights for integrated energy–carbon dispatch and carbon market coupling strategies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1049/icp.2026.3425first seen 2026-08-27 05:05:28
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
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。