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Hourly renewable energy generation and electricity demand in Ireland in 2050

アイルランドにおける2050年の時間別再生可能エネルギー発電量と電力需要 (AI 翻訳)

Charlene Vance, Aina Maimó-Far, Divyanshu Sood, Daniel Cassidy, James O’Donnell, C. Sweeney, Eoin Syron

Mendeley Dataデータセット2026-06-22#再生可能エネルギーOrigin: EU対象セクター: power
DOI: 10.17632/9t5y2c6ghn.2
原典: https://doi.org/10.17632/9t5y2c6ghn.2

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本データセットは、アイルランドにおける2050年の時間別再生可能エネルギー発電量（洋上風力、陸上風力、太陽光）と電力需要（住宅、産業、商業、データセンター、EV）を提供する。将来シナリオに基づき、気候モデル（低温暖化・高温暖化）も考慮している。エネルギー転換のモデリングに有用。

English

This dataset provides hourly renewable generation (onshore wind, offshore wind, solar PV) and electricity demand (residential, industrial, commercial, data centers, EV) for Ireland in 2050, based on future scenarios including climate modeling. Useful for energy transition modeling.

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

アイルランドの事例ではあるが、日本でも再生可能エネルギー大量導入時の需給調整やデータセンター・EVの需要増加を検討する上で参考となる。

In the global GX context

While Ireland-specific, the dataset offers insights for regions integrating high shares of renewables and electrifying transport and data centers. It demonstrates scenario modeling useful for global energy transition planning.

👥 読者別の含意

🔬研究者:A reference dataset for validating energy system models and scenarios for high-renewable penetration with sectoral demand details.

🏛政策担当者:Provides a basis for comparing renewable integration challenges across countries.

📄 Abstract（原文）

This dataset contains hourly data (in MW) for renewable energy generation and electricity demand in 2050 for the Republic of Ireland. The data is broken down by renewable energy generation type (OnW = onshore wind, OffW = offshore wind, Sol = solar PV) and electricity demand sector (Res = residential, Ind = industrial, Com = commercial excluding data centres, DC = data centres, EV = road transport). The dataset is based on futures scenario modelling which includes the higher (H) and lower (L) extremes of expected supply and demand, and the impact of climate modelling, where profiles are generated using historical climate data (Historical), a low warming scenario (SSP 1-2.6), or high warming scenario (SSP 5-8.5).

🔗 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。