安全性、経済性、環境持続可能性を考慮した発電容量区間計画

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Researchers in power system planning can adopt the interval optimization approach to handle renewable uncertainty in capacity expansion models.

🏢実務担当者:Utility planners can use the proposed intervals to evaluate trade-offs between security and decarbonization investments.

🏛政策担当者:Energy regulators can reference this method to design reliability frameworks that accommodate high renewable shares.

従来の決定論的予測に依存する発電設備拡張計画は、再生可能エネルギーの高普及によってもたらされる深刻な不確実性により、ますます課題に直面している。風力発電の変動幅が拡大するにつれ、予測誤差は大幅に増加している。その結果、従来の方法論では、極端な運用条件下でのセキュリティ基準と低炭素目標の追求との間のバランスを維持することが困難になっている。本研究では、セキュリティ、経済性、環境持続可能性を考慮した区間パラメータ発電容量計画モデルを開発する。風力発電出力の区間不確実性に対処するため、区間線形計画法（ILP）に基づく解法フレームワークを提案する。楽観的シナリオと悲観的シナリオを構築することにより、風力発電ユニットと火力発電ユニットの両方の最適建設容量区間を決定する。新規のアフィン演算戦略とロバスト双対変換の適用を通じて、提案モデルは混合整数線形計画法（MILP）問題に再定式化され、商用最適化ソルバーを用いて効率的に解くことができる。数値結果は、提案モデルが最悪ケース条件下でのシステムセキュリティを確保するための物理的境界を効果的に確立し、それにより意思決定者に、様々なリスク選好にわたって経済効率、運用セキュリティ、環境持続可能性のバランスを取る多用途の戦略を提供することを実証している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Traditional generation expansion planning, which relies on deterministic forecasts, is increasingly challenged by the severe uncertainties introduced by high penetrations of renewable energy. As the fluctuation amplitude of wind power intensifies, forecasting errors have increased significantly. Consequently, conventional methodologies struggle to maintain a balance between the security baseline under extreme operating conditions and the pursuit of low-carbon objectives. In this study, an interval-parameter generation capacity planning model is developed, accounting for security, economy, and environmental sustainability. To address the interval uncertainty of wind power output, a solution framework based on interval linear programming (ILP) is proposed. By constructing optimistic and pessimistic scenarios, the optimal construction capacity intervals for both wind and thermal power units are determined. Through the application of novel affine arithmetic strategy and robust dual transformation, the proposed model is reformulated into a mixed-integer linear programming (MILP) problem, which can be efficiently solved using commercial optimization solvers. Numerical results demonstrate that the proposed model effectively establishes physical boundaries to ensure system security under worst-case conditions, thereby providing decision-makers with versatile strategies that balance economic efficiency, operational security, and environmental sustainability across varying risk preferences.

• semanticscholar https://doi.org/10.1109/aeees69423.2026.11556873first seen 2026-07-02 06:24:18 · last seen 2026-09-09 05:42:09