気候強靱かつ低炭素な電力システム計画のためのベイジアンネットワークに基づく非決定論的最適化モデル：カナダ・ノバスコシア州のケーススタディ

日本語

ベイジアンネットワークを用い、気候変動下の不確実性を考慮して低炭素かつ気候強靱な電力システムを計画する最適化モデルを提案。カナダ・ノバスコシア州を対象に、再エネ導入と系統強靱化のトレードオフを定量評価する。

English

Proposes a Bayesian-network-based non-deterministic optimization model for planning low-carbon, climate-resilient power systems under uncertainty. Applied to Nova Scotia, Canada, it quantifies trade-offs between renewable deployment and grid resilience.

日本のGX文脈において

日本では再エネ大量導入と電力系統の強靱化がGX推進の焦点であり、不確実性下の系統計画手法は電力会社・政策当局にとって参考になる。ただし開示・会計面の示唆は乏しい。

In the global GX context

Adds to the global literature on climate-resilient grid planning under deep uncertainty, relevant to transition pathways and adaptation finance debates, though it does not engage TCFD/ISSB disclosure frameworks directly.