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低炭素経済時代における炭素排出権市場の動的規制メカニズムと最適化

The Dynamic Regulation Mechanism and Optimization of the Carbon Emission Rights Market in the Era of Low-Carbon Economy (原題)

Qinghao Zheng

Ingegneria sismica📚 査読済 / ジャーナル2026-04-30#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.65102/is2026288
原典: https://doi.org/10.65102/is2026288

🤖 gxceed AI 要約

日本語

この研究は、低炭素経済下の炭素排出権市場において、深層強化学習（DRL）を用いた動的調整システムを提案。データ層、モデル層、意思決定層、相互作用層からなる知的計算支援システムを構築し、排出監視・予測、価格変動予測、最適化モデルを統合。シミュレーションでは、DRL戦略がベンチマーク戦略やMILP戦略より、純収益、変動性抑制、応答効率で優れることを示した。

English

This study proposes an intelligent computing system for dynamic regulation of carbon emission rights markets using deep reinforcement learning (DRL). It integrates monitoring, prediction, and optimization models, creating a closed-loop 'monitor-predict-decide-feedback' system. Simulations show DRL outperforms benchmarks in net revenue, volatility control, and response efficiency, with cumulative net revenue reaching 7.52 million yuan over 30 days and volatility dropping to 8.7%.

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

日本ではGXリーグや東証カーボンクレジット市場が始動しつつあるが、取引メカニズムの最適化は未着手の課題。本論文のAIによる動的調整手法は、日本の排出量取引の効率化・安定化に示唆を与える。

In the global GX context

As carbon markets expand globally (EU ETS, China ETS, etc.), optimizing regulation with AI becomes increasingly relevant. This paper demonstrates how deep reinforcement learning can improve market stability and efficiency, offering a novel approach for regulators and exchange operators worldwide.

👥 読者別の含意

🔬研究者:A practical application of DRL to carbon market regulation, providing a benchmark for future AI-driven market design studies.

🏢実務担当者:Carbon market operators can explore the proposed intelligent system to enhance price stability and compliance monitoring.

🏛政策担当者:Relevant for designing adaptive carbon pricing mechanisms that respond dynamically to market conditions.

📄 抄録（日本語訳）

低碳経済発展の背景のもと、炭素排出権取引は重要な制度設計として、排出削減の制約、価格シグナル、資源配分の役割を効果的に調整することができる。しかし、現在の市場運営には、排出データの範囲が広く量が多いこと、価格伝達の範囲が広くチェーンが長いこと、規制が遅れていることなどの問題が依然として存在する。本稿では、炭素排出市場における炭素排出権取引の動的規制をどのように実現するかを研究する。コンピュータ科学の助けを借りて、データ層、モデリング層、意思決定層、相互作用層に基づく知的計算支援システムを構築する。このシステムに基づき、炭素排出モニタリング・予測モデル、炭素枠市場価格変動予測モデル、および深層強化学習手法を用いた炭素排出権取引の動的調整最適化モデルを確立した。最終的に、「モニタリング-予測-意思決定-フィードバック」の閉ループシステムを得た。最後に、システムのシミュレーションを行い、異なる制御戦略の有効性を比較した。結果は、提案されたDRL戦略が、純収益、ボラティリティ制御、応答効率の点でベンチマーク戦略およびMILP戦略よりも優れていることを示している。典型的な30日間のシミュレーションウィンドウでは、累積純収益は752万元に達し、炭素価格変動率は8.7%に低下し、コンプライアンス逸脱率は3.2%に低下し、平均調整応答時間は6分に短縮された。この研究は、炭素排出権市場の調整プロセスに知的計算を組み込むことが、市場運営の正確性、先見性、協調性の向上に役立つことを示唆している。 Povzetek: Študija obravnava uporabo tehnologije navidezne resničnosti pri športnem pouku. Združuje računalniški vid, 3D rekonstrukcijo skeleta, semantično prepoznavanje gibov in virtualno interakcijo. Rezultati kažejo boljšo vizualizacijo gibov, hitrejšo povratno informacijo in večjo interaktivnost. Kljub temu ostajajo izzivi pri večuporabniških scenarijih, udobju opreme, stabilnosti sistema in stroških uvajanja v šolski učni praksi.

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。

📄 Abstract（原文）

Under the background of low-carbon economic development, carbon emission trading, as an important institutional arrangement, can effectively coordinate the role of emission reduction constraints, price signals and resource allocation. However, there are still some problems in the current market operation, such as wide and large amount of emission data, wide range of price transmission and long chain, and lagging regulation. In this paper, how to realize the dynamic regulation of carbon emission trading in carbon emission market is studied. With the help of computer science, an intelligent computing support system based on data layer, modeling layer, decision layer and interaction layer is constructed. Based on the system, the carbon emission monitoring and prediction model, the carbon quota market price change prediction model, and the dynamic adjustment optimization model of carbon emission trading using deep reinforcement learning method were established. Finally, the closed-loop system of "monitoring-prediction-decision-feedback" is obtained. Finally, the system is simulated and the effectiveness of different control strategies is compared. The results show that the proposed DRL strategy outperforms the benchmark strategy and MILP strategy in terms of net income, volatility control, and response efficiency. In the typical 30-day simulation window, the cumulative net income reaches 7.52 million yuan, the carbon price volatility rate drops to 8.7%, the compliance deviation rate drops to 3.2%, and the average adjustment response duration is shortened to 6 minutes. The study suggests that embedding intelligent computing in the adjustment process of the carbon emission rights market helps improve the accuracy, forward-looking nature, and coordination of market operation. Povzetek: Študija obravnava uporabo tehnologije navidezne resničnosti pri športnem pouku. Združuje računalniški vid, 3D rekonstrukcijo skeleta, semantično prepoznavanje gibov in virtualno interakcijo. Rezultati kažejo boljšo vizualizacijo gibov, hitrejšo povratno informacijo in večjo interaktivnost. Kljub temu ostajajo izzivi pri večuporabniških scenarijih, udobju opreme, stabilnosti sistema in stroških uvajanja v šolski učni praksi.

🔗 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。