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ハイパースケールキャンパス向けメーター背後電力：複数市場の技術経済フレームワーク（コードとデータ）

Behind-the-Meter Power for Hyperscale Campuses: Multi-Market Techno-Economic Framework (code and data) (原題)

Dutta, Sweta

Zenodoプレプリント2026-08-05#エネルギー転換Origin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: data_center
DOI: 10.5281/zenodo.21803458
原典: https://zenodo.org/records/21803458

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本リポジトリは、炭素価格と設備リードタイムの不確実性下でのグリッド制約付きエネルギー供給に関する技術経済フレームワークのコードとデータを提供する。NREL PVWattsの日射データを用い、市場アーキタイプを代表するメトロ座標で太陽光発電をモデル化する。論文の表4と図1〜5を再現可能。

English

This repository provides code and data for a techno-economic framework for grid-constrained energy supply under carbon pricing and equipment lead-time uncertainty, applied to hyperscale campuses. It uses NREL PVWatts solar profiles for representative market archetypes and reproduces Table 4 and Figures 1-5 of the manuscript.

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

日本のデータセンター市場では、再生可能エネルギー調達と炭素価格の影響が重要。本フレームワークは、日本の事業者が自家発電やPPAの経済性を評価する際の参考になる。

In the global GX context

For global audiences, this framework addresses the growing need for techno-economic analysis of behind-the-meter power in data centers, especially under carbon pricing mechanisms like the EU ETS and emerging disclosure requirements. It offers a reproducible model for assessing renewable and storage investments.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a reproducible techno-economic model for energy supply in data centers under carbon pricing and lead-time uncertainty.

🏢実務担当者:Useful for data center operators and energy managers to evaluate behind-the-meter solar and storage investments under carbon costs.

🏛政策担当者:Offers insights into how carbon pricing affects energy infrastructure decisions for large energy consumers.

📄 抄録（日本語訳）

原稿「Behind-the-Meter Power for Hyperscale Campuses: A Multi-Market Techno-Economic Framework for Grid-Constrained Energy Supply Under Carbon Pricing and Equipment Lead-Time Uncertainty」に付随するコードとデータ。MDPI Energies に投稿済み。 本リポジトリには、原稿の表4および図1から図5を再現するために必要なPythonモデル、データインベントリ、図作成スクリプトが含まれている。太陽光プロファイルは、市場のアーキタイプを代表する公開の代表的なメトロ座標に対する典型気象年データを用いてNREL PVWatts V8から取得したものであり、特定の施設の所在地は特定されていない。 モデルの実行には無料のNREL APIキーが必要であり、NREL_API_KEY環境変数を介して提供される。セットアップおよび実行手順についてはREADME.mdを参照のこと。 ライセンス：コードはMITライセンスの下で公開されている。データファイルおよびドキュメントはCC BY 4.0の下で公開されている。

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。

📄 Abstract（原文）

Code and data accompanying the manuscript "Behind-the-Meter Power for Hyperscale Campuses: A Multi-Market Techno-Economic Framework for Grid-Constrained Energy Supply Under Carbon Pricing and Equipment Lead-Time Uncertainty", submitted to MDPI Energies. The repository contains the Python model, the data inventory, and the figure scripts needed to reproduce Table 4 and Figures 1 through 5 of the manuscript. Solar profiles are drawn from NREL PVWatts V8 using typical-meteorological-year data for public representative metro coordinates that stand in for market archetypes; no specific facility location is identified. Running the model requires a free NREL API key, supplied through the NREL_API_KEY environment variable. See README.md for setup and run instructions. Licensing: code is released under the MIT License; data files and documentation are released under CC BY 4.0.

🔗 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。