REMix-NZエネルギーシステム最適化データセット：2020～2050年における電力・熱・運輸の脱炭素化のための5つのシナリオ

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

🔬研究者:Energy system modellers can use this open dataset for benchmarking or to extend scenario analysis in other regions.

🏢実務担当者:Utility and energy planners can gain insights into the trade-offs between electrification, biomass, and hydrogen in decarbonizing heat and transport.

🏛政策担当者:Policymakers can reference the scenario framework to understand the implications of different technology pathways for achieving net-zero emissions.

このデータセットには、2020年から2050年を対象期間とするアオテアロア・ニュージーランドの多部門エネルギーシステムモデルの入力データ、モデル構築スクリプト、および最適化結果が含まれています。モデルはオープンソースのREMixフレームワークを用いて開発され、11の地域ノードにわたって時間分解能1時間で解かれ、完全な電力系統ならびに熱および輸送のエネルギー需要を捕捉しています。 5つの長期シナリオが含まれています： GP （グローバル予測）：アオテアロア・ニュージーランドの世界動向予測と整合するエネルギー需要および技術コストの前提 NT（国家目標）：アオテアロア・ニュージーランドの公式な排出削減目標に整合する（かつそれに限定された）経路 ELEC+（電化+）：熱および輸送の最終用途における加速的な直接電化シナリオ BIO+（バイオマス+）：拡大されたバイオエネルギーキャリアおよびバイオマスベースの燃料転換を伴う経路 H2+（水素+）：グリーン水素およびその派生燃料によるより間接的な電化を伴う経路 モデルには、発電（水力、地熱、太陽光PV、陸上および洋上風力、ガスタービン、バイオマス、石炭、ディーゼル）、水力発電貯水池、バッテリー貯蔵、ならびに電解槽、メタン化装置、フィッシャー・トロプシュ合成、直接空気回収（DAC）、および水素燃料電池を備えた大規模な多エネルギーシステムが含まれています。各シナリオは、2050年のネットゼロCO₂制約の下でシステムコスト最小化のために最適化されています。   このリポジトリの内容： モデル入力データを構築するためのPythonスクリプト（build.py）、GAMS最適化を実行するためのスクリプト（run.py）、および結果を後処理するためのスクリプト（evaluate_scenarios.py） 入力データ：地域別発電所データベース、時間別電力需要プロファイル（年間8,760時間）、再生可能エネルギー賦存量および設備利用率、多部門燃料需要予測 7つのモデル年（2020年、2025年、2030年、2035年、2040年、2045年、2050年）にわたる全5シナリオのGAMS結果ファイル（.gdx） ソフトウェア要件：Python ≥ 3.10、REMixフレームワーク、GurobiまたはCPLEXソルバーを備えたGAMS。

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。

This dataset contains the input data, model build scripts, and optimisation results for a multi-sector energy system model of Aotearoa New Zealand covering the period from 2020 to 2050. The model is developed using the open-source REMix framework and solved at hourly temporal resolution across 11 regional nodes, capturing the full electricity grid as well as heat and transport energy demands. Five long-term scenarios are included: GP  (Global Projections) : energy demand and technology cost assumptions consistent with global trend projections for Aotearoa New Zealand NT (National Targets) : a pathway aligned with (and limited to) Aotearoa New Zealand's official emissions reduction targets ELEC+ (Electrification+) : an accelerated direct electrification scenario for heat and transport end-uses BIO+ (Biomass+) : a pathway with expanded bioenergy carriers and biomass-based fuel conversion H2+ (Hydrogen+) : a pathway with more indirect electrification with green hydrogen and derivatives The model includes electricity generation (hydro, geothermal, solar PV, onshore and offshore wind, gas turbines, biomass, coal, diesel), hydropower reservoirs, battery storage, and an extensive multi-energy system with electrolysers, methanisers, Fischer-Tropsch synthesis, direct air capture (DAC), and hydrogen fuel cells. Each scenario is optimised for system cost minimisation subject to a net-zero CO₂ constraint in 2050.   Contents of this repository: Python scripts for building model input data ( build.py ), running the GAMS optimisation ( run.py ), and post-processing results ( evaluate_scenarios.py ) Input data: regional power plant database, hourly electricity demand profiles (8,760 h/year), renewable energy potential and capacity factors, multi-sector fuel demand projections GAMS result files (.gdx) for all five scenarios across seven model years (2020, 2025, 2030, 2035, 2040, 2045, 2050) Software requirements: Python ≥ 3.10, REMix framework, GAMS with Gurobi or CPLEX solver.

• Zenodo https://zenodo.org/records/20593095first seen 2026-06-09 04:16:01 · last seen 2026-06-16 04:13:59