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再現アーカイブ：実世界における不確実性を考慮したグリッド計画（カリフォルニア州ケーススタディ）

Reproduction archive: Uncertainty-Aware Grid Planning in the Real World (two-stage adaptive robust optimization for capacity expansion, California case study) (原題)

Mantegna, Gabriel

Zenodoデータセット2026-08-26#エネルギー転換Origin: US経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.5281/zenodo.22103387
原典: https://zenodo.org/records/22103387

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本アーカイブは、カリフォルニア州の電力系統計画における不確実性を考慮した容量拡大モデルの再現用データとコードを提供する。CPUCの2026-2027年TPP RESOLVEデータセットを用いて、決定論的ケースと3つの適応的ロバスト最適化ケース、および312のストレステストケースを実行するための手順が含まれる。

English

This archive provides data and code to reproduce the uncertainty-aware capacity expansion model for California's grid planning. It includes instructions to run deterministic and three adaptive robust optimization cases, plus 312 stress tests, using the CPUC's 2026-2027 TPP RESOLVE dataset.

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

日本の電力系統計画や長期脱炭素戦略において、再エネ大量導入時の不確実性を考慮した計画手法は重要。本アーカイブは、日本の系統運用者や政策担当者が同様の分析を実施する際の参考となる。

In the global GX context

This archive demonstrates a practical application of adaptive robust optimization for grid planning under uncertainty, relevant to global efforts in integrating renewables and ensuring reliability. It provides a reproducible framework that can be adapted to other regions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a reproducible benchmark for uncertainty-aware capacity expansion models, useful for comparing methods and validating results.

🏢実務担当者:Offers a practical framework for grid planners to incorporate uncertainty into capacity expansion decisions, improving resilience and cost-effectiveness.

🏛政策担当者:Highlights the importance of considering uncertainty in long-term energy planning, informing policy design for renewable integration.

📄 Abstract（原文）

Model inputs, data-processing code, and expected results for re-running the four main planning cases (one deterministic, three adaptive robust) and 312 stress-test cases from the paper's California case study, built from the CPUC's 2026-2027 TPP RESOLVE dataset (a newer vintage than the one used in the paper; the paper's split-budget robust cases are not included). Solves require Julia 1.11.3, Gurobi 12, and the GenX fork at github.com/gmantegna/GenX_Robust . See README.md for full instructions. A research brief for the paper is at zenodo.org/records/18856351 .

🔗 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。