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多エネルギー補完システムにおける揚水発電のライフサイクル炭素削減ポテンシャルと経済評価

Lifecycle Carbon Reduction Potential and Economic Valuation of Pumped Storage in a Multi-Energy Complementary System (原題)

Jiangjiang Wu, Junrui Chai, Yuan Qin, Shun Yang

Energies📚 査読済 / ジャーナル2026-06-04#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.3390/en19112713
原典: https://doi.org/10.3390/en19112713

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、中国の認証排出削減量（CCER）メカニズムの枠組みで、多エネルギー補完システムにおける揚水発電のライフサイクル炭素削減ポテンシャルと経済価値を評価。PSOで最適化した分数階灰色モデルを用いて将来の炭素価格を予測し、総炭素削減量約2327万トン、約79.81億元の炭素削減価値を試算。初期7年間のCCER組み入れ期間で2.54億元の炭素クレジット貢献を確認。

English

This study evaluates the lifecycle carbon reduction potential and economic value of pumped storage in a multi-energy complementary system within China's CCER framework. Using a PSO-optimized fractional-order gray model to forecast carbon prices, it estimates 23.27 million tons of CO2 reduction and 7.981 billion CNY in carbon reduction value, with the initial 7-year CCER inclusion period contributing 254 million CNY in carbon credits.

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

中国のCCER制度を活用した揚水発電の炭素削減評価は、日本のJ-クレジットや非化石証書の活用にも示唆を与える。電力系統の柔軟性向上とカーボンプライシングの連携は、日本のGX推進においても重要な視点。

In the global GX context

This paper provides empirical evidence on the economic viability of pumped storage under China's CCER mechanism, offering insights for global carbon market design and energy storage valuation. Although China-specific, the methodology can inform similar assessments in other jurisdictions integrating carbon pricing with power system flexibility.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Offers a methodology combining CCER quantification with price forecasting using fractional-order gray models.

🏢実務担当者:Provides a framework for valuing pumped storage carbon credits in multi-energy systems.

🏛政策担当者:Demonstrates how CCER inclusion can incentivize large-scale energy storage for peak shaving and renewable integration.

📄 抄録（日本語訳）

国際的な気候ガバナンスの枠組み（パリ協定を含む）の下で、世界の脱炭素化プロセスは加速しており、電力システムの柔軟性と低炭素運転に対するより厳しい要件が課されている。このような背景の中、揚水発電所は、高い柔軟性と迅速な応答能力を特徴とし、火力発電を代替してピークシェービングを行う大規模エネルギー貯蔵ソリューションとして機能し、再生可能エネルギーの統合を強化し、多エネルギー補完システムにおいて significant な炭素削減効果をもたらす。中国認証排出削減量（CCER）取引メカニズムの枠組み内で炭素削減計算モデルが開発され、揚水発電の年間炭素削減貢献を定量化する。粒子群最適化（PSO）により最適化された分数次灰色モデル（FGM）を用いて、将来の炭素市場価格が予測され、堅牢な経済評価が促進される。調査結果により、ライフサイクル全体を通じて、揚水発電は約2,327万トンのCO2の総炭素削減を達成でき、約79億8,100万元の炭素削減価値をもたらし、初期の7年間のCCER組み入れ期間において2億5,407万8,700元の炭素クレジットに貢献することが明らかになった。これは重要な経済的・政策的洞察を提供し、炭素削減戦略における中央規制資産として揚水発電を位置付ける先進的な電力システムの設計を支援する。

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）

Under international climate governance frameworks, including the Paris Agreement, the global decarbonization process has accelerated, imposing more stringent requirements on power system flexibility and low-carbon operation. Against this backdrop, pumped storage power stations, characterized by high flexibility and rapid response capability, serve as large-scale energy storage solutions that can replace thermal power for peak shaving, thereby enhancing renewable energy integration and delivering significant carbon reduction benefits in multi-energy complementary systems. A carbon reduction calculation model is developed within the framework of the Chinese Certified Emission Reduction (CCER) trading mechanism to quantify the annual contributions of pumped storage to carbon reduction. Using a Fractional-Order Gray Model (FGM) optimized via Particle Swarm Optimization (PSO), future carbon market prices are forecasted, facilitating a robust economic evaluation. The findings reveal that, over its lifecycle, pumped storage could achieve a total carbon reduction of approximately 23.27 million tons of CO2, yielding approximately 7.981 billion CNY in carbon reduction value, with an initial 7-year CCER inclusion period contributing 254.0787 million CNY in carbon credits. It provides critical economic and policy insights, supporting the design of advanced power systems that position pumped storage as a central regulatory asset in carbon reduction strategies.

🔗 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。