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J-GLOBAL ID：201702242249403175   整理番号：17A0908562

技術進歩による減少に期待される風力発電コスト【Powered by NICT】

Wind power costs expected to decrease due to technological progress

著者 (4件)： Williams Eric (Golisano Institute for Sustainability, Rochester Institute of Technology,1 Lomb Memorial Dr, Rochester, NY 14623, United States) ,  Hittinger Eric (Department of Public Policy, Rochester Institute of Technology,1 Lomb Memorial Dr, Rochester, NY 14623, United States) ,  Carvalho Rexon (Golisano Institute for Sustainability, Rochester Institute of Technology,1 Lomb Memorial Dr, Rochester, NY 14623, United States) ,  Williams Ryan (Golisano Institute for Sustainability, Rochester Institute of Technology,1 Lomb Memorial Dr, Rochester, NY 14623, United States)
資料名： Energy Policy  (Energy Policy)
巻： 106  ページ： 427-435  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0246B  ISSN： 0301-4215  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風力発電における将来のコスト削減の可能性は採用と支援政策に影響を与える。コスト低減の事前分析は矛盾した結果を与えた。学習速度,生産の倍加当り分数コスト低減は,研究に依存して 3%から%の範囲にあった。コンセンサスの欠如は,風力発電の将来コストの予測における高い変動性に寄与している。学習率はデータセットの開始と終了年研究の地理的範囲に非常に敏感であることを見出した。資本費用における容量因子利得,風品質低下,そして外因性シフトを説明する単一因子経験曲線に基づいて,時間的変化の減少による改良モデルを開発した。地球採用モデルを用いて,風学習率は7.7%と11%の間であり,9.8%の優先推定。将来の風力発電開発のためのグローバルなシナリオを用いて,この学習速度範囲は,風力発電のコストは2030であり,多くの他の予測のより低い2015年の5.5セント/kWhから4.1 4.5セント/kWhに低下することを意味している。得られたならば,風力発電は2030年までに新しい発電の最も安価な形態である可能性があり,風中の支援及び投資が維持または拡張すべきであることを示唆した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測 ,  利得 ,  地球 ,  学習 ,  エネルギー政策 ,  *風 ,  *風力発電 ,  地理学 ,  原価低減 ,  風力エネルギー ,  資本費用 ,  経時変化
準シソーラス用語： 低価格 ,  品質劣化 ,  学習速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 風力エネルギー ,  技術的進歩 ,  コスト傾向 ,  予測 ,  エネルギー政策

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

タイトルに関連する用語 (2件)： 期待 ,  風力発電