再生可能エネルギー支援政策評価:市場モデリングにおける長期不確実性の役割【JST・京大機械翻訳】

Scott Ian J.; Scott Ian J.; Scott Ian J.; Scott Ian J.; Botterud Audun; Carvalho Pedro M.S.; Carvalho Pedro M.S.; Silva Carlos A. Santos; Silva Carlos A. Santos

文献

J-GLOBAL ID：202002249615900458 整理番号：20A2652980

再生可能エネルギー支援政策評価:市場モデリングにおける長期不確実性の役割【JST・京大機械翻訳】

Renewable energy support policy evaluation: The role of long-term uncertainty in market modelling

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資料名：
巻： 278 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： A0097A ISSN： 0306-2619 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

政策決定者は,持続可能な電力システムへの移行をサポートするための政策の選択,設計,および実施によってタスクされる。タスクの一部として,それらは,それらに利用可能なオプションを定量化し,比較するために,しばしばモデルになる。本研究では,異なる脱炭素あるいは再生可能支援政策を評価するために用いたモデリングにおける長期不確実性を表すアプローチの重要性を調べた。6つの異なる政策オプションを比較した。CO_2排出のキャップ(キャップと取引スキームとして),CO_2価格,再生可能容量目標,グリーン証明書方式,再生可能発電補助金,および再生可能資本補助金。小型電力系統の事例研究では,複数の異なる独立シナリオ(シナリオ解析やモンテカルロシミュレーションのような)として不確実性を捉える試みが,確率的最適化モデルで測定されたように,競合電力市場の反応を表すのに不十分に機能する。意思決定を行うためのこのアプローチを用いた政策メーカーは,その目標を満たすのに必要なよりも,政策55%をより制限できることを見出した。さらに,不確実性を無視する決定論的モデルは炭素削減コストを86%まで過小評価できることを見出した。個々のシナリオとして不確実性を組み込むことは,この結果をわずかに改善し,価格と量ベース手法の間の推定コストをバイアスする。モデリングシナリオは,個々に,最大66%の数量目標政策のコストを過小評価し,価格ベース政策のコストを4%まで過大評価する。最後に,個々のシナリオとして不確実性を組み込むことが,平均で脱炭素政策に応答するための最もコスト効率の高い技術として選択された風をもたらすことを見出した。しかし,意思決定者が不確実性の下で投資しなければならないと考えるとき,太陽容量は好ましい。結果は,追加の計算負荷にもかかわらず,再生可能エネルギー支援政策分析のための電力市場モデリングに長期不確実性を組み込むための確率的最適化アプローチの使用に対する強い事例を提供した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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電力工学・電力事業一般 , エネルギーに関する技術・経済問題

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