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J-GLOBAL ID：202002272688692182   整理番号：20A1922492

再解析データを使用した再生可能の高いシェアの下での投資計画モデルの不確実性推定【JST・京大機械翻訳】

Uncertainty estimation of investment planning models under high shares of renewables using reanalysis data

著者 (6件)： Henckes Philipp (Institute for Geophysics and Meteorology, University of Cologne, Cologne, 50969, Germany) ,  Frank Christopher (Hans-Ertel-Centre for Weather Research, Climate Monitoring and Diagnostics, Germany) ,  Frank Christopher (Institute for Geophysics and Meteorology, University of Cologne, Cologne, 50969, Germany) ,  Kuechler Nils (Institute for Geophysics and Meteorology, University of Cologne, Cologne, 50969, Germany) ,  Peter Jakob (Institute of Energy Economics, University of Cologne, Cologne, 50827, Germany) ,  Wagner Johannes (Institute of Energy Economics, University of Cologne, Cologne, 50827, Germany)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 208  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  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： 可変再生エネルギー,特に風力と太陽は,現在と将来のエネルギーシステムにますます影響を与える。再分析製品は,可変再生可能エネルギーの高いシェアの下でのその後のエネルギーシステム研究の気象学的基礎としてしばしば用いられる。再解析はかなりのバイアスを含むので,それらがエネルギーシステムモデルの結果にどのように影響するかは明らかではない。この目的のために,本研究は,高分解能再解析データセット(6kmグリッド)を,最適電力系統投資と配分への電力変換による気象ベースから,全モデルチェーンに適用し,初期誤差の意味を調べた。電力変換と電力系統モデルの結果は,特に可変再生エネルギーの高いシェアの下で,気象入力データに関連したこれらの誤差に非常に敏感であることを示した。初期誤差は,少なくとも同じ大きさでモデルチェーンを通して伝播することが観察されたが,これは,ドイツ電力システムの全体的構成と,可変再生エネルギー容量の配分効果に明確な影響をもたらす。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 太陽 ,  *投資 ,  *投資計画 ,  *不確実性 ,  チェーン ,  気象 ,  電力系統 ,  気象学 ,  ドイツ連邦共和国 ,  再生エネルギー ,  風力 ,  バイアス ,  高分解能 ,  電力変換
準シソーラス用語： 再解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 可変再生エネルギー ,  不確実性のモデリング ,  誤差推定 ,  気象再解析 ,  電力系統モデリング

分類 (2件)： 自然エネルギー一般  (LB03010U) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 再解析データ ,  シェア ,  投資計画 ,  モデルの不確実性 ,  推定