分解アプローチに基づく短期CO_2排出量予測と電力市場スケジューリングに対するその影響【JST・京大機械翻訳】

Bokde Neeraj; Tranberg Bo; Andresen Gorm Bruun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201753834362 整理番号：21P0027405

分解アプローチに基づく短期CO_2排出量予測と電力市場スケジューリングに対するその影響【JST・京大機械翻訳】

Short-term CO2 emissions forecasting based on decomposition approaches and its impact on electricity market scheduling

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発行年： 2020年03月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

世界は地球温暖化に関連する主要な課題に直面しており,温室効果ガスの排出は主要な原因因子である。2017年には,エネルギー産業は地球規模で全CO_2排出量の46%を占め,これは削減の大きな可能性を示した。本論文では,結果としてのCO_2排出を最小化するための柔軟な電力消費の知的スケジューリングを可能にする新しい短期CO_2排出量予測を提案した。電力のCO_2放出の短期予測のために,2つの提案された時系列分解法を開発した。これらは,最先端のモデルのセットに対して,次にベンチマーキングされる。結果は,日先電力市場を目標とする48時間水平線による新しい予測方法である。フランスの予報ベンチマークは,新しい方法が平均絶対パーセント誤差を持ち,最良性能の最先端モデルよりも25%低いことを示した。さらに,柔軟な電力消費をスケジューリングするための予測の適用を5つのヨーロッパ諸国に対して研究した。24時間間隔での4時間の電力消費の柔軟なブロックのスケジューリングは,フランスで25%,ドイツで17%,ノルウェーで69%,デンマークで20%,ポーランドで20%,デンマークで20%,およびポーランドで3%であった。【JST・京大機械翻訳】

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環境問題 , エネルギー利用と環境との関係

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