論文の概要: Modelling the transition to a low-carbon energy supply

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00987v1
• Date: Sat, 25 Sep 2021 12:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 18:59:05.127480
• Title: Modelling the transition to a low-carbon energy supply
• Title（参考訳）: 低炭素エネルギー供給への遷移のモデル化
• Authors: Alexander Kell
• Abstract要約: 気候変動の影響を制限するため、低炭素電力供給への移行が不可欠である。 二酸化炭素排出量の削減は、世界がピーク点に達するのを防ぐのに役立ちます。 排気ガスの排出は、世界中の気象条件の極端に繋がる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A transition to a low-carbon electricity supply is crucial to limit the impacts of climate change. Reducing carbon emissions could help prevent the world from reaching a tipping point, where runaway emissions are likely. Runaway emissions could lead to extremes in weather conditions around the world -- especially in problematic regions unable to cope with these conditions. However, the movement to a low-carbon energy supply can not happen instantaneously due to the existing fossil-fuel infrastructure and the requirement to maintain a reliable energy supply. Therefore, a low-carbon transition is required, however, the decisions various stakeholders should make over the coming decades to reduce these carbon emissions are not obvious. This is due to many long-term uncertainties, such as electricity, fuel and generation costs, human behaviour and the size of electricity demand. A well choreographed low-carbon transition is, therefore, required between all of the heterogenous actors in the system, as opposed to changing the behaviour of a single, centralised actor. The objective of this thesis is to create a novel, open-source agent-based model to better understand the manner in which the whole electricity market reacts to different factors using state-of-the-art machine learning and artificial intelligence methods. In contrast to other works, this thesis looks at both the long-term and short-term impact that different behaviours have on the electricity market by using these state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の影響を制限するため、低炭素電力供給への移行が不可欠である。 二酸化炭素排出量の削減は、世界がピーク点に達するのを防ぐ可能性がある。 特にこうした状況に対処できない問題地域では、世界の気象条件が極端に悪化する可能性がある。 しかし、既存の化石燃料のインフラと信頼性の高いエネルギー供給の維持の必要性により、低炭素エネルギーの移動は即座には起こらない。 そのため、低炭素移行が必要となるが、これらの二酸化炭素排出量を減らすために今後数十年にわたって様々な利害関係者が行うべき決定は明確ではない。 これは、電力、燃料と発電コスト、人間の振る舞い、電力需要の大きさなど、多くの長期的な不確実性に起因する。 したがって、高度に振付された低炭素遷移は、単一の中心的なアクターの振る舞いを変えるのとは対照的に、システム内の全ての異種アクターの間で必要である。 この論文の目的は、新しいオープンソースのエージェントベースのモデルを作ることで、電気市場全体が最先端の機械学習と人工知能を使って異なる要因に反応する方法をよりよく理解することである。 他の研究とは対照的に、この論文は、これらの最先端の手法を用いて、異なる行動が電気市場にもたらす長期的な影響と短期的影響の両方を考察する。

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