論文の概要: A Causal Analysis of CO2 Reduction Strategies in Electricity Markets Through Machine Learning-Driven Metalearners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15499v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 18:55:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 22:22:15.630885
• Title: A Causal Analysis of CO2 Reduction Strategies in Electricity Markets Through Machine Learning-Driven Metalearners
• Title（参考訳）: 機械学習駆動型メタナーによる電力市場におけるCO2削減戦略の因果解析
• Authors: Iman Emtiazi Naeini, Zahra Saberi, Khadijeh Hassanzadeh,
• Abstract要約: 本研究ではCausal Machine Learning(CausalML)統計手法を用いて,家庭部門における電力価格政策が二酸化炭素(CO2)レベルに与える影響を分析する。 研究の結果は、このような政策を採用するとCO2の強度が必然的に増加する可能性があることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study employs the Causal Machine Learning (CausalML) statistical method to analyze the influence of electricity pricing policies on carbon dioxide (CO2) levels in the household sector. Investigating the causality between potential outcomes and treatment effects, where changes in pricing policies are the treatment, our analysis challenges the conventional wisdom surrounding incentive-based electricity pricing. The study's findings suggest that adopting such policies may inadvertently increase CO2 intensity. Additionally, we integrate a machine learning-based meta-algorithm, reflecting a contemporary statistical approach, to enhance the depth of our causal analysis. The study conducts a comparative analysis of learners X, T, S, and R to ascertain the optimal methods based on the defined question's specified goals and contextual nuances. This research contributes valuable insights to the ongoing dialogue on sustainable development practices, emphasizing the importance of considering unintended consequences in policy formulation.
• Abstract（参考訳）: 本研究ではCausal Machine Learning(CausalML)統計手法を用いて,家庭部門における電力価格政策が二酸化炭素(CO2)レベルに与える影響を分析する。 価格政策の変更が治療である潜在的な結果と治療効果の因果関係を考察し、インセンティブに基づく電気料金の従来の考え方に挑戦する。 研究の結果は、このような政策を採用するとCO2の強度が必然的に増加する可能性があることを示唆している。 さらに、現代の統計的アプローチを反映した機械学習に基づくメタアルゴリズムを統合し、因果解析の深さを高める。 本研究は, 学習者X, T, S, Rの比較分析を行い, 決定された質問の特定の目標と文脈ニュアンスに基づいて最適な手法を確かめる。 本研究は, 政策定式化における意図しない結果を考えることの重要性を強調し, 持続可能な開発実践の対話に重要な洞察を与えるものである。

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