論文の概要: Assessing the risk of future Dunkelflaute events for Germany using generative deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24788v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 13:44:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:20.016922
• Title: Assessing the risk of future Dunkelflaute events for Germany using generative deep learning
• Title（参考訳）: 生成的深層学習を用いたドイツにおける将来のダンケルフルート現象のリスク評価
• Authors: Felix Strnad, Jonathan Schmidt, Fabian Mockert, Philipp Hennig, Nicole Ludwig,
• Abstract要約: ダンケルフルート現象が今後数年間のドイツの電力生産に与える影響について検討する。 我々は近年,CMIP6アンサンブルからの気候シミュレーションの大規模化に向け,生成的深層学習の枠組みを適用した。 アンサンブル平均におけるドイツにおけるダンケルフルート現象の頻度と持続期間は,歴史的に比較するとほとんど変化がないと推定されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.816177563419348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The European electricity power grid is transitioning towards renewable energy sources, characterized by an increasing share of off- and onshore wind and solar power. However, the weather dependency of these energy sources poses a challenge to grid stability, with so-called Dunkelflaute events -- periods of low wind and solar power generation -- being of particular concern due to their potential to cause electricity supply shortages. In this study, we investigate the impact of these events on the German electricity production in the years and decades to come. For this purpose, we adapt a recently developed generative deep learning framework to downscale climate simulations from the CMIP6 ensemble. We first compare their statistics to the historical record taken from ERA5 data. Next, we use these downscaled simulations to assess plausible future occurrences of Dunkelflaute events in Germany under the optimistic low (SSP2-4.5) and high (SSP5-8.5) emission scenarios. Our analysis indicates that both the frequency and duration of Dunkelflaute events in Germany in the ensemble mean are projected to remain largely unchanged compared to the historical period. This suggests that, under the considered climate scenarios, the associated risk is expected to remain stable throughout the century.
• Abstract（参考訳）: 欧州電力グリッドは、オフショアとオンショアの風力と太陽光発電のシェアが増加するのを特徴とする再生可能エネルギー源へと移行している。 しかし、これらのエネルギー源の天候依存性は、ダンケルフルート現象(低風と太陽光発電の期間)が電力供給不足を引き起こす可能性のために特に懸念されているため、グリッド安定性に挑戦する。 本研究では,これらの事象が今後数年間のドイツの電力生産に与える影響について検討する。 そこで本研究では,CMIP6アンサンブルからの気候シミュレーションに,最近開発された生成的深層学習フレームワークを適用した。 まず、ERA5データから得られた歴史的記録と比較する。 次に、これらのダウンスケールシミュレーションを用いて、楽観的な低 (SSP2-4.5) と高 (SSP5-8.5) のエミッションシナリオの下で、ドイツにおけるダンケルフルート現象の有望な将来の発生を評価する。 アンサンブル平均におけるドイツにおけるダンケルフルート現象の頻度と持続期間は,歴史的に比較するとほとんど変化がないと推定されている。 このことは、考慮された気候シナリオの下では、関連するリスクは世紀を通じて安定していることを示唆している。

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