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A Parallel Hybrid Forecasting Framework for Economic Dispatch: With Applications for China's Electricity Market Operations

経済的負荷配分のための並列ハイブリッド予測フレームワーク：中国の電力市場運営への応用 (AI 翻訳)

Wen Zhang, Dengfeng Li, Zhibin Wu, Xiaojun Zeng

IEEE transactions on engineering management📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.1109/tem.2026.3655323
原典: https://doi.org/10.1109/tem.2026.3655323

🤖 gxceed AI 要約

日本語

中国の双炭目標達成のため、変動再生可能エネルギーと排出権取引の導入が進む中、経済ディスパッチの課題を解決する並列ハイブリッド予測フレームワークを提案。予測精度と計算効率を両立し、バッテリー貯蔵や補助サービスを考慮した動的経済ディスパッチモデルを開発。中国のノードシステムと実炭素価格系列を用いた検証で、VRES予測誤差の影響や炭素価格の有効性などを明らかにした。

English

This paper proposes a parallel hybrid forecasting framework for economic dispatch in China's electricity market, addressing challenges from VRES variability and carbon price volatility. It integrates dynamic battery storage and ancillary services into day-ahead and real-time dispatch models. Using China-based node data and real carbon prices, it finds that ancillary service expansion alone cannot mitigate dispatch cost increases from VRES forecasting errors, and carbon pricing is more effective at lower VRES penetration.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本でも再生可能エネルギー導入拡大や排出権取引の検討が進む中、本論文の予測フレームワークや経済ディスパッチモデルは応用可能性がある。特にVRES予測誤差と炭素価格の相互作用に関する知見は、日本のGX政策立案に示唆を与える。

In the global GX context

This paper provides empirical evidence from China's evolving electricity market, offering insights for other countries integrating high shares of renewables and carbon pricing. The parallel hybrid forecasting framework is novel and could be adapted for other markets. The findings on the interplay between VRES forecasting, battery storage, and carbon pricing contribute to the global discourse on decarbonizing power systems.

👥 読者別の含意

🔬研究者:This paper offers a novel forecasting-optimization framework and empirical insights on the interaction between VRES, carbon pricing, and ancillary services in China's electricity market.

🏢実務担当者:The proposed framework can help grid operators and power companies improve economic dispatch under uncertainty from renewables and carbon prices.

🏛政策担当者:Policymakers can learn about the conditions under which carbon pricing is most effective for emission reductions in power systems with VRES.

📄 抄録（日本語訳）

中国の「ダブルカーボン」目標は、エネルギー安全保障と気候変動への取り組みに対する戦略的なコミットメントを示している。これらの脱炭素目標を達成するため、中国は2つのイニシアチブを実施している：変動性再生可能エネルギー源（VRES）の導入加速と、電力部門を対象とした全国的な排出量取引制度である。需要変動、炭素価格のボラティリティ、およびVRES発電の固有の変動性は、発展途上の電力市場における経済的負荷配分に複雑な課題をもたらす。本研究は、予測精度と計算効率のバランスを取る並列ハイブリッド動的自己学習予測フレームワークを提案することにより、これらの不確実性を軽減する。VRES発電予測の影響は、ランダム誤差生成法を利用して分析される。動的バッテリー貯蔵状態と補助サービスを組み込むことで、本研究は、日前市場向けの動的経済負荷配分（DED）モデルとリアルタイム市場向けの修正DEDモデルを開発することにより、電力エネルギー市場と補助サービス市場の間の運用上の相互依存関係を解明する。提案された予測-最適化フレームワークの頑健性は、中国ベースのノードシステムと実炭素価格系列に基づいて検証される。主要な発見は以下の通りである：補助サービスの拡大だけでは、重大なVRES予測誤差によって引き起こされる負荷配分コストの高騰を十分に緩和できない；エネルギー市場入札と補助サービス参加の間の戦略は、バッテリー貯蔵のコスト回収にとって重要である；排出削減に対する炭素価格付けの効用は、VRES普及率が低く、バッテリーコストがより競争的で、貯蔵容量が大きい場合に、より顕著である。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

China's “Dual Carbon” targets demonstrate a strategic commitment to addressing energy security and climate change. To achieve these decarbonization goals, China has implemented two initiatives: accelerated deployment of variable renewable energy sources (VRESs) and a nationwide emissions trading system for the power sector. The demand fluctuations, carbon price volatility, and inherent variability of VRES generation introduce complex challenges for economic dispatch in the developing electricity markets. This study alleviates the uncertainties by proposing a parallel hybrid dynamic self-learning forecasting framework that balances prediction accuracy with computational efficiency. The impacts of VRES generation forecasting are analyzed by utilizing a random error generation method. Incorporating the dynamic battery storage state and ancillary services, this study elucidates the operational interdependences between the electric energy markets and the ancillary service market by developing a dynamic economic dispatch (DED) model for the day-ahead market and a revised DED model for the real-time market. The robustness of the proposed forecasting-optimization framework is verified based on the China-based node system and the real carbon price series. Key findings reveal the following: Ancillary service expansion alone cannot sufficiently mitigate dispatch cost escalations caused by significant VRES forecasting errors; strategics between energy market bidding and ancillary service participation are critical for battery storage cost recovery; and utilities of carbon pricing on emission reductions are more evident when there are lower VRES penetration rates, more competitive battery cost, and larger storage capacities.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。