再生可能エネルギー計画の最適化：ネットゼロ移行に向けたモンテカルロ法・階層分析法フレームワーク

日本語

本論文は、モンテカルロ法と階層分析法（AHP）を組み合わせ、不確実性下での再生可能エネルギー計画を最適化するフレームワークを提示する。ネットゼロ移行に向けた意思決定支援を目的とし、複数シナリオの評価と優先順位付けを可能にする。抄録がなく詳細は不明だが、再エネ導入計画の定量的手法として実務的価値が高い。

English

This paper proposes a framework combining Monte Carlo simulation and the Analytical Hierarchy Process (AHP) to optimize renewable energy planning under uncertainty. It aims to support decision-making for net-zero transitions by evaluating and prioritizing multiple scenarios. Though the abstract is unavailable, the method offers practical quantitative value for renewable deployment planning.

日本のGX文脈において

日本では第7次エネルギー基本計画やGX推進戦略のもとで再エネ導入拡大と電源構成の不確実性評価が重要課題となっている。本手法は自治体・企業の再エネ調達計画や地域脱炭素計画の意思決定に応用可能で、SSBJ開示における移行計画の定量的裏付けにも資する。

In the global GX context

Globally, net-zero transition planning under uncertainty is central to TCFD/ISSB transition-plan disclosures and national energy strategies. A Monte Carlo–AHP framework adds a replicable method for prioritizing renewable options, useful for corporates and policymakers building credible decarbonization pathways.