A Reproducible Workflow for Regionalisation of European Network Expansion Scenarios

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

🔬研究者:Provides a reproducible method for generating consistent nodal input data for European power system optimization models.

🏢実務担当者:Grid planners and consultants can use this workflow to produce transparent, scenario-consistent datasets for network expansion studies.

<title>抄録</title> <p> 欧州の電力システム計画および運用研究には、各国のシナリオ想定、気象依存型の再生可能エネルギープロファイル、水力流入量、詳細な系統表現を結び付ける、空間的に整合性のある入力データが必要である。本論文は、ENTSO-EおよびENTSO-Gによる10カ年ネットワーク開発計画に基づく設備容量および送電拡張シナリオを用いて、大規模な欧州ユニットコミットメントおよび最適電力潮流分析のためのノード別入力データを導出する、再現可能な前処理ワークフローを提示する。本ワークフローは、TYNDP 2024 National Trendsデータと、選択された系統拡張想定によって拡張された<italic>PyPSA</italic>ベースの系統モデルを組み合わせ、関連するすべての需要、発電、貯蔵、および柔軟性データを、ユーザー指定の規模を持つ縮約系統のノードにマッピングする。本手法は、2つの相補的な空間変換を対象とする。第一に、ラスターベースの再生可能エネルギー賦存量、設備利用率、および水力流入量プロファイルが、<italic>Atlite</italic>機能に基づく拡張アプローチを用いて生成され、技術別の利用可能マスクを用いて系統ノードに集約される。第二に、負荷、火力発電、水力設備容量、その他の再生可能および非再生可能技術、バッテリー貯蔵、およびデマンドサイドレスポンスを含む国別シナリオ量が、既存資産、人口、GDP、距離、再生可能エネルギー賦存量、負荷シェア、および水力シェアに基づく透明な配分ルールを用いてノードに分解される。結果として得られるデータパイプラインは、その後の最適化のために整合性のあるノード別時系列、設置容量、および技術属性を生成する。系統縮約、地理空間プロファイル生成、および技術別分解を分離することにより、本ワークフローは、欧州電力システム最適化研究の再現可能なシナリオ構築、感度分析、および透明な検証を支援する。 </p>

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。

<title>Abstract</title> <p> European power system planning and operation studies require spatially consistent input data that connect national scenario assumptions, weather-dependent renewable profiles, hydro inflows, and detailed grid representations. This paper presents a reproducible preprocessing workflow for deriving nodal input data for large-scale European unit commitment and optimal power flow analyses based on capacity and transmission expansion scenarios from the ten-year network development plan by ENTSO-E and ENTSO-G. The workflow combines TYNDP 2024 National Trends data with a <italic>PyPSA</italic> -based grid model, extended by selected grid expansion assumptions and maps all relevant demand, generation, storage, and flexibility data to the nodes of a reduced grid with user-specific size. The methodology covers two complementary spatial transformations. First, raster-based renewable energy potentials, capacity factors, and hydro inflow profiles are generated using an extended approach based on <italic>Atlite</italic> functionalities and aggregated to grid nodes using technology-specific availability masks. Second, national scenario quantities, including load, thermal generation, hydro capacities, other renewable and non-renewable technologies, battery storage, and demand-side response, are disaggregated to nodes using transparent allocation rules based on existing assets, population, GDP, distance, renewable potentials, load shares, and hydro shares. The resulting data pipeline produces consistent nodal timeseries, installed capacities, and technology attributes for subsequent optimisation. By separating grid reduction, geo-spatial profile generation, and technology-specific disaggregation, the workflow supports reproducible scenario construction, sensitivity analysis, and transparent validation of European power system optimisation studies. </p>

• Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-9791175/v1first seen 2026-05-26 04:21:42 · last seen 2026-06-08 04:22:33