Combined simulation and optimization framework to quantify the impact of policy tools in agents’ decision making in the transition towards a low carbon energy system

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

🔬研究者:Provides a novel integrated methodology for comparing behavior-driven and cost-optimal pathways, with clear quantification of policy-induced inefficiencies.

🏢実務担当者:The IESA framework can be used to design and stress-test policy portfolios, assessing which interventions are most cost-effective under different agent behaviors.

🏛政策担当者:Highlights that full decarbonization requires targeted sectoral policies beyond carbon pricing, and that upfront costs peak between 2035-2045, informing fiscal planning.

本研究は、調和化されたシミュレーションと最適化モデルを組み合わせた新規の統合手法を提示し、低炭素政策手段の有効性と効率性を評価するものである。我々はIESA-Simを導入する。これはエージェントベースモデリングを用いて異質な投資行動と、CO 2 税、補助金、技術ポートフォリオ基準を含む幅広い政策ツールを表現するシミュレーションモデルである。IESA-Simは、同一のエネルギーシステム構造、データベース、および時間解像度を共有するコスト最適化モデルであるIESA-Optと調和化されている。この整合性により、行動主導型とコスト最適型の脱炭素経路の直接比較が可能となり、これは当該分野における新規性である。IESAフレームワークは、政策手段が行動的多様性、システム構造、および経済的制約とどのように相互作用するかを構造的に評価することを可能にする。これは、異なる政策ミックス、エージェント行動、および技術前提の含意を探求するための、透明かつモジュール式のツールを提供する。本フレームワークはオランダに適用され、異なる政策ポートフォリオとエージェント選好構造を組み合わせた4つのシナリオを評価する。結果は、再生可能技術が弱い政策下でも採用されるが、完全な脱炭素化には、特に削減が困難な部門において、的を絞った介入が必要であることを示す。異質なエージェントは弱い政策下では採用を加速するが、強い政策下では非効率性を増大させる。シナリオをIESA-Optからのパレートフロントと比較すると、年間26億から57億ユーロ、またはCO 2 1トン削減あたり28から48ユーロの移行非効率性が明らかになる。我々の分析は、完全に脱炭素化されたシステムは、2050年までに化石燃料ベースの代替案よりも経済的であるが（EUA価格の非常に保守的な推移を考慮した場合）、その点に到達するには高い初期投資と技術の加速的な更新が必要であると結論付ける。これらのコストは2035年から2045年の間に集中しており、早期採用、未成熟なサプライチェーン、および化石燃料ベースの資産の早期交換によって引き起こされる。それでも、一旦設置されれば、クリーンエネルギーシステムは低い運用コストと燃料依存度の低減の恩恵を受ける。 • 我々は政策分析のためのハイブリッドなシミュレーション最適化フレームワークであるIESAを提示する。 • IESA-Simはエージェントの異質性と多様な低炭素政策ツールを捉える。 • 完全な脱炭素化には、市場インセンティブを超えた的を絞った政策が必要である。 • エージェントの多様性は弱い政策下では採用を加速するが、強い政策下では非効率性を増大させる。 • IESAはコスト効率性のギャップを定量化し、シナリオベースの政策設計を支援する。

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。

This study presents a novel integrated methodology that combines harmonized simulation and optimization models to evaluate the effectiveness and efficiency of low-carbon policy instruments. We introduce IESA-Sim, a simulation model that uses agent-based modeling to represent heterogeneous investment behavior and a broad range of policy tools, including CO 2 taxes, subsidies, and technology portfolio standards. IESA-Sim is harmonized with IESA-Opt, a cost-optimization model that shares the same energy system architecture, database, and temporal resolution. This alignment enables direct comparison between behavior-driven and cost-optimal decarbonization pathways, which is a novelty in the field; the IESA framework enables a structured evaluation of how policy instruments interact with behavioral diversity, system architecture, and economic constraints. It provides a transparent and modular tool to explore the implications of different policy mixes, agent behaviors, and technology assumptions. The framework is applied to the Netherlands, assessing four scenarios that combine different policy portfolios and agent preference structures. Results show that renewable technologies are adopted even under weak policies, but full decarbonization requires targeted interventions, especially in harder-to-abate sectors. Heterogeneous agents accelerate adoption under weak policies but increase inefficiency under strong ones. Comparing scenarios against a Pareto front from IESA-Opt reveals transition inefficiencies of 2.6–5.7 billion euros per year, or 28 to 48 euros per mitigated ton of CO 2 . Our analysis concludes that a fully decarbonized system is more affordable by 2050 than a fossil-based alternative (considering a very conservative development of EUA prices), but reaching that point requires high upfront investments and an accelerated turnover of technologies. These costs are concentrated between 2035 and 2045, driven by early adoption, immature supply chains, and the premature replacement of fossil-based assets. Nonetheless, once installed, the clean energy system benefits from low operating costs and a reduced fuel dependence. • We present IESA, a hybrid simulation-optimization framework for policy analysis. • IESA-Sim captures agent heterogeneity and diverse low-carbon policy tools. • Full decarbonization requires targeted policies beyond market incentives. • Agent diversity speeds adoption under weak policy but increases inefficiency under strong. • IESA quantifies cost-efficiency gaps and supports scenario-based policy design.

• openalex https://doi.org/10.1016/j.enpol.2026.115342first seen 2026-05-17 05:41:51 · last seen 2026-06-07 04:32:20