Renewable Energy Policy Framework for Sustainable Power Supply: An Empirical Assessment of Obafemi Awolowo University, Nigeria
Etebom John Monday, Adeyemo Isaiah Adedayo, Olawale Olalekan Oluyinka, Adebayo Paul Olumoroti
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、ナイジェリアのオバフェミ・アウォロウォ大学（OAU）における再生可能エネルギー政策枠組みの開発を実証的に評価。太陽光データとコスト便益分析に基づき、ハイブリッド太陽光系統システムでエネルギーコスト42%削減、年間4,200トンのCO2削減が可能と示し、2030年までに再エネ比率60%を目標とする政策を提案。
English
This study empirically assesses a renewable energy policy framework for Obafemi Awolowo University, Nigeria. Using solar data and cost-benefit analysis, it shows a hybrid solar-grid system could reduce energy costs by 42% and cut CO2 emissions by 4,200 tonnes/year, proposing a policy to achieve 60% renewable penetration by 2030.
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
ナイジェリアの大学における再エネ導入の実証研究。日本国内の大学でもエネルギーコスト削減と脱炭素化のモデルとして参考になる可能性がある。
In the global GX context
Provides an empirical case study of renewable energy transition at a sub-Saharan African university, with a replicable policy framework and cost-benefit analysis relevant for higher education institutions worldwide.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Offers a replicable methodology for renewable energy policy assessment in developing-country campuses.
🏢実務担当者:University administrators can use the cost-benefit model and policy framework to plan campus solar-grid hybrid systems.
🏛政策担当者:Provides evidence for integrating renewable energy targets into higher education institutional policies.
📄 抄録（日本語訳）
発展途上国の大学キャンパスは、学術成績、運用効率、環境管理に影響を及ぼす重大なエネルギー持続可能性の課題に直面している。本研究は、ナイジェリアのオバフェミ・アウォロウォ大学（OAU）のための包括的な再生可能エネルギー政策枠組みの開発を検討するものであり、同学は現在6.0 MWの電力を消費し、国家送電網による頻繁な供給停止に見舞われている。混合手法アプローチを用いて、180施設にわたるエネルギー消費パターンを分析し、日射データ（イレ・イフェ地域の1日平均16.68 MJ/m²）を通じて再生可能エネルギーの潜在性を評価し、調査（n=425）とインタビュー（n=35）を通じて関係者の認識を評価した。定量分析により、学期中のピーク電力需要は7.2 MWであり、老朽化したインフラ（電気系統の68%が30年以上経過）における重大な非効率性が明らかになった。費用便益分析は、ハイブリッド太陽光・系統連系システムがエネルギーコストを42%（年間約4億2,000万ナイラ）削減し、同時に年間4,200トンのCO₂換算の炭素排出削減を達成できることを示している。提案された政策枠組みは、技術仕様、財務メカニズム、ガバナンス構造を統合し、2030年までに再生可能エネルギー普及率60%を達成することを目指す。回帰モデリング（R²=0.87）を用いた統計分析はエネルギー消費の主要な予測因子を特定し、地理空間評価は12,000 m²をカバーする最適な太陽光パネル設置場所を確認した。本研究は、サハラ以南アフリカの高等教育機関における持続可能なエネルギー移行戦略に貢献し、エネルギー政策の開発と実施のための再現可能なモデルを提供する。
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。
📄 Abstract（原文）
University campuses in developing nations face critical energy sustainability challenges, with implications for academic performance, operational efficiency, and environmental stewardship. This study examines the development of a comprehensive renewable energy policy framework for Obafemi Awolowo University (OAU), Nigeria, which currently consumes 6.0 MW of electricity with frequent disruptions from the national grid. Using a mixed-methods approach, we analyzed energy consumption patterns across 180 facilities, assessed renewable energy potential through solar irradiation data (average 16.68 MJ/m² per day for Ile-Ife region), and evaluated stakeholder perceptions through surveys (n=425) and interviews (n=35). Quantitative analysis revealed peak energy demand of 7.2 MW during academic sessions, with significant inefficiencies in aging infrastructure (68% of electrical systems over 30 years old). Cost-benefit analysis demonstrates that a hybrid solar-grid system could reduce energy costs by 42% (approximately ₦420 million annually) while achieving carbon emission reductions of 4,200 tonnes CO₂ equivalent per year. The proposed policy framework integrates technical specifications, financial mechanisms, and governance structures to achieve 60% renewable energy penetration by 2030. Statistical analysis using regression modeling (R²=0.87) identified key predictors of energy consumption, while geospatial assessment confirmed optimal solar panel placement sites covering 12,000 m². This research contributes to sustainable energy transition strategies for higher education institutions in sub-Saharan Africa, providing a replicable model for energy policy development and implementation.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.47431/governabilitas.v7i1.918first seen 2026-07-14 04:38:56
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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。