Development of a Multi‐Region Power System Risk Management Model for Supporting China's Carbon Neutrality Ambition in 2060s
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order to peak emissions before 2030 and to achieve the net‐zero ambition around 2060, China urgently needs to accelerate low‐carbon transition, especially in the power system. Previous studies were mainly focused on deterministic optimization, with some of them being followed by sensitivity analyses. To tackle the gaps and to support the net‐zero ambition, this study develops a multi‐region power system risk management (MPRM) model to analyze composite effects of renewable energy development and inter‐regional electricity transmission under uncertainties, and their combinations to achieve carbon neutrality by 2060. In detail, MPRM can (a) reveal the downward trend in costs of renewable energy and the increasing in inter‐regional electricity transmission; (b) tackle the uncertainties expressed as intervals; (c) support the low‐carbon transition of the power system. Under the renewable‐dominated power structure, 90% of China's electricity demands can be derived from non‐fossil sources by 2060. Inter‐regional electricity transmission will continue to expand due to the dramatic decreases in the costs of renewables and fast‐growing demands for electricity. Northwest and east regions will be the main exporter and importer of renewable electricity. Carbon emissions from power system will peak in 2030 (about 6.21% above the 2020 level) and be eliminated by 96% (of 2030 levels) by 2060. These results can provide support for expansion of renewable capacities, acceleration of low‐carbon transition in power structure, elimination of barriers in electricity trading across regions, and exploration of the trade‐off between system costs and risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».