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Enregistrement W6959316266 · doi:10.1109/tem.2025.3589549

Impacts of Carbon Tax Policies on Low-Carbon Technology Investment in the Electricity Supply Chain Under Peak–Valley Pricing

2025· article· en· W6959316266 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Engineering Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Social Science Fund of ChinaChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésProfitability indexElectricityCarbon taxInvestment (military)Electricity retailingMains electricityElectricity marketUnit (ring theory)Electricity generation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates low-carbon technology (LCT) investment strategies within the electricity supply chain, employing a hybrid decision-making framework that considers both decentralized and cooperative approaches. By integrating a peak–valley pricing mechanism, the article examines the impact of carbon tax policies (CTPs) on LCT investment. It analyzes the competitive and cooperative interactions between power generation and electricity retail (ER) enterprises, focusing on how the CTP influences investment decisions, electricity pricing, and the profitability of the electricity enterprise under a wholesale electricity pricing discount strategy. The findings are as follows: 1) Surprisingly, CTPs may not always incentivize LCT investment under peak–valley pricing. When unit carbon emissions are low, CTPs promote greater LCT investment, stimulate electricity demand during peak and valley periods, and enhance the profitability of the ER enterprise. However, when unit carbon emissions are high, the absence of CTPs more effectively drives LCT investment, increases electricity demand, and yields higher profits for the ER enterprise. 2) Under a wholesale electricity pricing discount strategy, compared to the case without CTPs, when unit carbon emissions are low, CTPs lead to lower initial wholesale electricity prices during peak and valley periods, thereby increasing marginal profits for the ER enterprise. Conversely, when unit carbon emissions are high, CTPs lead to higher initial wholesale electricity prices in both periods, reducing the ER enterprise’s marginal profits. 3) Under a CTP, higher unit carbon emissions increase retail electricity prices during peak and valley periods, which reduces electricity demand, LCT investment, and the profitability of electricity enterprises. Furthermore, an increase in the unit cost of electricity generation raises retail electricity prices during peak and valley periods, further exacerbating declines in demand, investment, and profits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle