電力価格政策が再生可能エネルギー投資に与える影響（図2再現）

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電力価格政策が再生可能エネルギー投資に与える影響（図2再現）

電力価格政策が再生可能エネルギー投資に与える影響（図2再現）

このリポジトリは論文「Impact of Electricity Pricing Policies on Renewable Energy Investments and Carbon Emissions」のFigure 2を再現することを目的とした簡易的な実装です。Pythonスクリプト（code.py）と説明（README.md）で構成され、図の再現を通じて電力価格政策が再エネ投資や炭素排出に与える影響の視覚的理解を支援します。研究の再現性を意識した最小構成のリポジトリです。

https://github.com/SimonXu666/Impact-of-Electricity-Pricing-Policies-on-Renewable-Energy-Investments

概要

本リポジトリは、論文「Impact of Electricity Pricing Policies on Renewable Energy Investments and Carbon Emissions」のFigure 2を再現するための最小限の実装を提供します。README.mdにプロジェクトの目的と図のスクリーンショットを示し、code.pyで可視化処理を行う想定です。リポジトリはシンプルに保たれており、研究図の再現（replication）と結果確認を手早く行えるようになっています。研究を追試または図のレイアウトを試作する際の出発点として有用です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 論文Figure 2の再現を目的とした単一スクリプト構成（code.py）。
  • 図のスクリーンショットを含むREADMEで視覚的な参照を提供。
  • 軽量で依存性が少なく、再現実験の導入が容易。
  • 学術的再現性を念頭に置いた実装（データ・前処理の扱いは簡潔）。

技術的なポイント

このリポジトリはファイル数が非常に少なく、実装の全体像が容易に把握できます。中心はcode.pyで、ここに図の作成用ロジック（データ読み込み、集計、プロット）が含まれている想定です。一般的に論文図の再現では、以下の要素が重要になります：入力データのスキーマ（例：時間軸、発電量、価格、排出量）、パラメータ設定（価格政策のシナリオ、割引率など）、シミュレーション／集計手順、そして可視化のスタイル（線種、凡例、軸ラベル）。code.pyはこれらの処理を順に実行し、MatplotlibやSeaborn、Pandas、NumPyといった標準的なPythonデータ解析ツールを用いて図を生成する構成が想定されます。

再現実験における注意点として、元論文の数値やシナリオ定義が明文化されていない場合、近似的なパラメータ選定が必要になります。ソースに生データが含まれていない場合は、論文付録や著者提供データを参照するか、合成データで挙動を確認することになります。コードの拡張性については、パラメータを外部設定（JSON/YAML/コマンドライン引数）で受け取れるようにすると、複数シナリオの比較と自動化が容易になります。また、図を論文向けに高解像度で出力するためのフォント設定やカラーパレットの統一も重要です。

品質面では、再現性を高めるために次の改善が推奨されます：使用ライブラリとバージョンを明記したrequirements.txtの追加、データ取得手順と前処理を記した詳細なREADMEセクション、及び図を再現するためのテストケース（期待される出力のサンプル）です。加えて、Jupyter Notebook形式での逐次実行可能な再現ノートブックを提供すると、解析過程の可視化と学習コストが低下します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • code.py: file

まとめ

論文図の再現に特化した軽量リポジトリで、拡張と再現性向上の余地がある点が特徴です（約50字）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Impact-of-Electricity-Pricing-Policies-on-Renewable-Energy-Investments

Replication of the Figure2 of Paper: Impact of Electricity Pricing Policies on Renewable Energy Investments and Carbon Emissions 微信截图_20260129091405

補足（推奨事項）

  • requirements.txtの追加（例: pandas, numpy, matplotlib）。
  • データ未同梱の場合、取得方法の明記。
  • パラメータ化・Notebook化で再現性と使い勝手を向上可能。