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Minimum Regret Climate Policy with Act-Then-Learn Decision-A New Model Framework under Long-Term Uncertainties

Journal of Energy and Power Engineering 2013年第6期7卷 1106-1115页

作者： Shunsuke Mori Takehiko Matsuo Masashi Ohkura Department of lndustrial Administration Faculty of Science and Technology Tokyo University id Science Chiba 278-8510 Japan Nomura Research Institute Marunouchi Kitaguchi Building Tokyo 100-0005 Japan Graduate School of Engineering Osaka Prefecture University Osaka 599-8531 Japan

The technology investment strategy under uncertainty is the key subject. However, the expected utility maximization often employed as the decision process fails to consider the high risk with low probability cases. On the other hand, the existing min-max regret strategy tends to be dominated by the ＂worst assumption＂ regardless of its probability. This research proposes a new framework by formulating the regret by the Minkowski＇s generalized distance. The authors then apply the formulation to the iam.（integrated assessment model） MARIA. This study focuses on the uncertainties of CCS （carbon capture and storage） costs and the global warming damages. This formulation is then extended to the multi-stage decision frame, known as ATL （act-then-learn） method. The simulation results suggest that the substantial changes in CCS and nuclear deployment strategies depending on the future uncertainty scenarios. The results also suggest that the minimum regret strategy favors the capital accumulation in the early stage.

关键词： Decision under uncertainty min-max regret strategy global warming CCS iam.

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