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CBO 如何使用 ReEDS 模型分析电力行业的政策
这些激励措施的效果受到多种不确定因素的影响。一种不确定性因素来自现实世界的限制（如建设输电线路或发电机选址的限制），这些限制可能会限制可再生能源发电的采用。国会预算办公室修改了 ReEDS 以反映这些限制。即便如此，输电和选址限制仍可能产生该机构无法通过其建模方法衡量的影响。另一个不确定性因素来自模型的输入：具体而言，可再生能源、储能和核电技术成本估计存在不确定性；燃料价格；法案中奖励抵免条款的采用；以及电力需求的增长。该机构使用 CBO-ReEDS 提供了这些参数的不确定性估计。
区域能源部署系统（REEDS）模型文档：2020年版本
表示感谢我们感谢许多对本报告做出贡献的人。国家可再生能源实验室（NREL）的芦苇建模和分析团队积极开发和测试Reeds Model版本2020。我们还承认参加了参与数据和模型开发，测试和分析的芦苇团队的当前和过去的NREL员工。我们特别感谢沃尔特·肖特（Walter Short），他首先设想并开发了风力部署系统（风）和芦苇模型。我们感谢Walter Short，Owen Zinaman，Laura Vimmerstedt，Jeffrey Logan，Cara Marcy，Gokul Iyer和Mike Meshek对本报告的连续版本的评论和改进。最后，我们感谢所有帮助赞助Reeds模型开发和分析的人，特别是来自美国能源部（DOE）的支持者，以及其他多年来为我们的工作提供资金的人。该报告由DOE能源效率办公室和可再生能源办公室资助，根据合同编号DE-AC36-08GO28308资助。任何错误或遗漏都是作者的唯一责任。
区域能源部署系统 (ReEDS) 模型文档：2019 版
致谢 我们衷心感谢为本报告做出贡献的众多人士。美国国家可再生能源实验室 (NREL) 的 ReEDS 建模和分析团队积极参与了 ReEDS 模型 2019 版的开发和测试。我们还要感谢 ReEDS 团队内外大量参与数据和模型开发、测试和分析的现任和前任 NREL 员工。我们特别感谢 Walter Short，他首先构想并开发了风力发电部署系统 (WinDS) 和 ReEDS 模型。我们感谢 Walter Short、Ella Zhou、Owen Zinaman、Laura Vimmerstedt、Jeffrey Logan、Cara Marcy、Gokul Iyer 和 Mike Meshek 对本报告后续版本的评论和改进。最后，我们感谢所有帮助赞助 ReEDS 模型开发和分析的人，特别是来自美国能源部 (DOE) 的支持者，也感谢多年来资助我们工作的其他人。本报告由美国能源部能源效率和可再生能源办公室资助，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。任何错误或遗漏均由作者独自承担责任。