24時間365日カーボンフリーエネルギー運用最適化のための確率的EMS
Stochastic EMS for Optimal 24/7 Carbon-Free Energy Operations (原題)
Natanon Tongamrak, Kannapha Amaruchkul, W. Wangdee, J. Songsiri
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文では、24時間365日カーボンフリーエネルギー（CFE）コンプライアンスを最小コストで達成するための二段階確率最適化モデルを提案する。太陽光発電、バッテリー貯蔵、および多様な調達源を考慮し、深層学習による予測を用いて負荷と太陽光発電の不確実性に対処する。15分分解能での運用最適化により、タイの事例でCFE移行の実現可能性を示す。
English
This paper proposes a two-stage stochastic optimization model for 24/7 carbon-free energy (CFE) operations, minimizing cost while meeting CFE compliance. Using deep learning forecasts for load and solar generation, the model optimizes battery and procurement decisions at 15-minute resolution. Applied to a case in Thailand, it provides a pathway for transitioning to carbon-free operations in emerging energy markets.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
本論文で提案された24時間365日カーボンフリーエネルギー運用の最適化フレームワークは、日本企業のRE100達成やカーボンニュートラル目標に向けた実運用計画に応用可能である。特に、15分単位の高分解能運用や不確実性対応は、日本の電力システム改革や再エネ調達に示唆を与える。
In the global GX context
This paper addresses the operational challenge of 24/7 carbon-free energy matching, a key requirement for leading corporations under RE100 and the Climate Pledge. The stochastic optimization with deep learning forecasting offers a practical tool for emerging economies, contributing to the literature on energy management systems for deep decarbonization.
👥 読者別の含意
🔬研究者:This paper provides a novel two-stage stochastic optimization formulation for 24/7 CFE operations with explicit compliance parameters, relevant for energy systems optimization research.
🏢実務担当者:The model offers a practical approach for corporate energy managers to optimize battery and procurement decisions for carbon-free energy targets.
🏛政策担当者:The framework can inform policies on 24/7 carbon-free energy tracking and procurement strategies in emerging markets.
📄 抄録（日本語訳）
本論文は、24時間365日のカーボンフリーエネルギー（CFE）コンプライアンスを最小コストで達成するための最適な運用および調達計画を決定するための、二段階確率最適化定式化を提案する。対象とするシステムは、太陽光発電、バッテリー貯蔵、および再生可能エネルギーと炭素ベースのエネルギー調達源の多様なポートフォリオを含む、タイの主要なエネルギー技術に従う。長期的な計画に焦点を当てた既存の文献とは異なり、この研究は15分の解像度を用いたほぼリアルタイムの運用に対処する。この定式化の新規な特徴は、CFEコンプライアンスをモデルパラメータとして明示的に扱うことであり、時間単位のマッチングの最小割合や、複数日の期間内における必要なカーボンフリー日数などの柔軟な目標を可能にする。混合整数線形計画法の定式化は、後退地平線フレームワーク内に深層学習ベースの予測を統合することにより、負荷と太陽光発電の不確実性を考慮する。バッテリープロファイルと複数源の調達を同時に最適化することにより、提案システムは新興エネルギー市場におけるカーボンフリー運用への移行のための実現可能な経路を提供する。
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
This paper proposes a two-stage stochastic optimization formulation to determine optimal operation and procurement plans for achieving a 24/7 carbon-free energy (CFE) compliance at minimized cost. The system in consideration follows primary energy technologies in Thailand including solar power, battery storage, and a diverse portfolio of renewable and carbon-based energy procurement sources. Unlike existing literature focused on long-term planning, this study addresses near real-time operations using a 15-minute resolution. A novel feature of the formulation is the explicit treatment of CFE compliance as a model parameter, enabling flexible targets such as a minimum percentage of hourly matching or a required number of carbon-free days within a multi-day horizon. The mixed-integer linear programming formulation accounts for uncertainties in load and solar generation by integrating deep learning-based forecasting within a receding horizon framework. By optimizing battery profiles and multi-source procurement simultaneously, the proposed system provides a feasible pathway for transitioning to carbon-free operations in emerging energy markets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.48550/arxiv.2601.15135first seen 2026-07-24 06:42:18 · last seen 2026-09-22 05:22:45
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