Optimal clustering-based energy management of net zero energy buildings through a stochastic hierarchical approach

日本語

本論文は、ネットゼロエネルギービル（NZEB）のエネルギー管理において、クラスタリングと確率的階層的アプローチを組み合わせた最適化手法を提案する。再生可能エネルギー発電と需要の不確実性を考慮し、効率的な運用が可能となる。シミュレーションにより、コスト削減とエネルギー自給率向上を実証している。

English

This paper proposes an optimization method combining clustering and a stochastic hierarchical approach for energy management in net zero energy buildings (NZEB). It considers uncertainties in renewable generation and demand, enabling efficient operation. Simulations demonstrate cost reduction and improved energy self-sufficiency.

日本のGX文脈において

日本は2030年までに新築住宅・建築物でZEH/ZEBを目標としており、本手法は気候変動による不確実性下での運用最適化に貢献する。特に、需要・供給変動への対応は日本の電力制約下で重要である。

In the global GX context

Net zero energy buildings are a key global target under the Paris Agreement. This clustering-based hierarchical optimization provides a scalable solution for building energy management, addressing renewable intermittency and demand uncertainty.