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The data of the article “Feedback-Driven Sizing and Constraint-Aware Power Allocation of a Wind–Hydrogen–Supercapacitor Hybrid Energy Storage System”

「Feedback-Driven Sizing and Constraint-Aware Power Allocation of a Wind–Hydrogen–Supercapacitor Hybrid Energy Storage System」のデータ (AI 翻訳)

Tiefeng Zhang, Shengyu Xu, Shuangyu Yang

Science Data Bankデータセット2026-07-20#水素Origin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.57760/sciencedb.43415
原典: https://doi.org/10.57760/sciencedb.43415

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本データセットは、中国北西部の203MW風力発電所から得られた2年分の風力出力データ、対応する系統指令データ、および風力・水素・スーパーキャパシタハイブリッドエネルギー貯蔵システムのフィードバック駆動型サイジングと制約認識型電力割り当て戦略のシミュレーションコード（MATLAB/Simulink）を含む。ハイブリッド蓄電システムの容量構成と風力出力平滑化制御の研究に再現可能な基盤を提供する。

English

This dataset includes two years of wind power data from a 203 MW wind farm in northwestern China, corresponding real-time grid dispatch instructions, and MATLAB/Simulink simulation code for a feedback-driven sizing and constraint-aware power allocation strategy for a wind-hydrogen-supercapacitor hybrid energy storage system. It provides reproducible reference for research on capacity configuration, power allocation, and wind power smoothing control of hybrid storage systems.

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

本論文のデータと制御手法は、日本の水素戦略や再生可能エネルギーの統合に応用可能である。風力発電の出力変動を平滑化し、水素貯蔵を活用するアプローチは、日本の洋上風力や水素サプライチェーン構築に示唆を与える。ただしデータは中国の風力発電所に基づくため、日本の条件下での検証が必要。

In the global GX context

This dataset provides a reproducible framework for optimizing hybrid energy storage systems combining wind, hydrogen, and supercapacitors, which is globally relevant for integrating high shares of renewable energy and enhancing grid stability. The feedback-driven sizing and constraint-aware power allocation methodology can be adopted for wind farms worldwide, supporting the transition to flexible, low-carbon power systems.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers can use the dataset and simulation code to validate and extend hybrid storage sizing and power allocation strategies.

🏢実務担当者:Wind farm operators and energy storage developers can apply the methodology to design cost-efficient hydrogen-based storage systems for power smoothing.

📄 Abstract（原文）

This dataset supports the research presented in the paper entitled “Feedback-Driven Sizing and Constraint-Aware Power Allocation of a Wind–Hydrogen–Supercapacitor Hybrid Energy Storage System”. The dataset includes the following contents:Wind power data: Two years of raw measured wind power output data from a 203 MW grid-connected wind farm in northwestern China, with a time resolution of 15 minutes.Grid dispatch instructions: Real-time grid dispatch command data corresponding to the wind power data, with a time resolution of 15 minutes.Simulation code: Complete simulation code (MATLAB/Simulink) for the proposed feedback-driven sizing and constraint-aware power allocation strategy for the wind–hydrogen–supercapacitor hybrid energy storage system.This dataset provides foundational data support and reproducible code references for research on capacity configuration, power allocation strategies, and wind power smoothing control of hybrid energy storage systems in wind farms.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。