MILPに基づく系統連系太陽光発電システムにおけるハイブリッドバッテリー・水素エネルギー貯蔵の最適規模決定
MILP-Based Optimal Sizing of a Hybrid Battery-Hydrogen Energy Storage in a Grid-Connected Photovoltaic System (原題)
Zakaria A. Souleymane, A. Mpanda Mabwe, H. Augendre, J. Fortin
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、パリ・ボーベ空港の大規模脱炭素化の一環として、太陽光発電、バッテリー、水素貯蔵を組み合わせたハイブリッドシステムの最適規模をMILPモデルで決定する。3年間の実負荷データと気象データに基づき、バッテリーが短期変動を、水素が長期・季節変動を補完することを示し、グリッド依存度を低減する。
English
This study presents a MILP-based optimal sizing framework for a hybrid battery-hydrogen energy storage system integrated with PV at Paris-Beauvais Airport. Using three years of hourly load and PV data, the results demonstrate that batteries handle short-term fluctuations while hydrogen enables long-duration and seasonal balancing, reducing grid dependency compared to battery-only 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
日本でも空港や大規模施設での再生可能エネルギー導入と水素活用が進んでおり、本手法はそれらの最適設計に応用可能。特に、季節間変動の大きい日本において水素貯蔵の役割は重要。
In the global GX context
This work provides a method for sizing hybrid storage in large energy-consuming infrastructures like airports, relevant for global decarbonization efforts. The complementarity of battery and hydrogen storage offers insights for integrating renewables in systems with high seasonal variability.
👥 読者別の含意
🔬研究者:The MILP optimization approach for hybrid storage sizing can be adapted to other renewable integration studies.
🏢実務担当者:Airport operators and facility managers can use the framework to design cost-effective renewable energy systems with reduced grid reliance.
🏛政策担当者:The case study supports investment in hydrogen storage as part of national decarbonization strategies for transport infrastructure.
📄 抄録(日本語訳)
本研究は、パリ・ボーヴェ空港(PBA)を対象とした大規模な脱炭素化イニシアチブの一部である。焦点は、再生可能エネルギー源(RES)の統合であり、地域のエネルギー自立性を高めることにより系統依存度を低減することを目的とする。検討対象のシステムは、太陽光発電(PV)発電機、バッテリーエネルギー貯蔵システム(BESS)、および電解槽(ELZ)、水素タンク、燃料電池(FC)から構成される水素エネルギー貯蔵サブシステム(𝐇𝟐𝐒𝐒)で構成される。全体システムは電気負荷に電力を供給し、電力系統に接続されている。バッテリーおよび水素サブシステムの規模決定は、現実的な運用制約下での混合整数線形計画法(MILP)モデルを用いて行われる。その後、システムの運用は明示的なルールベースの給電戦略を通じて評価され、これにより時間経過に伴う貯蔵利用の明確な解釈が可能となる。 フレームワークの評価には、精密に測定された3年間の時間別負荷データと、気象データから推定されたPV発電量が用いられる。結果は、貯蔵技術の補完的役割を示している:バッテリーは短期的な変動を緩和し、一方で水素貯蔵は長時間および季節間のバランス調整を支援し、BESSのみの構成と比較して系統依存度を低減する。 提案手法は、顕著な季節変動を特徴とする再生可能エネルギー基盤インフラにおけるハイブリッド貯蔵システムの設計に対して、現実的かつ解釈可能な基盤を提供する。 キーワード:最適規模決定、ハイブリッド貯蔵、バッテリー、水素、混合整数線形計画法(MILP)。
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 study is part of a large-scale decarbonization initiative for Paris-Beauvais Airport (PBA). The focus is the integration of renewable energy sources (RES) with the aim of decreasing grid dependency by enhancing local energy autonomy. The system under scrutiny comprises a photovoltaic (PV) generator, a Battery Energy Storage System (BESS), and a hydrogen energy storage subsystem (𝐇𝟐𝐒𝐒) consisting of an electrolyzer (ELZ), a hydrogen tank, and a fuel cell (FC). The global system supplies electrical loads and is connected to the utility grid. The sizing of the battery and hydrogen subsystems is determined by using a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model under realistic operational constraints. The system's operation is then evaluated through an explicit rule-based dispatch strategy, thereby enabling a clear interpretation of storage utilization over time. The assessment of the framework employs three years of hourly load data, meticulously measured, and PV generation estimated from meteorological data. The results demonstrate the complementary roles of storage technologies: the battery mitigates short-term fluctuations, while hydrogen storage supports long duration and seasonal balancing, and reduces grid dependency compared to a BESS-only configuration. The proposed approach provides a realistic and interpretable basis for the design of hybrid storage systems in renewable-based infrastructures characterized by significant seasonal variability. Key words. Optimal sizing, hybrid storage, battery, hydrogen, Mixed-Integer Linear Programming (MILP).
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.24084/reepqj26-354first seen 2026-07-21 05:24:11 · last seen 2026-09-22 05:03:20
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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。