Techno-economic and deep learning-based assessment of wind-driven green hydrogen fuel production in Scandinavia

日本語

本研究は、スカンジナビアにおける風力発電を利用したグリーン水素生産について、技術経済評価と深層学習を組み合わせた分析を行った。深層学習モデルを用いて風力出力や水素生産コストを予測し、実現可能性を評価している。地域固有の条件を考慮したグリーン水素の経済性に関する知見を提供する。

English

This study combines techno-economic assessment with deep learning methods to evaluate wind-driven green hydrogen fuel production in Scandinavia. It uses deep learning models to predict wind output and hydrogen production costs, assessing feasibility. Findings provide insights into the economics of green hydrogen in this region.

日本のGX文脈において

日本は水素社会の実現を目指しており、本論文は風力発電由来のグリーン水素の経済性評価に深層学習を活用する手法を示している。日本の洋上風力と水素戦略に示唆を与える可能性がある。

In the global GX context

This paper adds to the global literature on green hydrogen economics by integrating deep learning into techno-economic assessment, relevant for regions with high wind potential like Scandinavia. It showcases digital tools for evaluating hydrogen projects.