持続可能な屋上ハイブリッド再生可能エネルギー計画のための予測から展開へのフレームワーク：ダッカ市の都市規模評価

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a validated methodology linking ML forecasting to techno-economic assessment for urban renewable planning.

🏢実務担当者:Offers a decision-support tool for city planners and energy developers to evaluate rooftop hybrid systems under different adoption scenarios.

🏛政策担当者:Highlights the potential of rooftop wind-PV hybrids to enhance nighttime renewable electricity, informing urban energy policy and carbon mitigation targets.

<title>抄録</title> <p>持続可能な都市エネルギーシステムへの需要の高まりは、正確な再生可能エネルギー予測を経済的に実行可能な導入戦略へと変換する実用的な枠組みを必要としている。再生可能エネルギー予測における最近の進歩により予測精度は大幅に向上したものの、検証済みの予測出力を技術経済評価に変換し、都市規模の屋上再生可能エネルギー計画を支援した研究はほとんどない。本研究は、検証済みの再生可能エネルギー予測出力をSystem Advisor Model（SAM）シミュレーションと統合し、バングラデシュのダッカにおける屋上太陽光発電（PV）、風力、およびハイブリッド再生可能エネルギーシステムを評価する、予測から導入までの枠組みを提示する。以前に検証されたLong Short-Term Memory（LSTM）予測モデルに基づき、時間別の再生可能エネルギー密度予測が、代表的な住宅用（250 m²）および商業用（800 m²）の屋上構成の気象入力として採用された。系統連系型のPV、風力、およびハイブリッドシステムは、年間発電量、均等化発電原価（LCOE）、空間効率、炭素排出削減量、再生可能エネルギーの利用可能性、および15％、35％、60％の屋上導入シナリオにおける都市規模の導入ポテンシャルの観点から評価された。最適化された商業用ハイブリッド構成は、年間128.16 MWhを発電し、最低のLCOEである5.81 BDT/kWhを達成し、年間約79.46 tCO₂の排出を削減した。PVのみのシステムと比較して、屋上風力の統合は、バッテリー貯蔵に伴う追加投資や効率損失なしに、夜間の再生可能電力の利用可能性を大幅に向上させた。都市規模の導入により、夜間あたり4.4～46.5 MWhの再生可能電力を供給でき、非太陽光時間帯に約220～2325世帯へ電力を供給できる可能性がある。提案された枠組みは、予測された再生可能エネルギー資源を工学的な意思決定支援へと変換することにより、検証済みの再生可能エネルギー予測と実用的な屋上導入を橋渡しし、急速に都市化が進む都市における持続可能な都市エネルギー計画、炭素削減、および分散型再生可能エネルギー開発を支援する。</p>

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。

<title>Abstract</title> <p>The increasing demand for sustainable urban energy systems requires practical frameworks that transform accurate renewable energy forecasts into economically viable deployment strategies. Although recent advances in renewable energy forecasting have significantly improved prediction accuracy, few studies have translated validated forecasting outputs into techno-economic assessments to support city-scale rooftop renewable energy planning. This study presents a forecast-to-deployment framework that integrates validated renewable energy forecasting outputs with System Advisor Model (SAM) simulations to evaluate rooftop photovoltaic (PV), wind, and hybrid renewable energy systems in Dhaka, Bangladesh. Building upon a previously validated Long Short-Term Memory (LSTM) forecasting model, hourly renewable energy density predictions were employed as meteorological inputs for representative residential (250 m²) and commercial (800 m²) rooftop configurations. Grid-connected PV, wind, and hybrid systems were assessed in terms of annual electricity generation, levelized cost of electricity (LCOE), spatial efficiency, carbon emission mitigation, renewable energy availability, and city-scale deployment potential under 15%, 35%, and 60% rooftop adoption scenarios. The optimized commercial hybrid configuration generated 128.16 MWh/year with the lowest LCOE of 5.81 BDT / kWh, while mitigating approximately 79.46 tCO₂/year. Compared with PV-only systems, rooftop wind integration significantly enhanced nighttime renewable electricity availability without the additional investment and efficiency losses associated with battery storage. City-scale deployment could provide 4.4–46.5 MWh/night of renewable electricity, supplying approximately 220–2325 households during non-solar periods. The proposed framework bridges validated renewable energy forecasting and practical rooftop deployment by transforming forecasted renewable energy resources into engineering decision-support for sustainable urban energy planning, carbon mitigation, and distributed renewable energy development in rapidly urbanizing cities.</p>

• Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10244199/v1first seen 2026-07-16 04:43:27 · last seen 2026-07-29 04:35:04