Dynamic economic-entropy regulation of community-scale green hydrogen supply chains with carbon-microgrid coupling
カーボンマイクログリッド連携によるコミュニティ規模のグリーン水素サプライチェーンの動的経済エントロピー制御 (AI 翻訳)
Guohui Lan, Yashu Chen, Chunzhong Li, Jianming Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、グリーン水素サプライチェーンにおける経済的不確実性を能動的に制御する動的経済エントロピー制御フレームワークを開発した。深層強化学習に基づく閉ループ最適化により、不確実性をシステム変数として扱い、炭素取引とスマートマイクログリッドを統合した三元連成モデルを構築。10年間の実証データ分析により、システム全体の経済エントロピーを55.4%削減し、再生可能エネルギー利用率90%以上を達成、ライフサイクル評価ではグレー水素比81.7%の温暖化係数低減を示した。
English
This study develops a dynamic economic entropy regulation framework for green hydrogen supply chains, using deep reinforcement learning to actively control uncertainty. A ternary coupling model integrates carbon trading, green hydrogen, and microgrids. Analysis of 10-year empirical data across five community archetypes shows a 55.4% reduction in system-level economic entropy, over 90% renewable energy utilization, and 81.7% lower global warming potential vs. gray hydrogen.
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
日本政府は水素基本戦略でグリーン水素の普及を掲げており、本フレームワークはコミュニティ単位での需給調整や炭素価格連動の実装に示唆を与える。特に、エントロピー概念を活用した不確実性制御手法は、統合報告やリスク管理にも応用可能。
In the global GX context
This paper contributes to global GX by demonstrating a novel integration of hydrogen supply chains with carbon markets and microgrids through entropy-based control and RL. It offers a scalable approach for decentralized energy systems and carbon price transmission analysis, relevant to TCFD/ISSB disclosure on transition risks and opportunities.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a new framework combining entropy minimization with RL for hydrogen supply chain optimization and carbon price impact analysis.
🏢実務担当者:Offers a decision-support tool for designing community-scale hydrogen-microgrid systems with integrated carbon trading.
🏛政策担当者:Quantifies the benefits of coupling carbon pricing with green hydrogen deployment, informing policy design for hydrogen hubs.
📄 Abstract（原文）
Summary Deep decarbonization through green hydrogen deployment faces economic uncertainty and market coordination challenges. This study develops a dynamic economic entropy regulation framework that transforms uncertainty from a passive diagnostic attribute into an actively controllable system variable. By embedding entropy minimization within a deep reinforcement learning-based closed-loop optimization architecture, proactive uncertainty regulation is achieved across the green hydrogen supply chain. A ternary coupling model integrating carbon trading, green hydrogen systems, and community-scale smart microgrids quantifies carbon price transmission effects. Analysis of 10-year empirical data across five community archetypes demonstrates 55.4% reduction in system-level economic entropy, over 90% renewable energy utilization, and enhanced investment performance under realistic carbon price regimes. Life cycle assessment shows 81.7% lower global warming potential compared with gray hydrogen production.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1016/j.isci.2026.115504first seen 2026-05-15 19:21:10
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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。