urbs energy-system models for a rural ecotourism lodging (six scenarios)
農村エコツーリズム宿泊施設のためのurbsエネルギーシステムモデル（6シナリオ） (AI 翻訳)
Puente Antonio, Iván, García Kerdan, Iván
🤖 gxceed AI 要約
日本語
メキシコ・イダルゴ州の農村エコツーリズム宿泊施設を対象に、分散型エネルギーシステム最適化モデルurbsを用いて6つのシナリオを分析。従来型とパッシブ設計の建物外皮、グリッド接続・オフグリッド・カーボンプライシング（25〜120 USD/tCO2）の運用設定を組み合わせ、2025年から2040年までの計画年ごとに最適化。低炭素設計のための統合的アプローチを提案。
English
This study uses the urbs energy system optimization model for a rural ecotourism lodging in Hidalgo, Mexico. Six scenarios combine conventional and passive building envelopes with three operating settings: grid-connected, off-grid, and carbon-priced (25-120 USD/tCO2 trajectory). Optimization is performed for representative weeks in 2025, 2030, 2035, and 2040. The work supports integrated building energy simulation and optimization for low-carbon design under uncertain demand.
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
日本の地方観光施設でのエネルギー自給やカーボンプライシング導入の参考となる可能性がある。特に、パッシブ設計と最適化モデルの組み合わせは、日本のZEBや省エネ基準に示唆を与える。
In the global GX context
This paper demonstrates a practical application of energy system optimization for rural decarbonization. It integrates carbon pricing into building energy design, relevant for global transition finance and NDC strategies. The methodology is transferable to other regions seeking low-carbon rural development.
👥 読者別の含意
🔬研究者:This paper provides a replicable methodology for integrating building envelope design and energy system optimization under carbon pricing scenarios.
🏢実務担当者:Owners or developers of rural tourism facilities can use these models to evaluate low-carbon design options and carbon pricing impacts on investment.
🏛政策担当者:The study highlights how carbon pricing can drive building design choices, informing subsidy or regulation design for rural sustainable tourism.
📄 Abstract（原文）
Distributed-energy-system optimisation models (urbs 1.0.1) for a rural ecotourism lodging unit in Singuilucan, Hidalgo, Mexico. Six scenarios combine two building-envelope configurations (conventional 'BAU' and passive 'Proposed') with three operating settings (grid-connected, off-grid, and carbon-priced with a 25 to 120 USD/tCO2 trajectory). Each scenario is optimised over a representative week for planning years 2025, 2030, 2035 and 2040. Supports the paper 'Integrated Building Energy Simulation and Energy Systems Optimisation Modelling for Low-Carbon Design under Uncertain Demand'.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Zenodo https://zenodo.org/records/21387232first seen 2026-07-16 04:13:56
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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。