炭素回収とPower-to-Methanol統合マイクログリッドの最適運用のための多目的人工レミングアルゴリズム

日本語

本論文は、炭素回収(CCS)とPower-to-Methanol(P2M)を統合したマイクログリッドの最適運用問題に対して、新たな多目的人工レミングアルゴリズムを提案する。提案手法は、運用コストと二酸化炭素排出量のトレードオフを考慮し、効率的なパレート最適解を導出する。数値実験により、従来手法と比較して優れた性能を示すことが期待される。

English

This paper proposes a novel multi-objective artificial lemming algorithm for optimal operation of a microgrid integrating carbon capture and power-to-methanol. The method balances operational cost and CO2 emissions, deriving efficient Pareto-optimal solutions. Numerical experiments are expected to demonstrate superior performance over existing methods.

日本のGX文脈において

日本では、カーボンニュートラル達成に向けてCCUSやe-fuel（メタノール）の活用が注目されており、本技術は再エネ変動吸収とCO2削減を同時に実現する可能性がある。SSBJ開示やGX経済移行債の文脈で、企業の脱炭素投資判断に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, this work aligns with the growing interest in CCUS and Power-to-X as key decarbonization levers. It offers a computational approach to optimize integrated energy systems, relevant to ISSB-aligned transition planning and climate risk assessment.