太陽光統合グリーン水素サプライチェーン管理のモデリングと最適化：遺伝的アプローチ

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

🔬研究者:Provides a decision-support framework integrating optimization and financial analysis for green hydrogen supply chains.

🏢実務担当者:The cost breakdown and sensitivity analysis can guide investment and operational decisions for solar-integrated green hydrogen projects.

🏛政策担当者:Highlights critical cost drivers and infrastructure choices (e.g., pipelines vs. trucks), informing subsidy design and infrastructure planning.

エネルギー需要の継続的な増加と温室効果ガス排出削減への緊急の必要性により、クリーンで持続可能なエネルギー代替案への関心が高まっている。本研究の目的は、化石燃料への依存を低減し、低炭素エネルギーシステムへの移行を支援する、再生可能エネルギー源を動力とするグリーン水素を生産することである。 本研究の主な目標は、太陽エネルギーと処理済み廃水を用いた、持続可能かつ費用対効果の高いグリーン水素サプライチェーンネットワークを設計し、最適化することである。システムの総コストを最小化するために、設置、生産、貯蔵、輸送コストから構成される混合整数線形計画モデルが設計される。純現在価値、内部収益率、回収期間などの財務指標は、戦略的および投資意思決定管理のために評価される。遺伝的アルゴリズムは、最適解を特定することにより、ネットワークの総コストを最適化するために使用される。 数値例により、太陽光発電所の設置コストとグリーン水素プラントの設置コストがコストの主要な構成要素であり、それぞれ64.71%と32.91%を占めることが明らかになる。感度分析は、資本投資と輸送手段が総コストに大きく影響することを強調している。長距離では、圧縮水素トラックよりもパイプラインが8.5%経済的であることが判明した。正の純現在価値と18.21%の内部収益率は、提案されたサプライチェーンの財務的安定性を確認している。 提案された枠組みは、政策立案者、計画者、業界関係者に貴重な洞察を提供し、水素の加速と世界的な枠組みの支援に貢献する。

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。

The continued growth in energy demand and a pressing need to lower greenhouse gas emissions have shifted the focus toward clean and sustainable energy alternatives. The purpose of this research study is to produce green hydrogen powered by renewable energy sources that reduces the dependency on fossil fuels and supports the transition to a low-carbon energy system. The main goal of this study is to design and optimize a sustainable and cost-effective green hydrogen supply chain network using solar energy and treated wastewater. A mixed-integer linear programming model is designed to minimize the system’s total cost, which consists of installation, production, storage and transportation costs. Financial indicators like net present value, internal rate of return and payback period are evaluated for strategic and investment decision management. A genetic algorithm is used to optimize the total cost of the network by locating the optimum solution. Numerical example reveals that the solar plant installation cost and the green hydrogen plant installation cost are the main contributors to the cost, which account for 64.71% and 32.91%, respectively. Sensitivity analysis highlights that the capital investment and the transport mode significantly influence the total cost. It is found that pipelines are 8.5% economical than compressed hydrogen trucks for long distances. A positive net present value and 18.21 % internal rate of return confirm the financial stability of the proposed supply chain. The proposed framework provides valuable insights for policymakers, planners and industry stakeholders, helping to accelerate hydrogen and support the global framework.

• semanticscholar https://doi.org/10.1108/jm2-11-2025-0641first seen 2026-07-20 05:27:09 · last seen 2026-09-22 05:02:15