← 論文一覧に戻る

Multi‐Objective Energy Management for an Integrated Energy System With Small Modular Reactors Considering Uncertainty

小型モジュール原子炉を含む統合エネルギーシステムの不確実性を考慮した多目的エネルギー管理 (AI 翻訳)

P. Phu, Truong Hoang Bao Huy, Tien-Dat Le, Tien Dung Le, Seongkeun Park, Daehee Kim

International Journal of Energy Research📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#エネルギー転換
DOI: 10.1155/er/1046502
原典: https://doi.org/10.1155/er/1046502

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、小型モジュール原子炉（SMR）を統合したエネルギーシステム（SMR-IES）の二層スケジューリングフレームワークを提案。二酸化炭素排出量、運用コスト、需要側柔軟性を同時最適化するために、改善ε制約法とTOPSISを組み合わせ、はしご型炭素取引メカニズムと多エネルギーデマンドレスポンスを導入。不確実性は情報ギャップ決定理論で処理し、最適解の許容範囲を名目最適値の35%以内に維持する。

English

This paper proposes a bi-layer scheduling framework for an integrated energy system with small modular reactors (SMR-IES). It optimizes operating cost, carbon emissions, and demand-side flexibility using an improved augmented ε-constraint method and TOPSIS. A ladder-type carbon trading mechanism and multi-energy demand response are incorporated. Uncertainty is managed via information gap decision theory, keeping objective deviations within 35% of nominal optimal values.

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

日本では、カーボンニュートラル達成に向けて原子力（SMR含む）と再生可能エネルギーの統合が注目されている。本稿の炭素取引メカニズムと需要応答の枠組みは、日本のエネルギーシステム最適化やSSBJ報告の実務に示唆を与える。

In the global GX context

This framework integrates SMRs with renewables and carbon trading, relevant to global energy transition and ISSB-aligned disclosures. The uncertainty handling and multi-objective optimization approach can inform corporate climate risk management and transition planning.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel bi-layer optimization method combining carbon trading, demand response, and uncertainty modeling for integrated energy systems with SMRs.

🏢実務担当者:Useful for energy utility planners and corporate sustainability teams designing low-carbon energy portfolios with SMRs and carbon pricing.

🏛政策担当者:Offers insights on policy design for carbon trading mechanisms and demand-side flexibility in nuclear-renewable integrated systems.

📄 抄録（日本語訳）

統合エネルギーシステム（IES）は、エネルギー危機を緩和し、多エネルギー間の補完性を促進し、より細粒度のエネルギー開発を強化することができる。原子力発電はクリーンで効率的であり、特に小型モジュール炉（SMR）を使用する場合に顕著であり、発電量を増加させ、システムの柔軟性を向上させ、低炭素経済を促進する。本論文では、SMR接続統合エネルギーシステム（SMR‐IES）のための二層スケジューリングフレームワークを提案し、運用コスト、炭素排出量、およびピーク期間中の平均需要側柔軟性指標を最適化する。第一層では、改良拡張ε制約法と修正された理想解への類似度による順位付け手法のハイブリッドを用いて、SMR‐IESの多目的運用を最適化する。このフレームワークは、段階型炭素取引メカニズムを、総合的なユーザー満足度指標を備えた多エネルギー需要応答プログラムと組み合わせて組み込み、プロセス全体の炭素排出量を考慮するとともに、SMR‐IESの需要側柔軟性を強化する。第二層では、情報ギャップ決定理論アプローチを用いて不確実性を処理する。提案手法は、予測された再生可能エネルギー源、負荷、およびエネルギー価格の誤差を考慮したスケジューリング運用を決定でき、最適目的値を公称最適値の35%以下（β = 0.35）の許容範囲内に維持する。さらに、提案手法は、確率的およびロバスト最適化手法よりも不確実性を管理するためのより効率的なアプローチを提供する。

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。

📄 Abstract（原文）

An integrated energy system (IES) can alleviate energy crises, promote multi‐energy complementarity, and enhance finer‐grained energy development. Nuclear power is clean and efficient, mainly when using small modular reactors (SMRs), which increase power generation, improve system flexibility, and promote a low‐carbon economy. This paper proposes a bi‐layer scheduling framework for a SMR‐connected integrated energy system (SMR‐IES) to optimize operating cost, carbon emissions, and average demand‐side flexibility during the peak period index. The first layer optimizes the multi‐objective operation of SMR‐IES using a hybrid of the improved augmented ε ‐constraint method and the modified technique for order preference by similarity to the ideal solution approach. This framework incorporates a ladder‐type carbon trading mechanism alongside a multi‐energy demand response program with a comprehensive user satisfaction index to account for carbon emissions throughout the entire process while enhancing demand‐side flexibility for the SMR‐IES. The second layer handles uncertainties using the information gap decision theory approach. The proposed method can determine a scheduling operation with predicted renewable energy sources, load, and energy price errors while keeping optimal objective values within acceptable bounds not higher than 35% of the nominal optimal values ( β  = 0.35). Moreover, the proposed method offers a more efficient approach to managing uncertainty than stochastic and robust optimization methods.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。