複雑な動的プロセスと不確実性を考慮したグリーン水素-アンモニア合成システムの二層最適化
Bilevel Optimization for Green Hydrogen-to-Ammonia Synthesis System Considering Complex Dynamic Processes and Uncertainties (原題)
Yan-Song Zhang, Yi-Xin Liu, Bo Zhao, Li Guo, Hong-Kun Lv, Yuxuan Zhang, Chou-Wei Ni, Kang Zhang, Cheng-Shan Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
風力発電を用いたグリーン水素-アンモニア合成システムの経済性を高めるため、二層スケジューリング枠組みを提案。上層では物理情報ニューラルネットワーク（TS-PINN）でアンモニア合成の非線形動特性を低計算コストで再現し、改良MOPSOで運転戦略と反応器設定値を最適化。下層ではワッサースタイン距離に基づく分布ロバスト最適化で風力不確実性に対応し、モデル精度・経済性・ロバスト性のバランスを実証した。
English
This paper proposes a bilevel scheduling framework for wind-powered green hydrogen-to-ammonia systems. The upper layer uses a physics-informed neural network (TS-PINN) to capture nonlinear ammonia synthesis dynamics with reduced computation, co-optimized via improved MOPSO. The lower layer applies Wasserstein-distance distributionally robust optimization to hedge wind uncertainty, balancing accuracy, economics, and robustness.
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
アンモニアは日本のGX政策（水素・アンモニア混焼、燃料アンモニア導入）の中核であり、再エネ由来アンモニアの安定運用・コスト最適化は国内電力・商社の脱炭素投資判断に直結する。SSBJ開示における自社排出削減や移行計画の実効性評価にも資する。
In the global GX context
Green ammonia is central to global hard-to-abate decarbonization (shipping fuel, co-firing, fertilizer), and this work addresses the operational economics and uncertainty management that underpin credible transition plans and Scope 1 reduction claims under ISSB/CSRD reporting.
👥 読者別の含意
🔬研究者:物理情報NNと分布ロバスト最適化を組み合わせた二層スケジューリングは、再エネ駆動型化学プロセスの不確実性下最適化の手法として参考になる。
🏢実務担当者:風力変動下での水素・アンモニア合成の運転最適化により、再エネ調達と生産コストのバランス設計に活用できる。
🏛政策担当者:燃料アンモニア導入・水素サプライチェーン政策の実現可能性評価において、運用ロバスト性と経済性のトレードオフを示す。
📄 Abstract（原文）
The wind-powered green hydrogen-to-ammonia system offers a promising pathway for utilizing marine renewable energy; however, its economic viability is constrained by the strongly nonlinear dynamics of ammonia synthesis and the inherent stochasticity of wind power generation. To address these challenges, this paper proposes a bilevel scheduling framework. In the upper layer, a reduced-order Trend- and Structure-constrained Physics-Informed Neural Network (TS-PINN) model is developed by embedding trend priors and mechanistic constraints, effectively capturing the nonlinear characteristics of the ammonia synthesis process with significantly reduced computational effort. An improved Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) algorithm is then employed to co-optimize operational strategies and key reactor setpoints, including bed temperature and pressure. In the lower layer, a Wasserstein-distance-based distributionally robust optimization (DRO) model is established to coordinate hydrogen production and storage operations to hedge against wind power uncertainty. Simulation results demonstrate that the proposed framework achieves an effective balance among modeling accuracy, economic performance, and operational robustness, while accounting for coupled reaction–heat-transfer dynamics and renewable generation uncertainty.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1109/tste.2026.3693213first seen 2026-09-25 05:07:46 · last seen 2026-09-29 05:20:59
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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。