Research on Green Performance Evaluation of Distribution Network Material Suppliers Considering Carbon Footprint
カーボンフットプリントを考慮した配電網材料サプライヤーのグリーン性能評価に関する研究 (AI 翻訳)
Lei Wang, Zheng Wang, Maolin Fang, Cheng Ge, Yanlong Li, Chen Zhao, Xinjuan Li
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、経済・技術・グリーンの3次元からサプライヤーのグリーン性能評価システムを構築し、カーボンフットプリントの算定方法を定義。改良AHP-SVRモデルを提案し、変電ボックスプロジェクトで検証した結果、予測誤差±4.2%（従来AHPは±8.7%）と優れた性能を示した。
English
This paper constructs a green performance evaluation system for distribution network suppliers from economic, technical, and green dimensions, defining a carbon footprint accounting method. It proposes an improved AHP-SVR model, validated on a power box project with prediction error within ±4.2%, outperforming traditional AHP (±8.7%). The model effectively distinguishes suppliers' green performance.
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
日本の電力会社や配電網事業者にとって、サプライヤー選定にカーボンフットプリントを組み込む手法は、SSBJや有報でのサプライチェーン排出開示に資する。ただし、本論文は中国事例のため、日本への適用には調整が必要。
In the global GX context
This paper offers a practical AI-driven method for supplier green performance evaluation, relevant to global supply chain decarbonization under frameworks like ISSB and CSRD. The AHP-SVR model provides higher accuracy than traditional approaches, supporting decision-making for distributors.
👥 読者別の含意
🔬研究者:The paper presents a novel AHP-SVR hybrid model for carbon footprint-based supplier evaluation, improving prediction accuracy and offering a methodological contribution.
🏢実務担当者:Utilities and distribution companies can adopt this model to select environmentally preferable suppliers, aligning with carbon reduction goals.
📄 Abstract（原文）
The green performance evaluation of distribution network material suppliers considering carbon footprint is crucial for promoting low-carbon development in power grids. This paper constructs a comprehensive evaluation system from economic, technical, and green dimensions, defines a carbon footprint accounting method for suppliers, and proposes an improved AHP-SVR evaluation model.Validated on a provincial power box project, the AHP-SVR model achieves a prediction error within ±4.2%, significantly outperforming the traditional AHP method (±8.7%). It also demonstrates superior performance across key metrics—MAE, RMSE, R² and Deviation Rate. The model effectively distinguishes suppliers’ green performance and provides reliable decision support for distributor supplier selection.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.70114/aimedr.2026.3.1.p17first seen 2026-07-07 04:47:24
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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。