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Optimal capacity allocation of electricity–hydrogen cloud energy storage on the renewable generation side considering multi-time-scale

再生可能エネルギー発電側におけるマルチタイムスケールを考慮した電力-水素クラウドエネルギー貯蔵の最適容量配分 (AI 翻訳)

Yunjing Wang, Xiaodong Deng, Xinhui Song, Jie Yang, Zhengwei Qu

Electric Power Systems Research📚 査読済 / ジャーナル2026-06-11#水素Origin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1016/j.epsr.2026.113445
原典: https://doi.org/10.2139/ssrn.5460111

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、再生可能エネルギー発電側における電力-水素クラウドエネルギー貯蔵の容量配分を最適化する手法を提案。マルチタイムスケールを考慮することで、システム効率と経済性を向上させる。

English

This paper proposes an optimization method for capacity allocation of electricity-hydrogen cloud energy storage on the renewable generation side, considering multi-time-scale to improve system efficiency and economy.

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

日本では水素社会実現と再エネ主力電源化が進む中、本提案は需給調整力の最適化に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, this work supports the integration of variable renewables through combined hydrogen and electricity storage, relevant for energy transition strategies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:The multi-time-scale optimization framework offers a methodological reference for energy storage integration studies.

🏢実務担当者:Capacity allocation insights can guide investment decisions for hydrogen storage co-located with renewables.

🏛政策担当者:Highlights the potential of hydrogen cloud storage to enhance grid reliability and renewable utilization.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。