EMS指向の独立DCマイクログリッド向けデータ駆動型グリーン水素予測
Data-Driven Green Hydrogen Forecasting for EMS-Oriented Islanded DC Microgrids (原題)
Minul Khan Rahat, Md. Asif Khan, Rajin Al Fatemi, Abu Shufian, Md Asfaqur Rahman, Zayadul Hasan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
独立DCマイクログリッドにおけるグリーン水素製造の安定化を目的に、蓄電池と電解装置の協調運用を支援する予測駆動型EMSフレームワークを提案。Random Forestをベースラインとし、LSTM・GRU・Transformer Encoderを比較評価した結果、Transformer EncoderがMAE 0.1306、RMSE 0.1532で最良性能を示し、ベースライン比で誤差を約99%削減した。予測水素出力を活用することで、配電ミスマッチの低減と水素収率の一貫性向上が期待される。
English
This paper proposes a forecasting-driven energy management framework for coordinated battery and electrolyzer operation in islanded DC microgrids producing green hydrogen. Comparing Random Forest, LSTM, GRU, and Transformer Encoder models on multi-input operational features, the Transformer Encoder achieved the best accuracy (MAE 0.1306, RMSE 0.1532), reducing errors by ~99% versus the baseline. The predicted hydrogen output supports proactive EMS decisions, improving dispatch consistency and renewable utilization.
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
日本では水素基本戦略やGX推進法のもと、再エネ由来水素の安定製造とEMS高度化が重要課題となっている。本論文の予測駆動型EMSは、離島・産業団地のマイクログリッドにおける水素サプライチェーン構築や、電力系統制約下での水素製造最適化に資する知見を提供する。
In the global GX context
Globally, green hydrogen is central to hard-to-abate decarbonization and transition finance, yet production consistency under variable renewables remains a bottleneck. This work advances ML-based EMS for islanded microgrids, offering a replicable forecasting approach that can inform hydrogen project bankability and operational disclosure under emerging ISSB/CSRD frameworks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI時系列予測と水素EMSの交差領域における比較ベンチマークとして、Transformer Encoderの有効性と特徴量設計の知見を提供する。
🏢実務担当者:離島・産業マイクログリッドでの水素製造設備の運用計画や蓄電池・電解装置の協調制御に、予測モデル導入の定量的根拠を与える。
🏛政策担当者:再エネ水素の安定供給支援策や、マイクログリッド実証事業の設計において、予測技術の役割と効果を評価する材料となる。
📄 Abstract（原文）
Rapid integration of renewable energy in islanded DC microgrids introduces variability that challenges stable and efficient green hydrogen production. This paper presents a comparative forecasting-driven energy management framework for coordinated battery storage and electrolyzer operation. Random Forest is used as a static baseline, while LSTM, GRU, and Transformer Encoder models are evaluated as sequence-based forecasting approaches. The models use multi-input operational features, including solar power, storage power, state of charge, DC-bus voltage, electrolyzer current, energy variables, and lagged hydrogen production, to capture nonlinear and temporal system dynamics. The predicted hydrogen output is analyzed to support proactive EMS decision-making, renewable utilization, and hydrogen production consistency. Simulation results show that the Transformer Encoder achieves the best forecasting performance, with MAE of 0.1306, RMSE of 0.1532, and of 0.9996. Compared with the Random Forest baseline, the Transformer Encoder reduces MAE and RMSE by 99.29% and 99.22%, respectively, indicating strong support for reducing dispatch mismatch and improving hydrogen-yield consistency.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1109/tensymp68909.2026.11704016first seen 2026-10-02 05:24:15
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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。