地域エネルギー市場における電力・水素統合のためのシミュレーション基盤動的価格最適化
Simulation-Based Dynamic Pricing Optimization for Integrating Electricity and Hydrogen in Local Energy Markets (原題)
Unaffiliated, Yang Chen, Xueping Li
🤖 gxceed AI 要約
日本語
太陽光・風力・蓄電池・水素転換を備えた充電ステーションを対象に、エージェントベースシミュレーションとリーダー・フォロワー最適化モデルを構築。上位レベルでステーション利益を最大化し、下位レベルで動的価格に対する利用者の充電・消費行動をモデル化した。建物負荷やEV行動、不確実性を変えたシナリオ分析により、電力・水素統合システムがコスト削減とエネルギー共有効率の向上を実現し、地域エネルギーネットワークのレジリエンスに寄与することを示した。
English
This study builds an agent-based simulation with a leader-follower optimization model for a charging station integrating solar, wind, battery storage, and electricity-hydrogen conversion. The upper level maximizes station profit while the lower level models user charging and consumption responses to dynamic pricing. Scenario analysis across building loads, EV behavior, and uncertainties shows the integrated system delivers cost savings and improved energy-sharing efficiency, supporting resilient local energy networks.
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
水素と電力の統合による地域エネルギー市場の設計は、日本の水素社会推進や地域脱炭素・分散型エネルギー政策と親和的であり、自治体・企業のローカルGXモデル検討に示唆を与える。
In the global GX context
Sector-coupling of electricity and hydrogen in local markets speaks to global decarbonization debates on hydrogen hubs, EV infrastructure, and demand-side flexibility, offering a simulation framework relevant to transition-finance-backed infrastructure planning.
👥 読者別の含意
🔬研究者:電力・水素セクターカップリングと動的価格設計を統合したシミュレーション手法の参考になる。
🏢実務担当者:充電・水素ステーション運営や地域エネルギー事業の価格・収益設計の検討に活用できる。
🏛政策担当者:地域エネルギー市場における水素・EV統合インフラの制度設計や価格規制の論点を提供する。
📄 Abstract（原文）
The growing need to reduce carbon emissions and promote sustainable energy use is driving the transition toward environmentally friendly energy systems. The integration of distributed renewable energy sources and advancements in smart grid technologies are paving the way for innovative solutions to enhance energy efficiency and reduce dependence on fossil fuels. This study introduces an agent-based simulation model to optimize a charging station system that seamlessly integrates electricity and hydrogen infrastructure. The charging station is equipped with solar and wind generation, battery storage, and an advanced electricity-hydrogen transfer system, allowing it to generate electricity, store hydrogen, and support both electric vehicle (EV) and hydrogen fuel-cell vehicle (HFCV) charging, as well as supply electricity to building prosumers. To optimize the operations of this integrated system, we develop a leader-follower optimization model, which is then evaluated through simulations. The upper level maximizes the charging station’s profit, while the lower level addresses users’ decisions on energy consumption and charging behaviors in response to dynamic pricing. By simulating different scenarios with varying building loads, EV behaviors, and uncertainties, we analyze their impact on energy pricing and transaction dynamics. The results demonstrate that the integrated electricity-hydrogen system, when optimized through simulation, can achieve significant cost savings and enhance energy-sharing efficiencies, contributing to resilient and sustainable local energy networks.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.21872/annual2025_7050first seen 2026-10-19 04:55:06
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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。