高浸透再生可能エネルギー吸収強化に向けた揚水発電所における予備貯蔵容量の階層的運用最適化
Hierarchical operation optimization of reserve storage capacity in pumped-storage power stations for enhanced high-penetration renewable energy accommodation (原題)
Jiaxuan Li, Yanlai Zhou, Chenyun Yang, Kailong Liu, Jing Yang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、揚水発電所の予備貯蔵容量（RSC）を階層的に制御する枠組みを提案し、ピークシェービングと谷埋め運用において水力発電収益と残余負荷変動（RLF）の緩和を両立させる。中国湖南省の黒麋峰揚水発電所に適用し、多目的最適化モデルにより、下部貯水池のRSC配分は1～4%、上部貯水池は1～7%の範囲で変動することを示した。12の負荷季節条件すべてで炭素排出削減が達成され、最大約24%の改善が得られた。
English
This study proposes a hierarchical control framework for reserve storage capacity (RSC) in pumped-storage power stations to balance hydropower benefit and residual load fluctuation (RLF) under high renewable penetration. Applied to the Heimifeng station in Hunan, China, the multi-objective model shows lower-reservoir RSC allocations of 1–4% and upper-reservoir RSC of 1–7%. Carbon emission reductions occur in all 12 load scenarios, with up to 24% improvement.
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
日本では再生可能エネルギーの大量導入に伴い、揚水発電の柔軟性活用が重要課題となっている。本論文の階層的RSC制御は、日本の電力系統における需給調整や蓄エネルギー政策の検討に示唆を与える。
In the global GX context
As global power systems integrate higher shares of variable renewables, pumped-storage flexibility becomes critical for grid stability and decarbonization. This work offers a replicable optimization framework that can inform energy transition planning and carbon reduction strategies in other markets.
👥 読者別の含意
🔬研究者:揚水発電の運用最適化と再生可能エネルギー吸収の定量的評価に関心のある研究者に有用。
🏢実務担当者:電力会社や系統運用者は、揚水発電所の予備容量を活用した需給調整と収益改善の手法として参考にできる。
🏛政策担当者:蓄エネルギー政策や再生可能エネルギー導入目標の設計において、揚水発電の柔軟性を評価する際の基礎資料となる。
📄 Abstract（原文）
Pumped-storage power (PSP) stations play a vital role in promoting renewable energy accommodation, yet the operational potential of their reserve storage capacity (RSC) remains insufficiently exploited. This study proposes a hierarchical control framework for RSC in PSP peak-shaving and valley-filling operation, coordinating hydropower benefit and mitigating residual load fluctuation (RLF) while contributing to carbon emission reduction. The framework is implemented through a multi-objective operation model and applied to the Heimifeng PSP station in Hunan, China, under diverse equivalent load scenarios. Results reveal distinct allocation characteristics between the two reservoirs: preferred lower-reservoir RSC allocations are concentrated within 1–4%, whereas upper-reservoir RSC varies over a broader 1–7% range under different operating conditions. The coordinated operation scheme therefore achieves a compromise between hydropower benefit enhancement and residual load fluctuation mitigation. Under Scenario S3 in spring, the hydropower benefit reaches USD 22.92 million, while RLF is reduced by approximately 8% compared with fixed RSC control. Carbon emission reductions are achieved under all 12 load season conditions, with the maximum improvement reaching approximately 24% under Scenario S2 in winter. The proposed hierarchical RSC control framework enables scenario-adaptive RSC allocation and provides a practical approach for improving peak-shaving performance and hydropower benefits under high renewable energy penetration.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- primary_source https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2026.128941first seen 2026-09-27 23:54:12
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