カーボンニュートラルなエネルギー転換に向けて: 水素統合デマンドサイド管理のための多目的最適化フレームワーク

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:The MOGAO algorithm and its Pareto optimization approach provide a novel method for multiobjective DSM with hydrogen that can be extended or compared with other techniques.

🏢実務担当者:Utilities and grid operators can use this framework to design DSM programs that reduce peak load and costs while incorporating hydrogen storage.

🏛政策担当者:The results support policies that promote hydrogen infrastructure and demand response as cost-effective emission reduction tools.

再生可能エネルギー源、電気自動車（EV）、および柔軟な需要技術の急速な統合により、需要側管理（DSM）は現代のスマートグリッド運用の重要な要素となっている。しかしながら、再生可能エネルギー生産と消費者習慣の予測不可能な性質により、費用対効果が高く、排出量に配慮し、消費者に優しいスケジューリングを達成することは依然として困難である。水素はグリーンで持続可能なエネルギーキャリアとみなされているが、世界の生産の大部分は依然として化石燃料由来の資源に依存している。これは水素の脱炭素化の可能性を制限し、再生可能エネルギー由来の水素生成を促進する必要性を強調している。本稿では、再生可能エネルギー統合型マイクログリッドにおけるDSMを最適化するための、新しい多目的グリーンアナコンダ最適化（MOGAO）フレームワークを提案する。このフレームワークは、ピーク負荷、運用コスト、および炭素排出量を同時に最小化し、消費者インセンティブを最大化することで、経済的、環境的、および社会的目標の間のバランスの取れたトレードオフを達成する。提案システムは、太陽光発電と風力発電、バッテリーエネルギー貯蔵システム、vehicle-to-grid機能を備えたEV、および長期エネルギー貯蔵のためのグリーン水素エネルギーシステムを統合する。MOGAOアルゴリズムは、適応パレート最適化を採用して、24時間の時間帯別料金制度の下で、電力価格、水素生産、および劣化を考慮した配電を調整する。シミュレーション結果は、ベンチマーク手法（PSO、WOA、およびグリーンアナコンダ最適化）と比較して大幅な改善を示し、38.36%のピーク負荷削減、42.69%のコスト削減、および67.56%の排出量削減を達成している。さらに、インセンティブ・快適性満足度比（1.5685）は、ユーザー参加と公平性の向上を示している。全体として、提案されたMOGAOベースのDSMフレームワークは、次世代スマートグリッド向けのスケーラブルで水素支援型かつカーボンニュートラルなソリューションを提供し、持続可能で回復力のあるエネルギー転換経路を可能にする。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The rapid integration of renewable energy sources, electric vehicles (EVs), and flexible demand technologies has made demand-side management (DSM) a vital element of modern smart grid operation. However, achieving cost-effective, emission-conscious, and consumer-friendly scheduling remains challenging due to the unpredictable nature of renewable energy production and consumer habits. Although hydrogen is considered a green and sustainable energy carrier, most global production still depends on fossil-based sources. This limits its decarbonization potential, emphasizing the need to promote renewable-based hydrogen generation. This article proposes a novel multiobjective green anaconda optimization (MOGAO) framework for optimizing DSM in a renewable-integrated microgrid. The framework simultaneously minimizes peak load, operational cost, and carbon emissions while maximizing consumer incentives, thereby achieving a balanced tradeoff between economic, environmental, and social objectives. The proposed system integrates photovoltaic and wind generation, a battery energy storage system, EVs with vehicle-to-grid functionality, and a green hydrogen energy system for long-duration energy storage. The MOGAO algorithm employs adaptive Pareto optimization to coordinate electricity pricing, hydrogen production, and degradation-aware dispatch under a 24-h time-of-use tariff structure. Simulation results demonstrate significant improvements over benchmark methods (PSO, WOA, and green anaconda optimization), achieving 38.36% peak load reduction, 42.69% cost savings, and 67.56% emission reduction. Additionally, the incentive–comfort satisfaction ratio (1.5685) indicates enhanced user participation and fairness. Overall, the proposed MOGAO-based DSM framework offers a scalable, hydrogen-supported, and carbon-neutral solution for next-generation smart grids, enabling sustainable and resilient energy transition pathways.

• semanticscholar https://doi.org/10.1109/jestie.2026.3687039first seen 2026-07-13 06:54:48 · last seen 2026-09-22 05:00:58