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エネルギー・炭素連関を伴うマルチエネルギーシステムの容量構成と低炭素スケジューリングの二段階最適化

Bi-Level Optimization for Capacity Configuration and Low-Carbon Scheduling of Multi-Energy Systems with Energy-Carbon Coupling (原題)

Yun Yang, Hongning Zhen, Dawei Feng, Shirui Feng, Shichao Sun, Youruo Wu, Xiaohu Yang

Applied System Innovation📚 査読済 / ジャーナル2026-10-21#エネルギー転換Origin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.3390/asi9100218
原典: https://doi.org/10.3390/asi9100218

🤖 gxceed AI 要約

日本語

多エネルギーシステムの容量構成と運用スケジューリングを、経済性と炭素制約の異なる時間軸を統合したMILP二段階最適化で解く研究。WGANとK-means++でPV・風力の出力シナリオを生成・クラスタリングし、負荷比例配分に基づく炭素フロー追跡行列を構築する。四季40シナリオの検証で、PV・風力・蓄エネ導入により年間総コスト34.2%減、日次炭素排出76.0%減、炭素取引コストを85.13元からゼロに削減した。

English

This study develops a bi-level MILP model coordinating capacity configuration and low-carbon scheduling of multi-energy systems under intertwined economic and carbon constraints. It uses WGAN and K-means++ to generate and cluster PV/wind output scenarios and builds a carbon-flow traceability matrix via load-proportional allocation. Across 40 seasonal scenarios, adding PV, wind, and storage cut annualized cost by 34.2%, daily emissions by 76.0%, and carbon trading cost from 85.13 CNY to zero.

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

中国の工業園区における炭素取引制度を前提とした容量最適化であり、日本ではSSBJ対応やScope 2削減・再エネ調達と蓄電池投資の経済性検討に応用可能な手法。炭素フロー追跡の考え方はGHG算定の精緻化にも示唆を与える。

In the global GX context

Adds to global decarbonization scholarship by integrating carbon-flow traceability and carbon trading cost directly into capacity-planning optimization, a coupling rarely modeled jointly. Relevant to industrial-park decarbonization and Scope 2 accounting under emissions trading regimes.

👥 読者別の含意

🔬研究者:炭素制約と容量計画を統合するMILP定式化と炭素フロー追跡行列の設計が参考になる。

🏢実務担当者:再エネ・蓄電池投資の経済性と炭素コスト削減効果を定量評価する枠組みとして活用できる。

🏛政策担当者:炭素取引価格が園区レベルの投資判断と排出削減をどう促すかの政策的示唆を得られる。

📄 Abstract（原文）

Coordinating capacity configuration and operational scheduling in multi-energy systems is inherently complex, given their distinct time scales and intertwined economic and carbon constraints. To address this challenge, a bi-level optimization model for capacity configuration and operational scheduling of multi-energy systems with energy-carbon coupling was developed within a unified Mixed-Integer Linear Programming (MILP) framework. The model incorporates Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) and K-means++ algorithms for Photovoltaic (PV) and Wind Turbine (WT) output scenario generation and clustering, and constructs a carbon flow traceability matrix based on a load-proportional allocation method. The proposed approach was validated through a case study covering 40 typical and extreme scenarios across four seasons. Optimization results showed that compared to the original park configuration without PV, WT, and energy storage, this configuration reduced the annualized total cost by 34.2% and daily carbon emissions by 76.0%, while lowering daily carbon trading cost from 85.13 CNY to zero. The proposed model provides a systematic tool for coordinating capacity configuration and low-carbon operational scheduling in industrial park multi-energy systems under multiple scenarios.

🔗 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。