Meteorology‐Informed Coordinated Operation of Low‐Carbon Park Energy System Considering Electric Vehicle Clusters and Energy Storage
気象情報を考慮した電気自動車クラスターとエネルギー貯蔵を含む低炭素パークエネルギーシステムの協調運用 (AI 翻訳)
Honghui Zhang, Dejie Zhao, Limin Jia
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、産業パークにおける電気自動車（EV）クラスターとエネルギー貯蔵システム（ESS）の協調運用を最適化するため、気象情報を考慮した二層最適化フレームワークを提案。上層では運営コストと炭素排出量の最小化を目指し、下層ではEVとESSが価格に応じて充放電を調整する。実パークでのケーススタディにより、炭素排出削減と再生可能エネルギー利用率向上を実証。
English
This paper proposes a meteorology-informed bilevel optimization framework for coordinated low-carbon operation of park energy systems with EV clusters and energy storage. The upper level minimizes cost and carbon emissions with endogenous pricing, while the lower level schedules EV and ESS charging/discharging. Case studies on an actual industrial park demonstrate significant carbon reduction and improved renewable energy 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
日本の産業パークにおけるGX推進に寄与。カーボンプライシングを内生化した運用最適化は、SSBJやカーボン・クレジット取引入力の実務に応用可能。
In the global GX context
This work contributes to global research on integrated energy system optimization with carbon pricing, offering a practical bilevel framework for industrial decarbonization. It aligns with global smart grid and carbon trading initiatives, providing a scalable solution for low-carbon parks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:研究者は、カーボンプライシングを内生化した二層最適化手法とEV・蓄電協調のモデル化を参考にできる。
🏢実務担当者:実務者は、産業パークの低炭素運用計画に本フレームワークを応用し、コストと排出の同時削減を図れる。
🏛政策担当者:政策担当者は、産業団地におけるカーボン価格付けとスマートグリッド促進の根拠として活用できる。
📄 Abstract（原文）
With the increasing integration of electric vehicles (EVs) and renewable energy in industrial parks, achieving coordinated low‐carbon operation of park‐level energy systems has become a critical challenge. Meteorological conditions introduce significant uncertainty in renewable generation, making its effective management pivotal to system operation. This paper proposes a meteorology‐informed price‐based bilevel optimisation framework. In the upper level, the operator minimises the total operating cost and carbon emissions of the park by considering fuel expenditure, grid transactions and carbon trading. The optimised price is endogenously determined to reflect the marginal supply cost together with the carbon shadow price. In the lower level, the aggregated EV cluster and energy storage system (ESS) respond to this price by scheduling their charging and discharging behaviours to achieve both economic efficiency and carbon reduction. The model jointly optimises economic dispatch, carbon mitigation and price coordination among multiple energy resources. Case studies based on an actual industrial park verify the effectiveness of the framework. The results demonstrate that it significantly reduces total carbon emissions, enhances renewable energy utilisation and improves flexibility in energy scheduling. Overall, the proposed framework provides a practical and scalable solution for intelligent and low‐carbon operation of modern industrial parks.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1049/stg2.70065first seen 2026-05-15 17:10:34
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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。