Comparative Study of Rule-Based Scheduling Strategies for Community Microgrid Energy Management with Battery Energy Storage
バッテリーエネルギー貯蔵を備えたコミュニティマイクログリッドエネルギー管理のためのルールベーススケジューリング戦略の比較研究 (AI 翻訳)
Kuiyuan Liao, Yadi Wang, Yuxin Wang, Jishuo Qu, Fucai Xie, Haijia Zhong, Xianpeng Wang, Rongpeng Song
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、コミュニティマイクログリッドにおけるバッテリー蓄電システムを用いたルールベーススケジューリング戦略を比較する。実データを用いて6つのヒューリスティック戦略を評価し、コストと二酸化炭素排出量の多目的最適化を実現。最適な重み付け戦略により、ベースラインと比較してコスト0.73%、排出量0.61%の削減を達成した。
English
This paper compares rule-based scheduling strategies for community microgrid energy management with battery storage. Using real-world data, it evaluates six heuristic strategies and balances operating costs and carbon emissions via weighted optimization. The optimal strategy achieves 0.73% cost and 0.61% emission reductions over the no-battery baseline.
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
日本の地域マイクログリッドや再生可能エネルギー統合において、蓄電池を活用したエネルギー管理の最適化は重要。本研究成果は、地域コミュニティのエネルギーコスト削減と脱炭素化に資する実用的な知見を提供する。
In the global GX context
This study contributes to the global discourse on community-level energy management and decarbonization. Its comparative framework and sensitivity analysis offer practical insights for integrating battery storage into microgrids, supporting the energy transition at the local scale.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a comparative methodology for rule-based scheduling that can be extended to other microgrid configurations.
🏢実務担当者:Offers actionable heuristic strategies for community microgrid operators to reduce costs and emissions.
🏛政策担当者:Demonstrates the potential of battery storage for achieving energy and climate targets at the community level.
📄 Abstract（原文）
This paper presents a comparative study of rulebased scheduling strategies for community microgrid energy management with battery energy storage systems. The proposed framework evaluates six heuristic scheduling strategies using real-world datasets. We implement a multi-objective optimization approach that balances operating costs and carbon emissions through weighted price-carbon signal integration. Experimental results demonstrate that the optimal weighted strategy achieves 0.73% cost reduction and 0.61% carbon emission reduction compared to the no-battery baseline. The ablation study reveals that increasing battery capacity from 500 kWh to 4000 kWh improves cost reduction from $\mathbf{0. 1 8 \%}$ to $\mathbf{1. 4 5 \%}$. Weight sensitivity analysis shows that the optimal price weight of 0.6 provides the best trade-off between economic and environmental objectives. This research contributes to Sustainable Development Goals (SDG) 7, 11, and 13.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1109/iceaai68945.2026.11442307first seen 2026-05-15 17:30:23 · last seen 2026-06-16 05:03:40
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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。