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
Comparative Study of Rule-Based Scheduling Strategies for Community Microgrid Energy Management with Battery Energy Storage (原題)
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.
📄 抄録（日本語訳）
本論文は、バッテリーエネルギー貯蔵システムを備えたコミュニティマイクログリッドのエネルギー管理におけるルールベースのスケジューリング戦略の比較研究を提示する。提案するフレームワークは、実世界のデータセットを用いて6つのヒューリスティックスケジューリング戦略を評価する。我々は、重み付けされた価格-炭素シグナルの統合を通じて運用コストと炭素排出量のバランスを取る多目的最適化アプローチを実装する。実験結果は、最適な重み付け戦略がバッテリーなしのベースラインと比較して0.73%のコスト削減と0.61%の炭素排出削減を達成することを実証する。アブレーション研究は、バッテリー容量を500 kWhから4000 kWhに増加させると、コスト削減が0.18%から1.45%に改善されることを明らかにする。重み感度分析は、最適な価格重み0.6が経済的および環境的目標の間で最良のトレードオフを提供することを示す。この研究は、持続可能な開発目標（SDG）7、11、および13に貢献する。
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。
📄 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 2026-09-05 05:34:34
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