A novel LSTM-NSMFO framework for designing hybrid renewable energy systems with green hydrogen integration
グリーン水素統合を伴うハイブリッド再生可能エネルギーシステム設計のための新しいLSTM-NSMFOフレームワーク (AI 翻訳)
Murugaperumal Krishnamoorthy, S. Hariharan, R. Kaladevi, Arulselvi Ramasamy, A. Manju
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、LSTM (Long Short-Term Memory) と NSMFO (Novel Swarm Metaheuristic Optimization) を組み合わせた新しいフレームワークを提案し、グリーン水素統合ハイブリッド再生可能エネルギーシステムの最適設計を実現する。この手法により、システムの効率性とコスト効果が向上し、再生可能エネルギーの変動性に対処する。
English
This study proposes a novel framework combining LSTM and NSMFO to optimally design hybrid renewable energy systems with green hydrogen integration. The approach enhances system efficiency and cost-effectiveness, addressing renewable energy variability.
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
日本は水素基本戦略を推進しており、グリーン水素のコスト低減と系統統合が課題。本フレームワークは、再生可能エネルギーと水素貯蔵を組み合わせたシステム設計の最適化に寄与し、日本のGX投資判断やFIT/FIP制度設計にも示唆を与える可能性がある。
In the global GX context
Global energy transition depends on cost-effective integration of renewables and hydrogen. This optimization framework offers a scalable methodology for designing hybrid systems, relevant to countries pursuing green hydrogen strategies under net-zero targets.
👥 読者別の含意
🔬研究者:The LSTM-NSMFO framework provides a novel optimization method for renewable-hydrogen system design, useful for further algorithmic improvements.
🏢実務担当者:Corporate energy managers can use this framework to evaluate cost-effective hybrid renewable and hydrogen setups for decarbonization.
🏛政策担当者:Policymakers can leverage insights from this framework to design subsidies and regulations that promote efficient renewable-hydrogen integration.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1007/s10098-026-03454-3first seen 2026-05-15 19:18:25
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
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。