産業団地統合エネルギー供給システムにおける柔軟性指向の需給マッチングの最適化戦略：モデリング、スケジューリング、柔軟性活用のレビュー

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive overview of modeling and optimization methods for IESS, useful for researchers working on industrial energy systems and flexibility.

🏢実務担当者:Energy managers in industrial parks can use the insights on scheduling and flexibility utilization to improve energy efficiency and reduce emissions.

🏛政策担当者:Offers a reference for designing policies that promote integrated energy systems and flexibility in industrial parks to achieve national decarbonization targets.

産業団地の低炭素転換は、高度なエネルギーシステムへの需要を増大させている。複数のエネルギー形態を結合する統合エネルギー供給システム（IESS）は、エネルギー効率を向上させ炭素排出を削減することにより、産業団地におけるエネルギー構造の高炭素集約度と需給不均衡を緩和する重要な経路を提供する。エネルギー貯蔵技術、多エネルギーシステムモデリング、および高度なエネルギー管理戦略の急速な進展は、IESSの研究と応用をさらに推進している。本レビューは、IESSと従来のエネルギーシステムとの間の相違を包括的に明示し、多エネルギー結合と源-網-負荷-貯蔵の相互作用の影響を解明するために、IESSのアーキテクチャと運用特性を強調する。我々は、既存の機器およびシステムモデリングアプローチと負荷モデリング手法を検討し、可変運転条件のためのモデリング技術について議論する。我々は、決定的、多時間スケール、および不確実な条件下でのIESSの運用最適化方法を分析し、システムの柔軟性が動的な需給調整をどのように支援するかを示すために、源-網-負荷-貯蔵リンク全体にわたる柔軟性リソースの利用メカニズムを調査する。本レビューはまた、AI駆動型IESS運用における新たなトレンドを特定し、物理情報に基づくモデリング、大規模言語モデル、およびマルチエージェントシステムの統合を強調する。本レビューは、IESS内での柔軟な需給マッチングのための統一された分析的視点を確立し、将来の低炭素産業エネルギーシステムの開発に対する理論的支援を提供する。

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。

The low-carbon transition of industrial parks is driving an increasing demand for advanced energy systems. Integrated energy supply systems (IESSs), which couple multiple energy forms, offer a critical pathway to alleviate the high-carbon intensity of energy structures and supply–demand imbalances in industrial parks by enhancing energy efficiency and reducing carbon emissions. The rapid advancement of energy storage technologies, multi-energy system modeling, and advanced energy management strategies has further propelled the research and application of IESSs. This review comprehensively delineates the distinctions between IESSs and traditional energy systems, highlighting the architecture and operational characteristics of IESSs to elucidate the impacts of multi-energy coupling and source–grid–load–storage interactions. We examine existing equipment and system modeling approaches and load modeling methods, and discuss modeling techniques for variable operating conditions. We analyze operational optimization methods for IESSs under deterministic, multi-time-scale, and uncertain conditions, and investigate the utilization mechanisms of flexibility resources across source–grid–load–storage links to illustrate how system flexibility supports dynamic supply–demand coordination. The review also identifies emerging trends in AI-driven IESS operation, highlighting the integration of physics-informed modeling, large language models, and multi-agent systems. This review establishes a unified analytical perspective for flexible supply–demand matching within IESSs, offering theoretical support for the development of future low-carbon industrial energy systems.

• openalex https://doi.org/10.3390/en19081903first seen 2026-05-17 07:02:48 · last seen 2026-05-29 05:29:14