風力発電の不確実性を考慮したグリーン水素生産計画のためのハイブリッドロバスト確率最適化アプローチ
A hybrid robust‐stochastic optimization approach for green hydrogen production planning under wind power forecast uncertainty (原題)
Victor Spitzer, C. Gicquel, E. Gurevsky, F. Sanson, Paul Feliot, A. Rossi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、不確実な風力発電と電力網に接続されたグリーン水素生産プラントの運用コスト最小化を目的とする。水素需要を主に風力で賄うシナリオを想定し、ロットサイズモデルとハイブリッドロバスト確率最適化を組み合わせて、時間相関のある不確実性を扱う。実用的な産業問題でのシミュレーションにより、提案手法の有効性と計算効率を示した。
English
This paper minimizes energy purchase costs for a green hydrogen plant connected to uncertain wind power and the grid. It uses a lot-sizing model with a hybrid robust-stochastic approach to handle time-correlated uncertainty. Simulations on a realistic industrial problem demonstrate the benefits and computational efficiency of the proposed method.
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
日本では水素基本戦略が改定され、グリーン水素の導入拡大が進む中、本手法は風力発電の不確実性を考慮した効率的な生産計画に寄与する。再エネ由来水素のコスト低減は、日本の水素サプライチェーン構築やSSBJ関連の情報開示にも間接的に資する。
In the global GX context
Globally, green hydrogen is key to decarbonization, and this optimization approach helps reduce production costs under renewable uncertainty. It supports the economic viability of green hydrogen, aligning with international efforts like the EU Hydrogen Strategy and IEA recommendations.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel hybrid robust-stochastic optimization method for hydrogen production planning under uncertainty.
🏢実務担当者:Offers a decision-support tool for optimizing green hydrogen plant operations and reducing energy costs.
🏛政策担当者:Highlights the importance of cost-effective green hydrogen production for achieving climate targets.
📄 Abstract（原文）
This work aims at minimizing the energy purchase costs related to the operation of a green hydrogen production plant connected both to an intermittent, uncertain renewable energy source and to the power grid. We focus on scenarios where, for economic or environmental reasons, the plant must primarily meet hydrogen demand using electricity from wind power, despite its uncertain availability. The production problem is represented as a lot‐sizing model, and an original hybrid robust‐stochastic approach is developed to consider the time‐correlated uncertainty despite a limited knowledge of its probability distribution. The developed approach is computationally efficient and further accelerated thanks to an in‐depth study of the generated robust sub‐problem. Simulations on a realistic industrial problem demonstrate the benefits of the presented approach.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1111/itor.70244first seen 2026-08-30 05:12:56 · last seen 2026-09-22 05:01:41
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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。