← 論文一覧に戻る

電力ビッグデータに基づくエネルギー構造最適化と炭素排出評価に関する研究

Research on energy structure optimisation and carbon emissions assessment based on electricity big data (原題)

Di Zhang, VanKing Li, Y Li, Wenze Mao, Ziyang Guo, Conghui Xing

📚 査読済 / ジャーナル2026-06-23#炭素会計Origin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1117/12.3111317
原典: https://doi.org/10.1117/12.3111317

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、電力ビッグデータを活用し、多目的最適化モデルによりエネルギー構造の最適化と炭素排出評価を行う。遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化を融合した手法を提案し、ケーススタディにより炭素排出削減と電力供給信頼性向上の両立を実証した。

English

This study uses electricity big data to optimize energy structure and assess carbon emissions via a multi-objective optimization model combining GA and PSO. Case studies show significant carbon emission reductions while improving power supply reliability.

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

日本の電力業界でも再エネ導入拡大に伴い、需給調整と排出削減の両立が課題。本手法は日本の電力系統への応用可能性があり、SSBJや有報での排出量評価の高度化に寄与し得る。

In the global GX context

Globally, the power sector faces the challenge of balancing reliability and decarbonization. This data-driven optimization framework supports energy transition planning and aligns with TCFD/ISSB disclosure needs for emission reduction pathways.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a robust optimization method integrating big data and multi-objective algorithms for power system decarbonization studies.

🏢実務担当者:Power companies can apply this model to optimize generation mix and reduce emissions while maintaining grid stability.

🏛政策担当者:Offers quantitative evidence for designing energy policies that balance carbon targets and supply security.

📄 抄録（日本語訳）

世界的なエネルギー転換とカーボンニュートラル目標の進展に伴い、電力部門はエネルギー構造の最適化と炭素排出抑制において極めて重要な役割を果たしている。本研究は、電力ビッグデータに基づくエネルギー構造最適化と炭素排出評価の方法を探求し、低炭素・高効率・持続可能なエネルギー管理の実現を目指す。多目的最適化モデルを構築することにより、エネルギー構造、炭素排出、電力供給信頼性の間のトレードオフを分析する。遺伝的アルゴリズム（GA）と粒子群最適化（PSO）に基づく改良型多目的最適化アルゴリズムを提案し、電力システムのグリーン転換に向けた意思決定支援を提供する。研究ではまず、電力システムのビッグデータを収集・クリーニングし、負荷変動、再生可能エネルギー出力、炭素排出の時空間特性を分析した。続いて、多目的最適化手法を用いてエネルギー構造最適化モデルを設計し、ケーススタディを通じてその有効性を検証した。結果は、最適化されたエネルギー構造が炭素排出を大幅に削減すると同時に、電力供給信頼性を向上させることを示している。

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）

As the global energy transition and carbon neutrality objectives advance, the electricity sector plays a pivotal role in optimising energy structures and controlling carbon emissions. This study explores methods for energy structure optimisation and carbon emissions assessment based on electricity big data, aiming to achieve low-carbon, efficient, and sustainable energy management. By constructing a multi-objective optimisation model, it analyses the trade-offs between energy structure, carbon emissions, and power supply reliability. An improved multi-objective optimisation algorithm based on genetic algorithms (GA) and particle swarm optimisation (PSO) is proposed to provide decision support for the green transition of power systems. The research first collected and cleaned power system big data to analyse the spatio-temporal characteristics of load fluctuations, renewable energy output, and carbon emissions. Subsequently, an energy structure optimisation model was designed using multi-objective optimisation methods, with its effectiveness validated through case studies. Findings indicate that the optimised energy structure significantly reduces carbon emissions while enhancing power supply reliability.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 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。