住宅給湯システムの運用と蓄熱スケジューリングにおけるエネルギー経済・低炭素最適化戦略
Energy-Economic and Low-Carbon Optimization Strategies for the Operation and Heat Storage Scheduling of Residential Hot Water Supply System (原題)
Yan-Ao-Ming Xi, Yun-Ze Li
🤖 gxceed AI 要約
日本語
太陽光発電と系統電力を組み合わせた住宅給湯システムを対象に、ヒートポンプ給湯器と蓄熱タンクの運用を遺伝的アルゴリズムで最適化する手法を提案。エネルギーコスト最小化を目的に、境界・性能・戦略の多層制約を課して低炭素な需給調整を実現する。給湯使用パターンが日次コストに最も影響し、天候はPV利用率を、COPはコストを線形に変化させることが示された。
English
This study proposes an energy-economic and low-carbon optimization strategy for a residential hot water system combining a heat pump water heater and heat storage tank under PV-plus-grid supply. A genetic algorithm minimizes energy cost within a multi-layer constraint framework to enable low-carbon load shifting. Results show water usage patterns dominate daily cost, weather affects PV utilization, and higher COP linearly reduces cost.
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
家庭部門の電力需要調整と太陽光自家消費は、日本の需給逼迫対策や再エネ導入拡大の文脈で重要。ただしSSBJ・有報・投資家対応など開示制度との直接的な接点は乏しく、実務的には省エネ・蓄熱運用の参考情報として位置づけられる。
In the global GX context
Residential demand-side flexibility and PV self-consumption are central to grid decarbonization and electrification agendas globally, complementing building-efficiency and heat-pump policies. The work adds operational optimization evidence but does not engage disclosure frameworks such as TCFD, ISSB, or CSRD.
👥 読者別の含意
🔬研究者:住宅需要側の蓄熱・負荷シフト最適化における制約設計とGA適用の一事例として参考になる。
🏢実務担当者:給湯使用パターンと蓄熱運用の見直しにより、家庭のエネルギーコストとPV自家消費を改善する示唆が得られる。
🏛政策担当者:家庭部門の需要側柔軟性やPV自家消費促進策を検討する際の運用面エビデンスとして参照可能。
📄 Abstract（原文）
Hot water demand represents a significant portion of household energy consumption.Under a hybrid power supply scenario combining local photovoltaic (PV) generation and the grid, severe mismatches exist between hot water demand, fluctuating grid tariffs, and intermittent PV availability.To address these challenges, an energy-economic and low-carbon (EELC) optimization strategy is proposed for a residential hot water supply system consisting of a built-in residential heat pump water heater (RHPWH) and a heat storage tank (HST).A genetic algorithm (GA) is utilized to construct the fitness function with the objective of minimizing the energy cost, and a multi-layer constraint framework integrating boundary, performance, and strategic conditions is established to achieve low-carbon energy management decisions.Simulation studies are conducted to evaluate the optimization outcomes and investigate the impacts of the COP of the RHPWH, weather conditions, and various water usage plans.The results indicate that the choice of water usage plan exerts the most significant influence on the daily optimized energy cost, while weather conditions alter the PV utilization proportion, and an increasing COP yields a linear reduction in costs.This research provides practical guidance for users to implement load-shifting and maximize low-carbon solar self-consumption economically.This research provides a reference basis for the operational optimization and energy storage scheduling of residential hot water supply systems.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.11159/htff26.166first seen 2026-09-14 04:42:17
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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。