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スマート分散型発電と蓄電によるほぼゼロエネルギーポート:協働的品質枠組みにおけるコールドアイアニング最適化

Smart distributed generation and energy storage for nearly zero-energy ports: cold ironing optimisation within a collaborative quality framework (原題)

Nikolaos Sifakis, Dimitrios Cholidis, George Arampatzis

Frontiers in Energy Research📚 査読済 / ジャーナル2026-09-03#エネルギー転換Origin: EU経営インパクト: コスト削減対象セクター: transport回収年数ヒント: 2.8年
DOI: 10.3389/fenrg.2026.1844046
原典: https://doi.org/10.3389/fenrg.2026.1844046
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

停泊船舶への陸上電力供給(コールドアイアニング)を大規模EV充電インフラと捉え、港湾エネルギーコミュニティの枠組みを構築。ISO 50001とISO 37101に遺伝的アルゴリズムによるPV・LFP蓄電池の最適化を統合し、アンコナ港で12シナリオを評価した。完全電化構成はLCOE 0.211EUR/kWh、IRR 36.12%、回収期間2.77年を達成し、対象限定構成は炭素削減56.04%と最大。ドック単位のクラスター電化が一括規模設計より脱炭素強度で優れることを示す。

English

This study frames cold ironing (shore power for berthed vessels) as large-scale EV charging infrastructure and builds a collaborative port energy community framework. It integrates ISO 50001 and ISO 37101 governance with a genetic-algorithm optimisation of PV generation and LFP battery storage, evaluating 12 scenarios at the Port of Ancona. The full-electrification case reaches LCOE 0.211 EUR/kWh, IRR 36.12% and a 2.77-year payback, while the targeted case cuts carbon by 56.04%. Dock-by-dock clustered electrification outperforms monolithic sizing.

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

港湾の脱炭素・電化は日本のカーボンニュートラルポート(CNP)政策と直結し、再エネ・蓄電池の投資回収やLCOE算定は港湾管理者・荷主・電力会社の協働設計に示唆を与える。ISO 50001/37101を軸とした品質ガバナンスは、国内港湾のエネルギー管理や統合報告での説明にも応用可能。

In the global GX context

Port electrification and shore power sit at the intersection of transport decarbonisation and grid integration, relevant to EU Fit-for-55 and IMO shipping decarbonisation agendas. The ISO 50001/37101-based governance model offers a transferable institutional template for multi-stakeholder energy communities, complementing TCFD/ISSB-aligned transition planning for ports and logistics.

👥 読者別の含意

🔬研究者:港湾電化のLCOE・IRR・回収期間と炭素削減を技術構成別に定量化した比較枠組みを提供する。

🏢実務担当者:港湾・物流事業者はドック単位の段階的電化とPV・蓄電池構成の投資判断に活用できる。

🏛政策担当者:CNPや港湾脱炭素政策において、エネルギーコミュニティ型ガバナンスと品質基準の設計に示唆を与える。

📄 Abstract(原文)

The transition toward decentralized, digitalized power systems creates new opportunities for integrating distributed generation, energy storage, and large-scale electric vehicle (EV) infrastructure within smart grid architectures. This study examines cold ironing, the supply of shore-side electricity to berthed vessels, as a form of large-scale EV charging infrastructure and develops a collaborative port energy community framework for its design, management, and quality governance. The framework integrates ISO 50001 energy management and ISO 37101 community sustainability standards with a genetic algorithm (GA) optimization of photovoltaic (PV) distributed generation and lithium iron phosphate (LFP) battery energy storage systems (BESS). Twelve scenarios are evaluated at the Port of Ancona across four electrification scales (1.7–52 GWh/year) and three technology configurations (grid-only, grid + PV, grid + PV + BESS). Smart energy management dispatch logic prioritizing self-consumption, storage buffering, and grid interaction governs the hourly simulation. The optimal full-electrification configuration (30.2 MWp PV, 18.6 MWh BESS) achieves an LCOE of 0.211 EUR/kWh, an interna rate of return (IRR) of 36.12%, and a payback period of 2.77 years, while the optimal targeted configuration (12.9 MWp PV, 12.4 MWh BESS) achieves the highest carbon footprint reduction of 56.04%. All configurations satisfy the quality criteria derived from the ISO 50001 and ISO 37101 governance frameworks. A technology readiness level (TRL) assessment identifies the integrated system at TRL 6–7, with individual components at TRL 8–9. The findings demonstrate that dock-by-dock clustered electrification outperforms monolithic sizing in decarbonization intensity, and that the energy community governance model provides a viable institutional pathway for multi-stakeholder coordination in port energy infrastructure.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。