グリッド接続型太陽光発電・蓄電池・電気自動車充電ステーションの持続可能な運転のための関税・炭素考慮型監視エネルギー管理：二重時間スケール評価

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

🔬研究者:The dual-time-scale evaluation methodology and trade-off analysis framework offer a benchmark for comparing supervisory control strategies.

🏢実務担当者:The RB-SEMS approach can be implemented in existing charging stations to reduce operational costs and carbon footprint without complex optimization.

🏛政策担当者:The results highlight potential for carbon-aware grid tariffs and peak constraints to drive cleaner operation of charging infrastructure.

系統連系型PV-BESS-EV（太陽光発電・バッテリエネルギー貯蔵・電気自動車）充電ステーションには、透明な証拠に基づく枠組みの中で、料金応答、炭素強度シグナル、ピーク制約、貯蔵利用、コンバータレベルの動作可能性を調整できる監視エネルギーマネジメントが必要である。本研究は、下位レベルのローカルコンバータ制御を維持しつつ、BESS電力、系統交換、EV充電制限に対する動作モードと飽和基準指令を生成する、境界参照型ルールベース監視エネルギーマネジメントシステム（RB-SEMS）を開発する。動的トレーサビリティとSOC感応保護のための短時間スイッチング／制御シミュレーションと、コスト、炭素、ピーク、PV利用率、EVサービス、貯蔵スループット評価のための24時間・15分EMSレベルエネルギーバランスシミュレーションを組み合わせることで、二重時間スケール評価枠組みを確立する。選択された日次基準注入ケースは、終日スイッチングレベル検証ではなく、コピーモデル診断チェックとして保持される。D4-LSOC条件下では、RB-SEMSは報告された起動後DCバス偏差を46.13 Vから40.60 Vに、フィルタリング後BESSピークを269.18 kWから84.42 kWに低減する。E1-TOUシナリオでは、E1-TOU-costは日次総コストを623.57 CNYから564.05 CNYに削減し、ピーク期間の系統輸入を183.75 kWhから126.75 kWhに低減し、ローカルPV利用率を71.13%から78.71%に向上させる。E1-PC66はさらに最大15分系統入力を77.88 kWから66.00 kWに低減する。規定のE2-PCCシナリオでは、E2-CPは計算上の系統関連CO2排出量を550.29 kgから500.42 kgに削減する一方、価格のみの診断では572.29 kgに増加させる。同一指標のPV-SCおよびMILP比較、試験範囲感度分析、スループットベースの劣化プロキシにより、RB-SEMSはコスト最適制御器でも地域検証済みの炭素削減証明でもなく、コスト・炭素・ピーク・サイクリング間のトレードオフ分析のための解釈可能な監視ベースラインであることが明らかになる。

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。

Grid-connected photovoltaic–battery energy storage–electric vehicle (PV-BESS-EV) charging stations require supervisory energy management that can coordinate tariff response, carbon-intensity signals, peak constraints, storage utilization, and converter-level operability within a transparent evidential framework. This study develops a bounded-reference rule-based supervisory energy management system (RB-SEMS) that preserves lower-level local converter controllers while generating operating modes and saturated reference commands for BESS power, grid exchange, and EV charging limits. A dual-time-scale evaluation framework is established by combining short-time switching/control simulations for dynamic traceability and SOC-sensitive protection with 24 h, 15 min EMS-level energy-balance simulations for cost, carbon, peak, PV utilization, EV service, and storage throughput assessment. Selected daily reference-injection cases are retained as copied-model diagnostic checks rather than as full-day switching-level validation. Under the D4-LSOC condition, RB-SEMS reduces the reported post-startup DC-bus deviation from 46.13 V to 40.60 V and the filtered BESS peak from 269.18 kW to 84.42 kW. In the E1-TOU scenario, E1-TOU-cost reduces daily total cost from 623.57 CNY to 564.05 CNY, lowers peak-period grid import from 183.75 kWh to 126.75 kWh, and increases local PV utilization from 71.13% to 78.71%; E1-PC66 further reduces the maximum 15 min grid import from 77.88 kW to 66.00 kW. Under the prescribed E2-PCC scenario, E2-CP reduces the calculated grid-related CO2 emissions from 550.29 kg to 500.42 kg, whereas the price-only diagnostic increases them to 572.29 kg. Same-metric PV-SC and MILP comparisons, tested-range sensitivity analysis, and a throughput-based degradation proxy clarify that RB-SEMS is an interpretable supervisory baseline for cost–carbon–peak–cycling trade-off analysis rather than a cost-optimal controller or regionally validated proof of carbon reduction.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/su18136534first seen 2026-07-05 05:32:21 · last seen 2026-09-21 04:58:26