Low-cost green hydrogen from renewable energy curtailment: A techno-economic analysis with a real-time AI-driven approach

再生可能エネルギーの出力制限からの低コストグリーン水素：リアルタイムAI駆動アプローチによる技術経済分析 (AI 翻訳)

Subin Eom, Sojung Kim, Gwangwoo Han, Sanghun Lee

Energy📚 査読済 / ジャーナル2026-02-01#水素

DOI: 10.1016/j.energy.2026.140569

原典: https://doi.org/10.1016/j.energy.2026.140569

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、再生可能エネルギーの出力制限（余剰電力）を活用した低コストなグリーン水素製造方法を提案する。リアルタイムAI駆動のアプローチにより技術経済分析を行い、出力制限電力を水素製造に用いることでコスト低減が可能であることを示した。再エネシステムと水素製造の統合による効率性と経済性向上の可能性を明らかにしている。

English

This paper proposes a low-cost green hydrogen production method using curtailed renewable energy. A real-time AI-driven techno-economic analysis demonstrates that utilizing otherwise wasted energy can reduce hydrogen costs. The findings highlight the potential for integrating hydrogen production with renewable energy systems to improve efficiency and economics.

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

日本では太陽光発電の出力制限が増加しており、この余剰電力を活用した水素製造は、再エネ導入拡大と水素社会実現の両面で重要な意義を持つ。本手法はAIによるリアルタイム最適化を特徴とし、日本の福島水素エネルギー研究フィールドなどの実証にも応用可能である。

In the global GX context

As renewable energy curtailment becomes a global challenge, this study offers a practical solution by converting surplus electricity into green hydrogen. The real-time AI optimization approach aligns with the growing need for flexible, cost-effective hydrogen production in the global energy transition, relevant for regions with high renewable penetration like Germany or California.

👥 読者別の含意

🔬研究者:This provides a novel framework combining AI optimization with hydrogen production from curtailed renewables, useful for techno-economic modeling and system integration studies.

🏢実務担当者:Energy companies and hydrogen producers can use this approach to evaluate and deploy low-cost hydrogen production using curtailed renewable energy, potentially improving project economics.

🏛政策担当者:Policymakers should note the potential of hydrogen as a flexible load to reduce curtailment and support renewable energy deployment, informing subsidy or market design.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

semanticscholar https://doi.org/10.1016/j.energy.2026.140569first seen 2026-05-15 19:16:08

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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。