低炭素EV充電ステーション向けハイブリッド再生可能エネルギーシステムの技術経済最適化
Techno-economic optimization of hybrid renewable energy systems for low-carbon EV charging station (原題)
Jeyagopi Raman, Sudesh Nair Baskara, Harpreet Kaur Channi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、インド・ルディアナのGNDEC近郊におけるハイブリッド再生可能エネルギー型EV充電ステーションを、HOMER Proを用いて技術経済的・環境的に最適化した。実在のe-rickshaw稼働データとインバータ効率、感度分析を組み込み、太陽光・蓄電池・系統連系の構成をNPC、LCOE、CO₂排出量で評価した。最適構成はNPC 28,500ドル、LCOE 0.11ドル/kWh、インバータ効率95%、系統連系比で約95%のCO₂削減、回収期間6.5年を達成し、SDGs 7・9に貢献する。
English
This study optimizes a hybrid solar PV-battery-grid EV charging station near GNDEC, Ludhiana, India, using HOMER Pro with real e-rickshaw usage data and inverter efficiency. The optimal configuration achieves an NPC of $28,500, LCOE of $0.11/kWh, 95% inverter efficiency, ~95% lower CO2 emissions than grid-only, and a 6.5-year payback. It shows power-electronics efficiency and energy management are key to viable low-carbon EV charging, supporting SDGs 7 and 9.
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EV充電インフラの脱炭素化と系統連系が政策課題であり、再エネ併設型充電の経済性評価は自治体・事業者の参考になる。ただしインドの一事例であり、日本の電力市場・補助制度への直接適用には留意が必要。
In the global GX context
Globally, this adds empirical techno-economic evidence on hybrid renewable EV charging, relevant to grid-integration and decarbonization of transport infrastructure. It complements disclosure-focused work by quantifying LCOE, payback, and CO2 reduction for charging assets.
👥 読者別の含意
🔬研究者:HOMER Proと実稼働データを組み合わせた再エネEV充電の最適化手法と感度分析の枠組みが参考になる。
🏢実務担当者:再エネ併設EV充電のLCOE・回収期間・CO₂削減効果の目安として、設備投資判断に活用できる。
🏛政策担当者:EV充電インフラの脱炭素化支援策や系統連系制度を設計する際の経済性根拠として参照可能。
📄 Abstract（原文）
The rapid adoption of electric vehicles (EVs) requires charging infrastructure that is sustainable, power-electronically efficient, and grid-compatible. This study presents a techno-economic and environmental optimization of a hybrid renewable energy-based EV charging station near Guru Nanak Dev Engineering College (GNDEC), Ludhiana, India, as a sustainable alternative to conventional petrol stations. Unlike studies based on assumed EV load profiles, the proposed framework integrates real-world e-rickshaw utilization data, inverter efficiency, and sensitivity analysis within a HOMER Pro optimization framework. The system combines solar photovoltaic (PV), battery storage, and grid supply through a bidirectional inverter to manage dynamic charging demand. Local solar irradiance (~5.6 kWh/m²/day) and actual e-rickshaw usage data were used as simulation inputs. Configurations were evaluated using net present cost (NPC), levelized cost of energy (LCOE), inverter efficiency, and CO₂ emissions. The optimal PV-battery-grid configuration achieved an NPC of $28,500, LCOE of $0.11/kWh, inverter efficiency of 95%, and approximately 95% lower CO₂ emissions than grid-connected configuration, with a 6.5-year payback period. The findings highlight the importance of power-electronic efficiency and energy management for economically viable, low-carbon EV charging infrastructure, supporting SDGs 7 and 9.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.11591/ijpeds.v17.i3.pp2039-2046first seen 2026-09-10 04:43:27
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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。