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スマート統合エネルギーシステムの深層脱炭素に向けた機械学習支援によるマルチエネルギー連成とバッテリー・系統協調：モデリング、最適化、応用

Machine-Learning-Assisted Multi-Energy Coupling and Battery–Grid Coordination for Deep Decarbonization of Smart Integrated Energy Systems: Modeling, Optimization, and Applications (原題)

(著者不明)

Batteries📚 査読済 / ジャーナル2026-09-05#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.3390/batteries12090341
原典: https://doi.org/10.3390/batteries12090341
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

再生可能エネルギー高比率の系統連系型統合エネルギーシステムを対象に、機械学習支援による電力・熱・水素・蓄電池の連成最適化フレームワークを提案。K-meansとラテン超方格サンプリングで不確実性シナリオを構築し、MILPで運用コスト・炭素排出・棄電を同時最適化する。再エネ浸透率95%で吸収率91.6%、炭素価格ケースで排出強度26.4〜38.5 gCO2/kWheqを達成。系統擾乱下でも負荷遮断を1.8%に抑制し、水素自給率92.6%を維持する。

English

A machine-learning-assisted framework co-optimizes electricity–heat–hydrogen–storage coupling in grid-connected integrated energy systems. Using K-means and Latin hypercube sampling for scenario generation, a MILP co-optimizes cost, carbon emissions, and curtailment. At 95% renewable penetration it achieves 91.6% absorption and 8.4% curtailment, with emission intensity of 26.4–38.5 gCO2/kWheq across carbon-price cases, and limits load shedding to 1.8% under grid disturbances.

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

日本では再エネ大量導入と系統制約が喫緊の課題であり、蓄電池・水素・熱の連成最適化はGX推進と電力システム改革に直結する。炭素価格感度分析はカーボンプライシング設計や企業の脱炭素投資判断に示唆を与える。

In the global GX context

This work advances the operational layer of deep decarbonization, complementing disclosure frameworks like TCFD/ISSB by quantifying emission intensity and carbon-price sensitivity. It offers a replicable modeling approach for integrated energy systems under high renewable penetration, relevant to global transition finance and grid decarbonization.

👥 読者別の含意

🔬研究者:ML支援型MILPによるマルチエネルギー連成最適化の手法と、炭素価格下での排出強度・コストトレードオフの定量結果を参考にできる。

🏢実務担当者:蓄電池・水素・熱の協調運用により再エネ利用率向上とコスト・排出削減を両立する設計指針を得られる。

🏛政策担当者:炭素価格設計や系統運用ルールが再エネ吸収率と負荷遮断リスクに与える影響を評価する際の定量的根拠となる。

📄 Abstract（原文）

In grid-connected smart integrated energy systems with high shares of renewable generation, source-side variability and inadequate coordination among battery storage, other energy carriers, and the external grid limit local renewable-electricity utilization and impede deep decarbonization. This study proposes a machine-learning-assisted, renewable-driven framework for multi-energy coupling and scenario-based multi-objective optimization of electricity–heat–hydrogen–storage systems. Historical meteorological and load data are processed using K-means clustering and Latin hypercube sampling to construct representative operating scenarios across multiple volatility regimes and characterize source–load uncertainty. The equipment model includes photovoltaic arrays, wind turbines, heat pumps, electrolyzers, fuel cells, grid-interactive battery energy storage, thermal storage, and hydrogen storage; cross-carrier conversion dynamics and emissions from purchased electricity and natural gas are embedded in the energy-balance constraints. A mixed-integer linear programming formulation then co-optimizes battery charging and discharging, grid exchange, and other multi-energy flows with respect to operating cost, carbon emissions, and renewable-energy curtailment. At 95% renewable-energy penetration, the proposed method achieves a renewable-energy absorption rate of 91.6% and a curtailment rate of 8.4%. Across the carbon-price cases, annualized operating cost ranges from 126.5 × 104 to 141.2 × 104 USD yr−1, while carbon-emission intensity ranges from 26.4 to 38.5 gCO2/kWheq. Under the specified high-risk grid disturbances, the coordinated strategy limits load shedding to 1.8%—73% below deterministic scheduling and 79% below the heuristic benchmark—and maintains 92.6% hydrogen self-sufficiency. These results provide a data-driven modeling and decision framework for battery–grid coordination and deep decarbonization in smart integrated energy systems.

🔗 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。