← 論文一覧に戻る

セメント生産プロセス連成と領域横断的時間シフト柔軟性を考慮したパークレベル仮想発電所の低炭素最適運用

Low-Carbon Optimal Scheduling of a Park-Level Virtual Power Plant Considering Cement Production Process Coupling and Cross-Domain Time-Shifting Flexibility (原題)

Baoquan Liu, Xianwei Liu, Shao-Qian Zhang, Lei Gong, Jingwen Chen

Energies📚 査読済 / ジャーナル2026-10-08#CCUSOrigin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: manufacturing
DOI: 10.3390/en19194748
原典: https://doi.org/10.3390/en19194748

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、セメント生産プロセスと炭素回収発電・Power-to-Gas・熱電併給等を統合した産業パーク型仮想発電所（VPP）の低炭素最適運用モデルを提案する。溶媒貯蔵タンクやキルン排ガス貯蔵などの領域横断的柔軟性機構を導入し、MILPとして求解した。ケーススタディでは、全柔軟性シナリオがペナルティ込み目的関数を33.90%削減し、再エネ棄電を98.87%、日次純炭素排出を23.16%削減した。

English

This paper proposes a low-carbon optimal scheduling model for a park-level virtual power plant integrating the full cement production process with carbon capture, power-to-gas, and CHP/gas boiler units. A cross-domain multi-time-shifting flexibility mechanism using solvent storage, production inventories, and kiln flue gas storage is established and solved as a MILP. Case studies show a 33.90% reduction in the penalty-inclusive objective, with renewable curtailment and daily net carbon emissions falling by 98.87% and 23.16%, respectively.

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

日本のGX文脈では、産業部門の脱炭素化と再エネ大量導入下での系統柔軟性確保が重要課題であり、本論文のセメント産業とVPPを組み合わせた調整手法は、国内の産業クラスターや電力システム改革における需給調整の参考になる。SSBJや有報での気候関連開示においても、スコープ1・2削減の具体的な運用改善策として示唆を与える。

In the global GX context

Globally, this work contributes to the growing literature on industrial demand-side flexibility and CCUS integration, offering a replicable MILP framework for hard-to-abate sectors like cement. It aligns with ISSB/TCFD disclosure needs by quantifying operational levers for Scope 1 and 2 reductions, and supports transition finance narratives by demonstrating cost-effective decarbonization pathways in industrial parks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:産業プロセスとエネルギーシステムの連成最適化に関心のある研究者にとって、MILPによる柔軟性評価手法と定量的な削減効果の知見を提供する。

🏢実務担当者:セメントや化学などエネルギー多消費産業のサステナビリティ担当者にとって、VPPを活用した運用改善と再エネ利用率向上の具体的な設計指針となる。

🏛政策担当者:産業脱炭素と電力系統柔軟性の政策立案者にとって、炭素回収やPower-to-Gasを含む統合運用が排出削減とコスト低減に有効であることを示すエビデンスを提供する。

📄 Abstract（原文）

To address the scheduling challenge in industrial parks with high renewable penetration, where limited renewable accommodation coexists with increasingly stringent low-carbon constraints, this paper proposes a low-carbon optimal scheduling model for a park-level virtual power plant considering cement production process coupling and cross-domain time-shifting flexibility. The model integrates a carbon capture power plant, power-to-gas, combined heat and power/gas boiler units with adjustable heat-to-power ratios, electrical and thermal energy storage, and the full cement production process within a unified framework. It explicitly characterizes the coupling among electricity, heat, gas, carbon, and production flows, as well as production-inventory dynamic constraints. In addition, a cross-domain multi-time-shifting flexibility mechanism is established using a solvent storage tank on the carbon capture side, multiple inventories on the production side, and a kiln-tail flue gas storage tank on the environmental protection side. Case studies show that, compared with the benchmark scenario, the full-flexibility scenario reduces the penalty-inclusive objective by 33.90%. At the same dispatch solutions, the modeled cost excluding curtailment penalties decreases by 20.52%, while electricity purchasing cost, renewable curtailment, and daily net carbon emissions decrease by 88.94%, 98.87%, and 23.16%, respectively. The proposed model provides a practical reference for low-carbon operation and coordinated flexible scheduling of industrial park virtual power plants. Logical and bounded coupling constraints are linearized exactly, and the nonlinear functions are piecewise linearized on adjacent breakpoints, yielding a mixed-integer linear program solved with Gurobi through YALMIP.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。