産業用ビルのエネルギー管理システム最適化

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

🔬研究者:Offers a simulation-based framework for integrating PV, EV, and storage optimization in industrial premises.

🏢実務担当者:Useful for facility managers seeking to optimize onsite renewables, EV charging, and storage economics.

🏛政策担当者:Highlights potential of industrial demand-side management and could inform incentive design for renewable self-consumption combined with EV infrastructure.

本研究は、産業施設クラスターにおけるエネルギー管理と最適化技術を調査し、太陽光発電予測、電気自動車（EV）の充電状態（SOC）推定、および統合エネルギー貯蔵ソリューションの構築に焦点を当てている。当該サイトには6 MWの太陽光発電（PV）アレイが設置されており、さらに25台のEVを含む100台分の駐車場にPVキャノピーを設置する計画がある。屋上PV出力は営業時間中に建物へ電力を供給し、駐車場エリアのPVシステムはEV充電用の定格11 kWのレベル2（L2）充電器へ電力を供給する。MATLABでのシミュレーションにより、PV発電パターン、EV負荷曲線、および余剰エネルギーの利用を評価した。結果は、この構成が建物とEVの需要向けにサンプル電力を生成し、週間123 MWhの余剰を生み出すことを示している。追加の研究では、この余剰を活用する効率的な方法を特定し、バッテリー貯蔵、水素製造、系統連系プロトコルなどの洗練された最適化手法が、高度な予測モデルによって強化された結果をもたらした。確率論的フレームワークがEV到着分布をモデル化し、ピーク充電時間帯を特定した。結果は、系統過負荷を軽減するための充電速度の低減を提案している。全体として、この研究は再生可能エネルギーとEVインフラおよびエネルギー貯蔵ソリューションとの間の実現可能な相乗効果を示し、持続可能な実践とその経済的実現可能性に関する貴重な洞察を提供している。今後の研究は、SIMULINKベースのモデリングを用いたリアルタイムエネルギー管理システムの強化に焦点を当て、運用効率と持続可能性をさらに向上させることを目指す。

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。

This research investigates energy management and optimization techniques for an industrial facility cluster, focusing on solar power forecasting, State of Charge (SOC) estimation for electric vehicles (EVs), and the creation of a unified energy storage solution. The site features a 6 MW photovoltaic (PV) array, with additional plans to install PV canopies over a parking lot for 100 vehicles, including 25 EVs. Rooftop PV output powers the buildings during business hours, while parking-area PV systems feed Level 2 (L2) chargers rated at 11 kW for EV recharging. Simulations in MATLAB evaluated PV generation patterns, EV load curves, and excess energy use. Outcomes show the setup produces sample power for building and EV needs, yielding a 123 MWh weekly surplus. Additional studies identified efficient ways to leverage this excess, resulting in refined optimization methods such as battery storage, hydrogen production, and grid exchange protocols, bolstered by advanced prediction models. A probabilistic framework modeled EV arrival distributions, pinpointing peak charging intervals. Results propose reduced charging speeds to alleviate system overloads. Overall, the work demonstrates viable synergies between renewables and EV infrastructure and energy storage solutions, providing valuable insights into sustainable practices and their economic feasibility. Future work will focus on enhancing real-time energy management systems using SIMULINK-based modeling to further refine operational efficiency and sustainability.

• semanticscholar https://doi.org/10.1109/ssd69655.2026.11558944first seen 2026-06-21 05:55:32 · last seen 2026-06-30 05:41:42