持続可能で再生可能なエネルギーコミュニティのためのデジタルエネルギー管理と脱炭素化のフレームワーク
A framework for the digital energy management and decarbonization of sustainable and renewable energy communities (原題)
Matilde Chierici, Martina Ferrando, Francesco Causone
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、持続可能なエネルギーコミュニティのためのデジタルモデルから完全なデジタルツインへと進化する逐次フレームワークを提案する。再生可能エネルギーコミュニティ（REC）を事例とし、データ統合、予測モデリング、最適化、需要・供給柔軟性管理を支援する。都市・農村の両環境で再生可能エネルギー統合の拡大、ピーク負荷削減、脱炭素化を実現し、スマートシティのデジタルツインの統一方法論を提供する。
English
This paper proposes a sequential framework that evolves from a digital model to a full Digital Twin for sustainable energy communities, using Renewable Energy Communities (RECs) as a case study. The framework supports data integration, predictive modeling, optimization, and demand-supply flexibility management. It enables increased renewable integration, peak load reduction, and decarbonization in both urban and rural contexts, providing a unified methodology for smart city digital twins.
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RECの概念は発展途上だが、地域エネルギー管理のデジタル化は分散型エネルギー統合とカーボンニュートラル達成に貢献する。本フレームワークはスマートシティや地域脱炭素化施策に応用可能で、SSBJやTCFD関連のエネルギー管理データ標準化にも示唆を与える。
In the global GX context
Globally, the digital twin approach for energy communities aligns with the growing emphasis on decentralized energy systems and the need for tools to manage renewable integration and grid flexibility. This framework supports compliance with disclosure frameworks (e.g., ISSB, CSRD) by enabling data-driven energy management and decarbonization tracking at the community level.
👥 読者別の含意
🔬研究者:This work provides a structured methodology for developing digital twins tailored to renewable energy communities, extensible to other sustainable community types.
🏢実務担当者:Energy community managers can use this framework to guide digital tool implementation for optimizing renewable energy use, reducing peak loads, and enhancing grid performance.
🏛政策担当者:Policymakers can reference this framework to understand the digital infrastructure needed to support regulatory incentives for renewable energy communities and community-level decarbonization.
📄 抄録（日本語訳）
コミュニティ規模におけるエネルギーシステムの複雑性は、都市部と農村部の両方の文脈において増大しており、データ統合、シミュレーション、最適化を支援できる高度なデジタルツールを必要としている。本稿は、エネルギーデータの収集、相互運用性、正規化に特化したデジタルモデルから、予測モデル、最適化アルゴリズム、高度な制御を統合し、持続可能な都市・農村コミュニティの協調管理を実現する完全なデジタルツイン（DT）へと発展する、逐次的なフレームワークを提案する。提案するフレームワークは、さまざまなタイプの持続可能な都市・農村コミュニティに適用可能な方法論的構造として構想されている。この広範な範囲の中で、再生可能エネルギーコミュニティ（REC）が典型的な適用事例として採用されている。RECは、明確な規制上の定義、構造化されたインセンティブメカニズム、集団的な再生可能エネルギー管理への明示的な焦点により、特に適切な例であり、高度なデジタルソリューションの理想的なテストベッドとなっている。本フレームワークは、エネルギー最適化、シナリオベースのシミュレーション、予測保守、需要側および供給側の柔軟性の管理を含む、複数の計画・運用機能に対処する。これにより、再生可能エネルギー源の統合拡大、ピーク負荷の低減、地域グリッド性能の向上、都市部と農村部の両方における脱炭素戦略の支援が可能となる。提案するアプローチは、単純なデジタルツールから、スマートシティにおける運用および計画上の意思決定を支援できる本格的な都市DTへの移行を導く、統一された方法論的構造を提供する。
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。
📄 Abstract（原文）
The increasing complexity of energy systems at the community scale, both in urban and rural contexts, requires advanced digital tools capable of supporting data integration, simulation, and optimization. This contribution proposes a sequential framework that evolves from a digital model, dedicated to the collection, interoperability, and normalization of energy data, to a full Digital Twin (DT), which integrates predictive models, optimization algorithms, and advanced control for the coordinated management of sustainable urban and rural communities. The proposed framework is conceived as a methodological structure applicable to different types of sustainable urban and rural communities. Within this broad scope, Renewable Energy Communities (RECs) are adopted as a paradigmatic application case. RECs represent a particularly suitable example due to their clear regulatory definition, structured incentive mechanisms, and explicit focus on collective renewable energy management, which make them an ideal testbed for advanced digital solutions. The framework addresses multiple planning and operational functions, including energy optimization, scenario-based simulation, predictive maintenance, and the management of demand- and supply-side flexibility. It enables increased integration of renewable sources, reduction of peak loads, improvement of local grid performance, and support for decarbonization strategies in both urban and rural environments. The proposed approach provides a unified methodological structure to guide the transition from simple digital tools to full-fledged urban DTs capable of supporting operational and planning decisions in smart cities.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1051/e3sconf/202671004006/pdffirst seen 2026-05-31 05:09:48 · last seen 2026-06-06 04:36:07
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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。