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グリーン計算電力網における階層型ゲームに基づく炭素追跡型資源取引メカニズム

A Carbon-Tracking Resource Trading Mechanism Based on Hierarchical Game in Green Computing Power Networks (原題)

Renchao Xie, Shuo Li, Qinqin Tang, Li Feng, Tao Huang, Ran Zhang, Ze-Hui Xiong

IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#炭素会計Origin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1109/tccn.2026.3728033
原典: https://doi.org/10.1109/tccn.2026.3728033

🤖 gxceed AI 要約

日本語

LLM等の計算需要を支える計算電力網（CPN）において、再生可能エネルギーの間欠性と計算資源の信頼性要件の両立が課題となっている。本研究は、消費者・資源提供者・エネルギー供給点の三者間を三段階Stackelbergゲームで定式化し、炭素追跡型の階層的取引メカニズムを提案する。ゲームを凸最適化に簡略化しナッシュ均衡の存在と一意性を証明、シミュレーションで炭素排出削減と多主体の利益均衡における有効性を示した。

English

This paper proposes a carbon-tracking hierarchical trading mechanism for green Computing Power Networks (CPNs) supporting LLMs. It formulates a three-stage Stackelberg game among consumers, resource providers, and Energy Supply Points, proving existence and uniqueness of Nash Equilibrium via convex optimization. Simulations show improved multi-party benefit balancing and carbon emission reduction versus baselines.

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

データセンターの電力消費と炭素排出は、Scope 2・Scope 3算定やSSBJ開示における重要論点となりつつある。本論文の炭素追跡・取引メカニズムは、計算資源の脱炭素化と炭素会計の精緻化に関心を持つ日本企業・政策担当者に示唆を与える。

In the global GX context

As data centers' energy use and emissions gain attention under Scope 2/3 accounting and CSRD/ISSB disclosure, this carbon-tracking trading mechanism offers a game-theoretic approach to assigning emissions in computing networks. It contributes to the emerging intersection of digital infrastructure decarbonization and carbon accounting scholarship.

👥 読者別の含意

🔬研究者:計算資源と電力・炭素の連動をゲーム理論でモデル化する手法は、デジタルインフラの炭素会計研究に応用可能。

🏢実務担当者:データセンター運営者やクラウド事業者が、再生可能エネルギー調達と炭素追跡の設計に活用できる可能性がある。

🏛政策担当者:計算電力網の炭素配分ルール設計や、デジタル部門の脱炭素政策に示唆を与える。

📄 Abstract（原文）

Recently, computing Power Networks (CPNs) have emerged as a critical infrastructure for supporting intelligent services, particularly Large Language Models (LLMs). While integrating renewable energy is imperative for carbon neutrality, it faces significant challenges due to energy intermittency and the rigid reliability requirements of computing resources. The resulting spatiotemporal dynamics create a complex trilateral interdependence among computing, energy, and carbon, complicating precise emission assignment. In this paper, we propose a carbon-tracking hierarchical trading mechanism to address these challenges in green CPNs. Specifically, we formulate a three-stage Stackelberg game to decouple dynamic interactions among consumers, resource providers, and Energy Supply Points (ESPs), facilitating flexible benefit coordination. Furthermore, we simplify the game into convex optimization problems and theoretically prove the existence and uniqueness of the Nash Equilibrium (NE). Simulation results validate the stability of the proposed scheme and demonstrate its superior efficacy in balancing multi-party benefits and reducing carbon emissions compared to existing baselines.

🔗 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。