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マルチタイムスケール・ローリング最適化に基づく多エネルギー・マイクログリッドの二段階低炭素最適スケジューリングモデル

Bi-level Low-Carbon Optimal Scheduling Model of Multi-Energy Microgrids Based on Multi-Time Scale Rolling Optimization (原題)

Yi-Heng Qin

2026 5th International Conference on Energy and Electrical Power Systems (ICEEPS)学会2026-07-24#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: 10.1109/iceeps70377.2026.11662620
原典: https://doi.org/10.1109/iceeps70377.2026.11662620

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、多エネルギー・マイクログリッドの低炭素運用を目的とし、二段階の最適化モデルを提案する。マルチタイムスケールのローリング最適化により、再生可能エネルギーの統合とコスト削減を図る。エネルギー転換と系統運用の効率化に寄与する。

English

This paper proposes a bi-level low-carbon optimal scheduling model for multi-energy microgrids, using multi-time scale rolling optimization to integrate renewables and reduce costs. It contributes to energy transition and efficient grid operation.

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、再生可能エネルギーの導入拡大に伴い、マイクログリッドの最適運用が注目されている。本モデルは、地域エネルギー管理やカーボンニュートラル達成に向けた技術的示唆を与える。

In the global GX context

Globally, microgrid optimization is key to integrating distributed renewables and enhancing resilience. This model offers a methodological contribution to low-carbon energy system design, relevant to TCFD-aligned transition planning.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel optimization framework for multi-energy microgrids that can be extended to other low-carbon scheduling problems.

🏢実務担当者:Offers a scheduling model that can inform operational strategies for microgrid operators seeking to reduce carbon emissions and costs.

🔗 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。