水素統合型仮想発電所のデータ駆動型分布ロバスト運用：グリーン水素炭素クレジットと異種需要応答の価値評価

日本語

本論文は、水素統合型仮想発電所（VPP）の運用最適化にデータ駆動型分布ロバスト最適化を適用し、グリーン水素の炭素クレジット価値と異種需要応答の不確実性を考慮する。提案手法は、再生可能エネルギーと水素貯蔵を統合したVPPの経済性と炭素削減効果を向上させる。数値実験により、提案モデルが従来手法より堅牢で費用対効果が高いことを示す。

English

This paper applies data-driven distributionally robust optimization to the dispatch of a hydrogen-integrated virtual power plant (VPP), incorporating the value of green hydrogen carbon credits and heterogeneous demand response uncertainties. The proposed method enhances the economic and carbon-reduction performance of VPPs integrating renewables and hydrogen storage. Numerical experiments demonstrate that the model is more robust and cost-effective than conventional approaches.

日本のGX文脈において

日本では、水素基本戦略やグリーン成長戦略に基づき、水素サプライチェーン構築とVPPの活用が進められている。本論文は、水素の炭素クレジット価値と需要応答を統合した運用モデルを提供し、日本の電力市場やカーボンプライシング制度との親和性が高い。SSBJ開示や投資家対応においても、水素事業の経済性評価に有用な知見を与える。

In the global GX context

Globally, hydrogen is a key pillar of the energy transition, and VPPs are increasingly important for integrating renewables. This paper contributes to the literature on hydrogen valuation and demand response under uncertainty, aligning with TCFD/ISSB disclosure requirements for climate-related risks and opportunities. The data-driven approach offers a practical framework for optimizing hydrogen assets in liberalized electricity markets.