Techno-economic and environmental optimization of green hydrogen and battery-based hybrid renewable energy systems for remote sustainable solutions
遠隔地の持続可能なソリューションのためのグリーン水素とバッテリーベースのハイブリッド再生可能エネルギーシステムの技術経済的・環境的最適化 (AI 翻訳)
T. K. Roy, Sajeeb Saha, Amanullah Maung Than Oo
🤖 gxceed AI 要約
日本語
この研究は、遠隔地での持続可能なエネルギー供給を目的として、グリーン水素とバッテリーを組み合わせたハイブリッド再生可能エネルギーシステムの技術経済的および環境的最適化を行った。システム構成の最適化により、コストと環境影響の両面で効果的な解決策を提示している。
English
This study optimizes green hydrogen and battery-based hybrid renewable energy systems for remote sustainable solutions, balancing techno-economic and environmental objectives. The optimal configuration reduces costs while minimizing environmental impact.
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
本論文は、遠隔地での再生可能エネルギー統合と水素活用に関するグローバルな課題を扱い、エネルギー転換と水素戦略に示唆を与える。日本の離島や山間部での再エネ導入にも応用可能。
In the global GX context
This paper addresses global challenges in renewable energy integration and hydrogen deployment for off-grid areas, relevant to the energy transition and green hydrogen strategies worldwide. Its optimization framework can inform remote-area energy policy.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers in renewable energy and hydrogen optimization can gain insights into multi-objective system design.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can use the optimization methodology for planning off-grid renewable hydrogen projects.
🏛政策担当者:Policymakers can see techno-economic trade-offs for remote area energy policy.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1016/j.est.2025.119446first seen 2026-05-15 19:16:27
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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。