Low-carbon economic scheduling of CCHP microgrids based on two-stage scenario generation and stepwise carbon trading
二段階シナリオ生成と段階的炭素取引に基づくCCHPマイクログリッドの低炭素経済スケジューリング (AI 翻訳)
Kewen Wang, Jian Chen, Wei Zhang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、高比率の風力・太陽光エネルギーを有するCCHPマイクログリッドの低炭素経済運用を向上させるために、二段階シナリオ生成法と段階的炭素取引メカニズムを統合したアプローチを提案する。ラテンハイパーキューブサンプリングと改善K-meansクラスタリングに基づくシナリオ生成により不確実性を扱い、混合整数線形計画モデルに段階的炭素取引を組み込む。事例研究により、従来手法と比較して経済性と環境性能の両方を大幅に改善できることを示した。
English
This paper proposes a two-stage approach integrating scenario generation and stochastic optimization for low-carbon economic operation of CCHP microgrids with high renewable penetration. It uses Latin hypercube sampling and improved K-means clustering for scenario generation and embeds a stepwise carbon trading mechanism into a MILP model. Case studies show significant improvement in both economic and environmental performance over conventional dispatch methods.
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
日本でも再生可能エネルギー導入拡大に伴い、マイクログリッドの低炭素運用が重要視されている。段階的炭素取引の導入は、日本国内のカーボンプライシング政策や地域エネルギー管理に示唆を与える可能性がある。ただし、本論文のケーススタディは中国を想定しており、日本の電力市場構造や炭素取引制度との違いに注意が必要。
In the global GX context
Globally, the integration of carbon trading mechanisms in microgrid operation is an emerging topic. This paper's stepwise carbon trading approach offers a practical method for balancing cost and emissions, relevant for regions implementing carbon pricing. The two-stage scenario generation method can be adapted to other energy systems facing renewable uncertainty.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a MILP-based optimization framework with stepwise carbon trading for CCHP microgrids, useful for researchers in energy system optimization and carbon markets.
🏢実務担当者:Offers a concrete dispatch strategy that reduces operating costs and emissions, applicable for microgrid operators seeking low-carbon operation.
🏛政策担当者:Demonstrates the effectiveness of stepwise carbon trading in energy systems, informing carbon pricing policy design.
📄 Abstract（原文）
To enhance the low-carbon economic operation of combined cooling, heating, and power (CCHP) microgrids with high penetration of wind and solar energy, this paper proposes a two-stage approach that integrates scenario generation and stochastic optimization, incorporating renewable energy uncertainty and a stepwise carbon trading mechanism. First, a two-stage scenario generation method based on Latin hypercube sampling (LHS) and improved K-means clustering is developed to produce representative wind-solar scenarios. Second, a stepwise carbon trading mechanism is embedded into a mixed-integer linear programming (MILP) model aimed at minimizing total operating cost. Case studies demonstrate that the proposed strategy significantly improves both economic and environmental performance compared to conventional dispatch methods, with the stepwise carbon trading mechanism effectively balancing cost efficiency and emission reduction.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1049/icp.2026.0830first seen 2026-07-01 05:01:10 · last seen 2026-07-01 05:03:12
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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。