再生可能エネルギー主体の炭素制約型都市グリッドにおける持続可能なモバイル蓄電ロジスティクス fleet の空間バンキングのための二段階クラウドコンピューティング
Bi-level cloud computing for spatial banking of sustainable mobile energy storage logistics fleet in renewable-dominated carbon-constrained urban grid (原題)
Amir Mohammadian, Abdolmajid Dejamkhooy, SeyedJalal SeyedShenava, Peyman Zare, Babak Mohamadi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、都市統合エネルギーシステム群を対象に、モバイル蓄電ロジスティクス fleet の配分、システム間送電、炭素取引、グリーン証書取引を上位コーディネータが担う二段階スケジューリング枠組みを開発した。Student-t コピュラで風力・負荷の依存性を表現し、確率シナリオを60ケースに縮約した確率混合整数線形計画を3系統24時間で検証した。60kWh のモバイル fleet が最もバランスの取れた結果を示し、日次コストを6.96%削減、炭素・証書取引の連携でCO2排出を11.60%削減した。データ集約により通信量を最大76.3%削減し、24系統ケースを128.6秒で0.28%の最適性ギャップで解いた。
English
This study develops a bi-level scheduling framework for urban integrated energy systems where a cluster coordinator allocates a mobile energy storage logistics fleet, inter-system transfers, carbon trading, and green-certificate transactions. Wind-load dependence is modeled via a Student-t copula, and probabilistic scenarios are reduced to 60 representative cases in a stochastic MILP tested on three interconnected systems over 24 hours. A 60 kWh mobile fleet yields the most balanced lifecycle and operating outcome, cutting daily cost by 6.96% and CO2 emissions by 11.60% through coordinated carbon and certificate trading. Data aggregation reduces communication requirements by up to 76.3%, solving the 24-system case in 128.6 s with a 0.28% optimality gap.
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
日本では都市部の再生可能エネルギー導入拡大と系統制約が課題となる中、モバイル蓄電による空間的柔軟性の確保は、地域間連系や需給調整市場の設計に示唆を与える。炭素取引とグリーン証書の連携運用は、国内の非化石証書市場やカーボンプライシング議論とも接点がある。
In the global GX context
Globally, this work contributes to the operational integration of mobile storage with carbon and certificate markets, offering a modeling template for urban energy clusters under high renewable penetration. It adds to the literature on spatial flexibility and distributed coordination, relevant to ISSB/TCFD-aligned transition planning and carbon market design.
👥 読者別の含意
🔬研究者:モバイル蓄電と炭素・証書取引を統合した二段階確率最適化の定式化と計算効率の知見を提供する。
🏢実務担当者:都市エネルギー事業者や fleet 運用者は、モバイル蓄電の容量選定と炭素・証書取引の連携によるコスト・排出削減の可能性を評価できる。
🏛政策担当者:都市グリッドの柔軟性確保と炭素市場・証書市場の連携設計において、モバイル蓄電の役割を考慮する根拠となり得る。
📄 Abstract（原文）
Renewable-dominated urban energy clusters require coordinated storage decisions across local systems, yet stationary batteries cannot move electricity between spatially separated surpluses and deficits. Existing formulations rarely combine sustainable mobile storage capacity sizing, correlated renewable-load uncertainty, fleet availability, battery degradation, environmental settlement, and distributed computing within one operational structure. This work developed a bi-level scheduling framework for a cluster of urban integrated energy systems. Local subproblems scheduled gas-fired generation, wind power, stationary storage, flexible demand, and grid exchange, while a cluster coordinator allocated a mobile energy storage logistic fleet, inter-system transfers, carbon trading, and green-certificate transactions. Wind and load dependence was represented by a Student-t copula; arrival, departure, and fleet-size uncertainty were incorporated through probabilistic scenarios reduced to 60 representative cases. The resulting stochastic mixed-integer linear program was tested on three interconnected systems over 24 h. A 60 kWh mobile fleet provides the most balanced lifecycle and operating outcome, reducing daily cost from USD 1332.21 to USD 1239.54, or 6.96%, while coordinated carbon and certificate trading reduces carbon dioxide emissions by 11.60%. Data aggregation lowers communication requirements by up to 76.3%, and the 24-system case is solved in 128.6 s with a 0.28% optimality gap. The results indicate that degradation-aware mobile storage banking can provide spatial flexibility, preserve distributed coordination accuracy, and support economically credible decarbonised operation in urban energy clusters.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.est.2026.124133first seen 2026-09-25 04:44:51
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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。