統合マルチエネルギーシステムにおけるグリーン水素：技術経路、政策と市場の展望、および人工知能の役割

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive review of AI applications in hydrogen systems, useful for identifying research gaps.

🏢実務担当者:Offers an overview of policy and market conditions affecting hydrogen project viability.

🏛政策担当者:Compares hydrogen policies across major economies, informing policy design.

グリーン水素は、電力、ガス、熱、運輸部門を結びつけることができるエネルギーキャリアとしてますます議論されている。しかし、既存のレビューの多くは、水素製造技術、人工知能（AI）応用、システム統合などの個別の視点からこのテーマを取り上げており、政策や市場条件が展開に与える影響にはあまり注意が払われていない。本レビューは、これらの関連する側面を1つの構造化された議論にまとめるものである。本論文はまず、製造、貯蔵、輸送、利用を含む水素サプライチェーンをレビューする。次に、水素が電力、天然ガス、熱、冷熱ネットワークと相互作用する統合マルチエネルギーアーキテクチャについて議論する。欧州連合、米国、中国、日本、インドを含む5つの主要経済圏における政策手段が比較される。本レビューはまた、高い製造コスト、限られたインフラ、技術的課題、規制の不確実性、サプライチェーンの制約を含む、大規模展開への主な障壁を要約する。さらに、現在の市場構造と、米国で計画されている選定された大規模水素プロジェクトがレビューされる。本論文はまた、グリーン水素システムにおける人工知能の役割も検討する。AI応用は、水素バリューチェーンの4つの主要段階、すなわち再生可能エネルギー発電の予測、電解槽の設計と運用の改善、貯蔵と流通の最適化、システムレベルの技術経済評価の支援に分類される。最近の機械学習（ML）研究は、その手法と運用および計画への貢献に基づいて比較される。全体として、本レビューは、マルチエネルギーシステム内でのグリーン水素統合を可能にするAIの役割を強調する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Green hydrogen is increasingly discussed as an energy carrier that can link electricity, gas, heat, and transport sectors. However, many existing reviews address this topic from separate viewpoints, such as hydrogen production technologies, Artificial Intelligence (AI) applications, or system integration, with less attention to how policy and market conditions affect deployment. This review brings these related aspects together in one structured discussion. The paper first reviews the hydrogen supply chain, including production, storage, transport, and utilization. It then discusses an integrated multi-energy architecture in which hydrogen interacts with electricity, natural gas, heat, and cooling networks. Policy instruments in five major economies, including the European Union, the United States, China, Japan, and India, are compared. The review also summarizes the main barriers to large-scale deployment, including high production costs, limited infrastructure, technological challenges, regulatory uncertainty, and supply-chain constraints. In addition, the current market structure and selected large-scale hydrogen projects planned in the United States are reviewed. The paper also examines the role of artificial intelligence in green hydrogen systems. AI applications are grouped into four main stages of the hydrogen value chain: forecasting renewable energy generation, improving electrolyzer design and operation, optimizing storage and distribution, and supporting system-level techno-economic assessment. Recent Machine Learning (ML) studies are compared based on their methods and their contributions to operation and planning. Overall, this review highlights the role of AI in enabling green hydrogen integration within multi-energy systems.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/fuels7020037first seen 2026-06-19 05:27:47 · last seen 2026-09-22 05:02:56