再生可能エネルギー基地とグリーン水素・アンモニア生産システムのマルチサイト計画：確率的位置・容量最適化アプローチ
Multi-Site Planning of Renewable Energy Bases and Green Hydrogen–Ammonia Production Systems: A Stochastic Location and Capacity Optimization Approach (原題)
Wen-Cheng Wu, Yi-Min Wu, Xin-Da Shen, Jing-Ze Zhu, Jie-Dong Yang, Yi-Fan Su
🤖 gxceed AI 要約
日本語
再生可能エネルギー資源と工業立地の地理的ミスマッチを解消するため、複数の再エネ基地が送電網を介して水素・アンモニア生産拠点を共同供給するマルチサイト確率計画フレームワークを提案。立地・容量決定とシナリオ別運用を分離する二段階確率計画をマルチカットBenders分解で求解し、空間的補完性を活用することで単一拠点計画より経済性が向上し、水素貯蔵の調整需要を削減できることを示した。
English
This paper proposes a multi-site stochastic planning framework where dispersed renewable energy bases jointly supply a green hydrogen–ammonia production base via inter-site transmission. A two-stage stochastic program solved by multi-cut Benders decomposition optimizes location and capacities of wind, PV, transmission, electrolyzers, storage, and ammonia synthesis. Case studies show improved economics and reduced hydrogen storage balancing needs versus single-site planning by exploiting spatial complementarity.
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
日本は水素・アンモニアの大規模導入を脱炭素の柱とし、海外再エネ拠点からの輸送を含むサプライチェーン構築を進めている。本論文の多拠点最適化は、国内の再エネ適地と産業集積地の地理的乖離という日本固有の課題に直接応用可能であり、GX推進法や水素基本戦略に基づく拠点計画に示唆を与える。
In the global GX context
Global decarbonization strategies increasingly rely on green hydrogen and ammonia for hard-to-abate sectors, with cross-border supply chains emerging. This work contributes to the planning literature by integrating spatial complementarity and stochastic optimization, relevant to international hydrogen trade and renewable energy base development under frameworks like the EU Hydrogen Strategy and Japan's GX policy.
👥 読者別の含意
🔬研究者:多拠点再エネ・水素システムの確率的最適化モデルとBenders分解の応用に関心がある研究者。
🏢実務担当者:再エネ調達や水素・アンモニア事業の立地・容量計画に携わる企業の戦略担当者。
🏛政策担当者:水素・アンモニア導入支援や再エネ拠点整備の政策設計を担う担当者。
📄 Abstract（原文）
Green hydrogen–ammonia production offers a promising pathway for large-scale renewable energy utilization and the decarbonization of energy-intensive industries. The geographical mismatch between renewable resources and suitable industrial locations creates a key challenge for the coordinated planning of renewable energy and green hydrogen–ammonia production. This paper proposes a multi-site stochastic planning framework in which multiple renewable energy bases jointly supply a hydrogen–ammonia production base through inter-site transmission. A location and capacity optimization model is developed to determine the production-base location and the capacities of wind power, photovoltaic generation, inter-site transmission, electrolyzers, hydrogen storage, and ammonia-synthesis facilities while maintaining electricity, hydrogen, and ammonia balances. The resulting two-stage stochastic program is solved using a multi-cut Benders decomposition method that separates location-and-capacity decisions from scenario-based operational subproblems. Case studies show that the proposed framework exploits the spatial complementarity of geographically dispersed renewable resources. Compared with conventional single-site planning, it improves system economics and reduces the balancing requirement for hydrogen storage by coordinating local renewable supply with remote power delivery.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.3390/pr14193177first seen 2026-10-08 05:25:47 · last seen 2026-10-11 05:09:09
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