エネルギー持続可能性のためのロバスト最適化理論と応用に関するレビュー
Review on robust optimization theories and applications for energy sustainability (原題)
Manish Meena, Nitin Dutt Chaturvedi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
低炭素・分散型エネルギーシステムへの移行で増大する再エネ発電の不確実性に対し、ロバスト最適化（RO）の理論と応用を体系的にレビューした論文。古典的な集合ベース定式化から調整可能型、分布ロバスト、確率・ロバスト融合、機械学習支援手法までを整理し、政策計画・インフラ設計・運用制御・サプライチェーンの4領域に応用を分類する。ROが再エネ統合における実行可能性・柔軟性・レジリエンスを高める一方、不確実性集合の設計と較正に保証が依存する限界も指摘する。
English
This review surveys robust optimization (RO) for energy sustainability, from classical set-based formulations to adjustable, distributionally robust, stochastic-robust, and machine-learning-assisted approaches. It classifies applications into policy planning, infrastructure design, operational scheduling, and energy networks/supply chains, showing RO improves feasibility, flexibility, and resilience in renewable integration. It notes RO guarantees depend on uncertainty-set calibration and calls for transparent benchmarks and cross-sector risk representation.
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
日本では再エネ大量導入と電力系統の不確実性管理がGX推進の鍵となる。本レビューは系統運用・投資判断における不確実性対処の手法選択に示唆を与え、SSBJ開示における気候リスク評価の定量基盤としても参考になる。
In the global GX context
As ISSB/TCFD disclosure increasingly demands quantified climate-risk and transition planning, RO offers a rigorous toolkit for decision-making under deep uncertainty in energy systems. The review's call for transparent, physically credible benchmarks aligns with global pushes for comparable scenario analysis.
👥 読者別の含意
🔬研究者:不確実性下のエネルギーシステム最適化におけるRO各手法の位置づけと未解決課題を俯瞰できる。
🏢実務担当者:再エネ調達や系統運用の計画段階で、確率分布に依存しない頑健な意思決定手法の選択肢を得られる。
🏛政策担当者:エネルギー政策・系統計画において不確実性を明示的に扱う枠組み設計の参考になる。
📄 Abstract（原文）
The transition to low-carbon, decentralised, and interconnected energy systems increases uncertainties in renewable generation, including climate conditions, technology, prices, and supply chains. Robust optimization (RO) supports decision-making when parameters are uncertain but can be bounded, while their probability distributions are unreliable. Its guarantees depend on the construction and calibration of uncertainty sets and do not extend to conditions excluded from the planning. This review examines the RO from classical set-based formulations to adjustable, distributionally robust, stochastic–robust, and machine-learning-assisted approaches. The applications are classified into policy planning; infrastructure and system design; operational scheduling and control; and energy networks, logistics, and supply chains. These indicates that RO strengthen feasibility, flexibility, security, and resilience among renewable integrations. This is motivated from the perspective of uncertainty protection alongside technological affordability and distributional equity. Future research should coordinate operations, represent climate and cross-sector risks, incorporate circular material flows and ecological justice norms, and establish transparent benchmarks, including physically credible tests.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.nxener.2026.101070first seen 2026-10-27 04:44:10 · last seen 2026-10-31 04:41:27
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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。