住宅コミュニティにおける地域暖房システムのエネルギー消費と炭素排出予測 - SSA-LSTMモデルに基づく

Energy Consumption and Carbon Emission Prediction of District Heating System in Residential Communities Based on SSA-LSTM Model (原題)

Bingwen Zhao, Luchan Xu, 郑振海, Yanqi Wu, Tiancheng Yuan

Sensors📚 査読済 / ジャーナル2026-07-28#AI×ESGOrigin: CN対象セクター: energy

DOI: 10.3390/s26154782

原典: https://doi.org/10.3390/s26154782

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、SSA-LSTMハイブリッドモデルを用いて地域暖房システムの熱負荷と電力負荷を高精度に予測し、炭素会計と3つの政策シナリオの下で炭素ピーク時期と排出削減ポテンシャルを評価した。その結果、中程度および理想的な改修シナリオでのみ2023-2024暖房期に炭素ピークを達成し、2031-2032年までに累積削減量138.19トンおよび254.2トンを見込む。家庭用熱量計が全体削減の28%を占める。

English

This study employs an SSA-LSTM hybrid model to accurately predict heat and power loads of a district heating system, combined with carbon accounting and three policy scenarios to evaluate carbon peak timing and emission reduction potential. Results show that only moderate and ideal renovation scenarios achieve carbon peaks in the 2023-2024 heating period, with cumulative reductions of 138.19 t and 254.2 t by 2031-2032; household heat meters account for 28% of total reductions. The framework provides quantitative support for community heating operation, renovation evaluation, and carbon quota management.

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

日本でも地域熱供給システムは広く導入されており、本モデルはSSBJや有報におけるGHG排出量算定の精緻化や、省エネ改修の効果検証に応用可能。政策シナリオ分析の枠組みは日本の自治体のカーボンニュートラル計画策定に参考となる。

In the global GX context

The SSA-LSTM framework offers a replicable methodology for district heating carbon prediction relevant to global TCFD/ISSB-aligned disclosure and transition finance. The policy scenario analysis supports carbon peak planning under varying renovation levels, which can inform national decarbonization pathways and energy efficiency investments.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Validates SSA-LSTM superior performance over LSTM and BP for heating/cooling load prediction, offering a benchmark for ML-based carbon accounting.

🏢実務担当者:Provides a quantitative tool for district heating operators to optimize renovation plans and carbon quota management based on scenario outcomes.

🏛政策担当者:Demonstrates how policy scenario analysis (baseline, moderate, ideal) can determine carbon peak timing and guide subsidy targeting for district heating retrofits.

📄 抄録（日本語訳）

世界的なデュアルカーボン目標に対し、都市部の住宅用セントラルヒーティングは建物のエネルギー使用と炭素排出の大部分を占めている。従来のLSTM予測は手動によるハイパーパラメータ調整を必要とし、局所最適解に陥りやすい。また、ミクロコミュニティの炭素予測には、正確なエネルギーモデルと、対象を絞った低炭素改修のための政策ベースのマルチシナリオ分析が欠けている。本研究は、H省のあるコミュニティの2018年から2023年までの時間別暖房データを採用する。ボックスプロット-Isolation Forest異常検知とMissForest補完を用いた前処理ワークフローを構築し、次にスズメ探索アルゴリズムによって最適化されたSSA-LSTMハイブリッドモデルを構築して、熱負荷と電力負荷を正確に予測する。炭素会計と3つの政策シナリオを組み合わせることで、暖房改修の炭素ピーク時期と排出削減ポテンシャルを評価する。結果は、SSA-LSTMが熱負荷で2.48% MAPE、電力負荷で3.20% MAPEを達成し、LSTMおよびBPを上回ることを示す。中程度および理想的な改修シナリオのみが2023年から2024年の暖房期間に炭素ピークを実現し、2031年から2032年までに累積削減量はそれぞれ138.19トンおよび254.2トンとなる。家庭用熱量計は総削減量の28%に寄与する。本フレームワークは、コミュニティの暖房運用、改修評価、炭素割当管理に定量的な支援を提供する。

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。

📄 Abstract（原文）

Against global dual-carbon targets, urban residential central heating dominates building energy use and carbon emissions. Conventional LSTM forecasting requires manual hyperparameter adjustment and easily falls into local optima; micro-community carbon prediction also lacks accurate energy models and policy-based multi-scenario analysis for targeted low-carbon renovation. This study adopts the 2018–2023 hourly heating data of a community in H Province. It builds a preprocessing workflow with boxplot-Isolation Forest anomaly detection and MissForest filling, then constructs an SSA-LSTM hybrid model optimized by Sparrow Search Algorithm to predict heat and power loads precisely. Combined with carbon accounting and three policy scenarios, it evaluates carbon peak timing and emission reduction potential of heating renovations. Results show that SSA-LSTM attains 2.48% MAPE for heat and 3.20% for power, surpassing LSTM and BP. Only moderate and ideal renovation scenarios realize carbon peaks in the 2023–2024 heating period, with cumulative cuts of 138.19 t and 254.2 t by 2031–2032; household heat meters deliver 28% of total reductions. The framework offers quantitative support for community heating operation, renovation evaluation and carbon quota management.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.3390/s26154782first seen 2026-07-30 05:45:05

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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。