Multi-energy sharing optimization for a building cluster towards net-zero energy system
ネットゼロエネルギーシステムに向けた建物クラスターのマルチエネルギー共有最適化 (AI 翻訳)
Gao H.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、建物クラスターにおける電力・熱・ガス等のマルチエネルギー共有を最適化し、ネットゼロエネルギーシステム実現を目指す。需給バランス、コスト削減、再生可能エネルギー活用を最大化するモデルを提案し、シミュレーションで有効性を示す。
English
This paper proposes a multi-energy sharing optimization model for a building cluster targeting net-zero energy systems. It integrates electricity, heat, and gas sharing to balance supply-demand, reduce costs, and maximize renewable utilization. Simulation results demonstrate the effectiveness of energy sharing in achieving net-zero goals.
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
日本のZEH・ZEBやスマートコミュニティ政策と連動し、建物群でのエネルギー共有最適化は、地域単位でのGX推進に寄与する手法として注目される。
In the global GX context
With global momentum towards net-zero energy communities, this optimization approach contributes to integrated energy system design and demand-side management, aligning with decarbonization pathways in many countries.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a new optimization framework for multi-energy sharing that can be extended or compared with other demand-side management models.
🏢実務担当者:Offers a practical tool for designing energy sharing schemes in building clusters, potentially reducing energy costs and carbon emissions.
🏛政策担当者:Supports community-level energy policies by demonstrating the benefits of coordinated multi-energy sharing for net-zero targets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85168811595first seen 2026-05-23 06:01:08 · last seen 2026-05-26 05:11:26
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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。