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A SAFE reinforcement learning approach for low-carbon community energy cooperative management considering electric vehicle charging satisfaction

電気自動車充電満足度を考慮した低炭素コミュニティエネルギー協力管理のためのSAFE強化学習アプローチ (AI 翻訳)

Shouxiang Wang, Fayang Tian, Xuan Zhang, Qianyu Zhao, Luyang Guo, Hainan Zhu

Sustainable Energy Technologies and Assessments📚 査読済 / ジャーナル2026-06-17#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: energy
DOI: 10.1016/j.seta.2026.105143
原典: https://doi.org/10.1016/j.seta.2026.105143

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、強化学習を用いた低炭素コミュニティのエネルギー協力管理手法を提案。電気自動車の充電満足度を考慮し、持続可能なエネルギー運用を実現する。

English

This paper proposes a reinforcement learning approach for cooperative energy management in low-carbon communities, incorporating electric vehicle charging satisfaction to achieve sustainable operations.

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、地域コミュニティ単位でのエネルギー管理とEV普及が進んでおり、本手法はZEHやスマートコミュニティ政策に貢献する可能性がある。

In the global GX context

Globally, this approach aligns with smart grid and sustainable community initiatives, offering a scalable solution for integrating renewable energy and electric vehicles.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Reinforcement learning researchers can explore the SAFE algorithm's application to multi-agent energy systems.

🏢実務担当者:Energy managers can use this to optimize community microgrids balancing low-carbon goals and user satisfaction.

🏛政策担当者:Policymakers may consider incentive structures for community energy cooperatives to adopt AI-based management.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。