グリーン空港における水素・電力統合エネルギーハブの最適スケジューリング戦略
Optimal Scheduling Strategy of Hydrogen-Electric Integrated Energy Hubs in Green Airport (原題)
Chen-Xuan Zhang, Pei-Xiao Fan, Yang Zhu, Si-Qi Bu, Kun-Qi Xu, Meng Liu
🤖 gxceed AI 要約
日本語
空港を水素・電力統合エネルギーハブと捉え、実運航データからバッテリー交換と水素貯蔵の時間柔軟性を活かして24時間のベースライン負荷を再構築する。再構築負荷に基づきSoft Actor-Criticによる強化学習スケジューリングモデルを構築し、電力・水素の流れを連続的に協調制御する。将来情報なしで長期運用コストを削減しつつ再エネ利用率を最大化できることをシミュレーションで示す。
English
This paper reframes airports as hydrogen-electric integrated energy hubs, using real flight data to reconstruct a 24-hour baseline load by exploiting battery-swapping and hydrogen-storage flexibility. A Soft Actor-Critic reinforcement learning model then coordinates electricity and hydrogen flows across heterogeneous resources. Simulations show near-optimal long-term scheduling, cutting operational costs and maximizing renewable utilization without perfect future information.
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
航空脱炭素と水素社会構築は日本のGX政策（水素基本戦略・空港脱炭素）と親和的で、空港という大規模需要拠点での再エネ・水素統合運用の知見は国内実装検討に示唆を与える。
In the global GX context
Airport decarbonization and hydrogen hubs are emerging globally as testbeds for sector-coupled energy systems; this work adds a data-driven scheduling method relevant to low-carbon infrastructure and renewable integration under intermittent supply.
👥 読者別の含意
🔬研究者:実運航データと強化学習を組み合わせた負荷再構築・多エネルギー協調制御の手法として参考になる。
🏢実務担当者:空港・大規模施設の再エネ・水素統合運用におけるコスト削減と柔軟性活用の設計指針を得られる。
🏛政策担当者:水素・再エネ統合インフラの実装支援や空港脱炭素政策の設計に資する運用エビデンスとなる。
📄 Abstract（原文）
The transition toward aviation decarbonization is transforming airports into hydrogen-electric integrated energy hubs, where rigid flight-driven energy demands and intermittent renewable generation create significant challenges for real-time multi-energy scheduling. To address this issue, this paper proposes a novel data-driven optimal scheduling paradigm integrating renewable-oriented load reconstruction and deep reinforcement learning. Real-world flight operational data are first utilized to reconstruct a 24-hour hydrogen-electric baseline load profile by exploiting the temporal flexibility of battery swapping and hydrogen storage, thereby reshaping rigid aviation energy demands into dispatchable loads that naturally align with renewable generation. Based on the reconstructed load, a Soft Actor-Critic (SAC) scheduling model is developed to coordinate electricity and hydrogen flows among heterogeneous energy resources through continuous decision-making. Simulation results demonstrate that the proposed strategy achieves near-optimal long-term scheduling performance without requiring perfect future information, significantly reducing operational costs while maximizing renewable utilization. The proposed methodology provides an effective and practical solution for intelligent energy management in next-generation low-carbon airport energy hubs.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1109/icopesa70850.2026.11754904first seen 2026-11-06 05:27:38
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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。