gxceed
← 論文一覧に戻る

Low-carbon transition evaluation of park integrated energy systems incorporating hybrid energy storage systems and industrial by-product hydrogen

ハイブリッド蓄電システムと産業副生水素を組み込んだパーク統合エネルギーネットワークの低炭素移行評価 (AI 翻訳)

Yunhao Zhao, Shikun Zhang, Junqiang Wei, Gengyin Li

Journal of Energy Storage📚 査読済 / ジャーナル2026-04-17#エネルギー転換Origin: CN
DOI: 10.1016/j.est.2026.122250
原典: https://doi.org/10.1016/j.est.2026.122250

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、産業副生水素とハイブリッド蓄電システムを統合したパーク型エネルギーネットワークの低炭素移行評価手法を提案する。エネルギーミックス最適化により、炭素排出削減効果と経済性を同時に評価する。中国の事例を想定し、再生可能エネルギー比率向上と水素活用の効果を定量化している。

English

This paper proposes a method for evaluating the low-carbon transition of park integrated energy systems that incorporate hybrid energy storage and industrial by-product hydrogen. It optimizes the energy mix to assess both carbon reduction and economic performance, using a Chinese case study to quantify the benefits of hydrogen utilization and increased renewable energy share.

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

日本でも地域エネルギー管理や水素サプライチェーン構築が進む中、産業副生水素の有効活用はGX実現の重要課題である。本手法は、日本の工業団地やエコタウンの設計に応用可能な評価枠組みを提供する。

In the global GX context

As industrial by-product hydrogen gains attention globally for decarbonizing hard-to-abate sectors, this paper provides an evaluation framework for integrated energy systems that can inform similar projects in regions like the EU and Japan. It bridges the gap between hydrogen supply and energy system planning.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a modeling approach for evaluating low-carbon transitions in integrated energy systems with hydrogen and storage.

🏢実務担当者:Useful for energy planners designing park-level systems that incorporate hydrogen from industrial by-products.

🏛政策担当者:Highlights the potential of industrial by-product hydrogen in achieving carbon neutrality targets at the local level.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録(無料・3キーワードまで)。

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。