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統合エネルギーシステムにおける炭素排出とシステム柔軟性：Q学習ベースの粒子群最適化による最適スケジューリング

Carbon emission and system flexibility in integrated energy systems: Optimal scheduling via a Q-learning-based particle swarm optimization (原題)

You Wu, Tianhe Sun, Baoshi Wang, Zhenao Sun, Zhe Xi

Energy Reports📚 査読済 / ジャーナル2026-11-11#エネルギー転換Origin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1016/j.egyr.2026.109865
原典: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2026.109865

🤖 gxceed AI 要約

日本語

統合エネルギーシステム（IES）の最適運用において、システム柔軟性と炭素排出制約を同時に考慮するスケジューリングモデルを構築した研究。経済コスト最小化を目的とし、Q学習を組み込んだ粒子群最適化（QPSO）アルゴリズムを設計して求解する。シナリオ比較により、柔軟性と炭素制約を併せて考慮することで運用コストが大幅に削減され、低炭素運用が実現することを示した。

English

This study builds an optimal scheduling model for integrated energy systems (IES) that jointly incorporates system flexibility and carbon emission constraints, minimizing economic cost. A Q-learning-enhanced particle swarm optimization (QPSO) algorithm is designed to solve it. Scenario comparisons show that jointly considering flexibility and carbon constraints significantly cuts operating costs and enables low-carbon operation, with the algorithm outperforming alternatives.

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GX文脈では、地域エネルギーシステムや産業の脱炭素運用における柔軟性と炭素制約の同時最適化に関心を持つ読者に有用。SSBJ開示やScope 1/2削減の実務設計に間接的に示唆を与える。

In the global GX context

Adds to the global energy-transition literature on operationalizing carbon constraints alongside grid flexibility in multi-energy systems, relevant to decarbonization pathway modeling and corporate Scope 1/2 reduction planning.

👥 読者別の含意

🔬研究者:柔軟性制約と炭素制約を統合したIES運用最適化とQPSOの解法性能に関する実証的知見を得られる。

🏢実務担当者:地域・産業エネルギーシステムの低炭素運用設計やコスト削減の検討に参考となる。

🏛政策担当者:炭素制約と需給柔軟性を両立する運用スケジューリングが低炭素化とコスト削減に有効である点を政策設計に活用できる。

📄 Abstract（原文）

With the improvement of energy system flexibility demand and the promotion of carbon neutrality strategy, the multi-energy synergy characteristics of the integrated energy system (IES) make it an essential direction of energy optimization scheduling. Aiming at the problem that the traditional integrated energy system does not fully consider the system flexibility and carbon emission constraints simultaneously, an optimal scheduling method is proposed to integrate flexible supply and demand balance constraints and carbon emission constraints. Firstly, considering the flexibility of the system and carbon emission constraints, an integrated energy system scheduling model integrating flexibility, supply and demand balance constraints, and carbon emission constraints is constructed to minimise economic costs. Secondly, a particle swarm optimization algorithm based on Q-learning (QPSO) is designed to address the proposed scheduling model. Finally, the simulation results of different scenarios show that the case considering both flexibility and carbon emission constraints significantly reduces the system’s operating cost and realizes low-carbon operation. The comparative experiments of the algorithm verify that the algorithm has better solution properties for solving this problem.

🔗 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。