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地区エネルギー・モデル（DEM）：地区規模での再生可能エネルギー統合と柔軟性をモデル化するPythonフレームワーク

District Energy Model (DEM): A Python framework for modelling renewable energy integration and flexibility at district scale (原題)

Ueli Schilt, Pascal M. Vecsei, S Vijayananda, Philipp Schuetz

SoftwareXジャーナル2026-09-01#エネルギー転換Origin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: energy
DOI: 10.1016/j.softx.2026.102987
原典: https://doi.org/10.1016/j.softx.2026.102987

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、地域規模での再生可能エネルギー統合と柔軟性を評価するためのPythonフレームワーク「District Energy Model (DEM)」を紹介する。DEMは、セクター連携型エネルギーシステムのモデリング・シミュレーション・最適化を可能にし、低い導入コストで迅速な評価を実現する。オープンな入力データとパラメータを備え、他地域への拡張も容易である。

English

This paper presents the District Energy Model (DEM), a Python framework for modeling renewable energy integration and flexibility at district scale. DEM enables modeling, simulation, and optimization of sector-coupled energy systems with low deployment effort, as it is fully parametrized and bundled with open input data. It facilitates rapid assessment of renewable energy technology impacts and can be extended to other regions.

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

日本の地域分散型エネルギーシステムや自治体の脱炭素計画に有用なツールであり、再生可能エネルギーの導入効果を定量的に評価する際に参考となる。

In the global GX context

This framework supports global energy transition modeling, aiding in the evaluation of renewable integration and flexibility, relevant for local and regional decarbonization planning.

👥 読者別の含意

🔬研究者:A useful open-source tool for modeling district-scale renewable integration and flexibility.

🏢実務担当者:Can be used by local energy planners to assess renewable scenarios and inform investment decisions.

🏛政策担当者:Provides a quantitative basis for regional energy policy and renewable adoption strategies.

📄 Abstract（原文）

The transition to locally generated, decentralised, and renewable energy technologies is a promising pathway toward net-zero emissions and a decarbonised energy system. This transition requires systematic evaluation of potential future scenarios for technology adoption across multiple spatial and temporal scales. Here we present the District Energy Model (DEM), a software for modelling, simulating, and optimising local and regional sector-coupled energy systems. Compared to other software with similar functionality, DEM offers very low deployment effort, because it is a fully parametrised model bundled together with the required input data, both of which are openly available. These can be extended to other regions. Thereby, DEM offers users an ideal tool for the fast assessment of the impact of renewable energy technologies.

🔗 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。