Optimal scheduling of power plant carbon capture system considering delay characteristics
遅延特性を考慮した発電所炭素回収システムの最適スケジューリング (AI 翻訳)
Li L.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、発電所における炭素回収システムの遅延特性を考慮した最適スケジューリング手法を提案する。遅延がシステム性能に与える影響をモデル化し、運用コストと排出削減のバランスを最適化する。
English
This study proposes an optimal scheduling method for carbon capture systems in power plants, considering delay characteristics. It models the impact of delays on system performance and optimizes the trade-off between operational cost and emission reduction.
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
日本は2050年カーボンニュートラル目標を掲げ、火力発電所へのCCUS導入が進む。本手法は遅延特性を考慮することで実運用に近い最適化を可能にし、日本の脱炭素戦略に貢献する。
In the global GX context
Globally, CCUS is a key technology for decarbonizing power generation. This work addresses practical operational challenges (delay characteristics) that affect real-world CCUS deployment, relevant to both retrofit and new-build plants.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel optimization framework for CCUS scheduling with delay constraints, advancing operational research in carbon capture.
🏢実務担当者:Offers a tool for power plant operators to optimize carbon capture operations, balancing cost and emissions under realistic delays.
🏛政策担当者:Highlights the importance of considering operational dynamics in CCUS policy, supporting effective deployment strategies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105044567025first seen 2026-07-27 06:06:28
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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。