V2Gと氷蓄熱空調を統合した統合エネルギーシステムの低炭素最適運用
Low-carbon optimal scheduling of integrated energy systems incorporating V2G and ice-storage air conditioning (原題)
Xiaoming Wang, Jinjin Ding, Wenguang Zhao, Lingzhi Xia
🤖 gxceed AI 要約
日本語
統合エネルギーシステム(IES)において、氷蓄熱空調と電気自動車(EV)・水素自動車(HV)のV2G連携を組み込んだ低炭素最適運用手法を提案。モンテカルロ法で1000台のEVと50台のHVの走行挙動をサンプリングし、充放電境界プロファイルを生成。段階的炭素取引を導入した総運用コスト最小化モデルをGurobiで求解し、風力発電の統合と炭素排出削減、経済性向上を確認した。
English
This paper proposes a low-carbon optimal scheduling method for integrated energy systems (IESs) integrating ice-storage air conditioning and vehicle-to-grid (V2G) interaction of EVs and hydrogen vehicles. Monte Carlo sampling of 1000 EVs and 50 HVs generates aggregated charge-discharge profiles, and a cost-minimizing model with tiered carbon trading is solved via Gurobi. Results show improved wind integration, reduced carbon emissions, and better economics.
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
日本では再エネ大量導入に伴う需給調整力確保とV2G実装が政策課題。段階的炭素取引や蓄熱・EV調整力の統合運用は、電力システム改革やGX推進下の日本企業・自治体の需給最適化に示唆を与える。
In the global GX context
Globally, this contributes to demand-side flexibility and V2G literature relevant to grid decarbonization and carbon pricing design. It offers quantitative evidence on integrating storage and EV/HV scheduling under tiered carbon trading, useful for transition finance and grid flexibility policy discussions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:V2G・蓄熱・炭素取引を統合した最適運用モデルの定量的枠組みを提供する。
🏢実務担当者:EV/HVフリートと蓄熱空調を組み合わせた需給調整・コスト削減の運用設計に活用可能。
🏛政策担当者:段階的炭素取引とV2G調整力の制度設計、需給調整市場への示唆を与える。
📄 Abstract（原文）
Abstract With the penetration of high-proportion wind power in integrated energy systems (IESs), demand-side flexibility resources need further exploration. This paper proposes a low-carbon optimal scheduling method incorporating ice-storage air conditioning and vehicle-to-grid (V2G) interaction of electric vehicles (EVs) and hydrogen vehicles (HVs). First, the operational mechanisms of system components are analyzed, and an IES framework is established. The Monte Carlo method is employed to sample the travel behaviors of 1000 EVs and 50 HVs based on specific probability distributions, generating aggregated charge-discharge boundary profiles, and incentive costs are introduced to utilize vehicle scheduling potential. A low-carbon economic scheduling model minimizing total operating costs is then constructed with tiered carbon trading and solved using the Gurobi optimizer. Simulation results show that the proposed system effectively integrates wind power, significantly reduces carbon emissions. The reasonable operation of ice-storage air conditioning and coordinated scheduling of EVs and HVs further improve the economic performance of the system.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1088/1742-6596/3323/1/012009first seen 2026-09-25 04:42:51
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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。