港湾電化に向けた段階的再生可能エネルギー導入：エネルギー制約型から電力制約型運用への移行を管理するフレームワーク（ニューヘイブン港を事例として）
Phase-Dependent Renewable Deployment for Port Electrification: A Framework for Managing the Transition from Energy-Limited to Power-Limited Operation Using Newhaven Port as a Case Study (原題)
Cliff Dansoh, Angad Singh Panesar, Guillaume de Sercey, Avanti Nisha Pinto, Yan Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、港湾電化に伴い変動する電力需要に対応するため、再生可能エネルギーの設備容量・年間利用率・最大系統取込量を段階的に評価するフレームワークを開発した。英ニューヘイブン港を5段階の計画フェーズで検証し、太陽光・垂直軸風車・液体空気蓄電を組み合わせ、RPM・RUR・PGIRの3指標で評価した。風力導入後も最終フェーズは電力制約型のままで、蓄電容量増加は年間便益を生まない一方、屋根置きPVが最も低コストな無後悔選択肢であることを示した。
English
This study develops a phase-dependent framework to evaluate renewable nameplate adequacy, utilisation and peak grid imports as port electrification demand evolves. Using Newhaven Port (UK) across five planning phases with solar, vertical-axis wind turbines and liquid-air energy storage, it applies three indicators (RPM, RUR, PGIR). Phase 5 remains power-limited in all cases; rooftop PV is the lowest-cost no-regret option, while VAWT economics are conditional. The transferable contribution is a phase-based workflow separating installed-power balance, renewable absorption and connection burden under uncertainty.
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
港湾・臨海部の脱炭素化は日本のGX政策（グリーン成長戦略、港湾カーボンニュートラルポート）と直結する。段階的評価フレームワークは、電力制約と系統接続負担を分離する手法として、日本の港湾電化・再エネ導入計画にも応用可能な示唆を提供する。
In the global GX context
Port electrification is a growing focus in global decarbonisation and grid-planning scholarship, intersecting with CSRD/ISSB disclosure of energy transition capex. The phase-based workflow offers a transferable method for assessing renewable absorption and grid-connection burden under uncertainty, relevant to transition-finance and infrastructure-disclosure discussions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:港湾電化における再エネ導入の段階的評価手法と指標設計（RPM/RUR/PGIR）の実証例を提供する。
🏢実務担当者:港湾・臨海施設の脱炭素計画で、屋根置きPVを優先しつつ蓄電・風力の条件付き経済性を判断する材料になる。
🏛政策担当者:港湾電化支援策や系統接続政策において、電力制約と接続負担を分離して評価する枠組みの必要性を示す。
📄 Abstract（原文）
Maritime port electrification increases annual energy demand and short-duration power requirements, yet renewable-deployment studies commonly assess a single future condition. This study develops a phase-dependent framework that jointly evaluates renewable nameplate adequacy, annual renewable utilisation and maximum gross grid imports as port demand evolves. Newhaven Port, United Kingdom, is examined through five planning phases using hourly demand and 2023 solar and wind profiles, photovoltaic generation, vertical-axis wind turbines and Liquid-Air Energy Storage. Three complementary indicators are applied: Renewable Power Margin (RPM), Renewable Utilisation Ratio (RUR) and Peak Grid Import Ratio (PGIR). Engineering sensitivities address resource amplitude, wake loss, storage energy capacity, charging power and economic assumptions. Following wind deployment, annual renewable generation ranges from 29.76 to 71.86 GWh/year across the resource cases, compared with 48.44 GWh/year centrally. Phase 5 remains power-limited in every case, with RPM of −13.88 MW, while RUR ranges from 52.7% to 73.6%. Increasing the Phase 5 LAES charging limit from 50 to 62.5 MW raises PGIR from 1.64 to 2.06 without increasing annual discharge, whereas increasing storage energy capacity by 25% provides no additional annual benefit. Economic results are sensitive to the VAWT cost basis and annual yield. Project-informed turbine-, mast- and site-condition costs increase the indicative VAWT LCOE to approximately 13.9–28.3 p/kWh across the tested deployment and yield cases. Rooftop PV is therefore the lowest-cost no-regret option, while the relative positions of VAWTs and fence PV are conditional. The numerical transition is Newhaven-specific; the transferable contribution is a phase-based workflow that separates installed-power balance, renewable absorption and connection burden under uncertainty.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3390/jmse14191781first seen 2026-10-10 05:00:58
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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。