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Quantum algorithm-enhanced evaluation method for hybrid wind-PV system projects considering carbon trading

カーボン取引を考慮した風力・太陽光ハイブリッドシステムの量子アルゴリズム強化評価手法 (AI 翻訳)

Zhanpeng Xu, Zhehan Li, Longze Wang, Shizhao Wang, Yuteng Mao, Zhen Weng, Yan Zhang, Zihan Xie, Meicheng Li

Journal of Renewable and Sustainable Energy📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.1063/5.0306208
原典: https://doi.org/10.1063/5.0306208

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、カーボン排出権取引（CET）を考慮したハイブリッド風力・太陽光発電システム（HWPSP）の評価手法を提案。量子粒子群最適化（QPSO）とTOPSISを統合し、CETの影響を指標化し、重みを最適化する。中国北京市の火力発電所の事例で、QPSOが従来手法よりも収束速度を35.8%向上させ、評価結果のロバスト性が向上したことを示した。CETを考慮することでプロジェクト評価が4.17%改善した。

English

This paper proposes a quantum-enhanced evaluation framework for hybrid wind-PV systems under carbon emission trading (CET). It integrates quantum particle swarm optimization (QPSO) with TOPSIS to handle uncertainty from evolving CET policies and price volatility. Using a case study of a thermal power plant in Beijing, China, the method improves convergence speed by 35.8% over classical PSO and increases robustness, with ranking fluctuations within ±2% under perturbations. Incorporating CET reduces the Euclidean distance to the ideal scheme by 4.17%, raising the project rating to "Excellent".

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

日本の再生可能エネルギー導入拡大やカーボンプライシング政策検討において、本手法はプロジェクト評価の客観性向上に貢献する可能性がある。特に、日本のFIT/FIP制度下での設備評価や、非化石価値取引との組み合わせにも応用が期待される。

In the global GX context

This study advances global GX by providing a robust multi-criteria decision-making method for renewable energy projects under carbon pricing mechanisms. The quantum-enhanced approach offers improved accuracy and stability over conventional methods, which is valuable for project financiers and policymakers in carbon market jurisdictions like the EU or emerging systems in Asia.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Quantum algorithm applications in renewable energy evaluation offer a new methodological angle.

🏢実務担当者:Companies can use the framework to assess hybrid project viability under carbon market uncertainties.

🏛政策担当者:Insights on how carbon trading influences project evaluation can inform policy design for renewable energy incentives.

📄 抄録（日本語訳）

風力・太陽光ハイブリッドシステムプロジェクト（HWPSP）は、再生可能エネルギーの普及率向上に寄与し、炭素排出権取引（CET）メカニズムの下で追加の利点を得ることができる。しかし、進化するCET政策と炭素価格の変動は、そのようなプロジェクトの客観的評価に不確実性をもたらす。本研究は、量子粒子群最適化（QPSO）と理想解への類似度による順位付け手法（TOPSIS）を統合した量子拡張評価フレームワークを提案し、炭素取引の文脈におけるHWPSPの性能を評価する。まず、CETがHWPSPに与える影響の詳細な分析に基づいて、CET統合評価指標システムを構築する。次に、指標間の結合関係を量子重ね合わせと量子もつれを通じてモデル化し、指標の重みをQPSOを用いて最適化する。その後、TOPSISを適用して最終的な評価結果を得る。中国北京市の火力発電所における新規建設HWPSPをケーススタディとして用い、本手法を検証する。結果は、QPSOが古典的なPSOと比較して収束速度を35.8%向上させ、ロバスト性を強化し、5%～10%の指標摂動下での順位変動が±2%以内に留まることを示す——従来の線形多基準意思決定（MCDM）法では8%～12%であるのに対し。最後に、本提案手法は北京市の火力発電所における実際のHWPSPプロジェクトを用いて検証される。CETを組み込むことで、プロジェクトの総合評価スコアと理想案とのユークリッド距離が4.17%減少し、最終順位が「優良」レベルに引き上げられる。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Hybrid wind–PV system projects (HWPSPs) help increase renewable energy penetration and gain additional advantages under carbon emission trading (CET) mechanisms. However, evolving CET policies and carbon price volatility introduce uncertainty into the objective evaluation of such projects. This study proposes a quantum-enhanced evaluation framework that integrates quantum particle swarm optimization (QPSO) with the technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) to assess HWPSP performance in a carbon-trading context. A CET-integrated evaluation indicator system is first constructed based on an in-depth analysis of CET's influence on HWPSPs. The coupled relationships among indicators are then modeled via quantum superposition and entanglement, while indicator weights are optimized using QPSO. Subsequently, TOPSIS is applied to obtain the final assessment results. A newly constructed HWPSP at a thermal power plant in Beijing, China, is used as a case study to validate the method. The results show that QPSO improves convergence speed by 35.8% compared with classical PSO and enhances robustness, with ranking fluctuations remaining within ±2% under 5%–10% indicator perturbations —vs 8%–12% for traditional linear multi-criteria decision-making (MCDM) methods. Finally, the proposed method is validated using a real HWPSP project at a thermal power plant in Beijing. Incorporating CET reduces the Euclidean distance between the project's comprehensive evaluation score and the ideal scheme by 4.17%, elevating its final ranking to the “Excellent” level.

🔗 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。