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Research on Green Performance Evaluation of Distribution Network Material Suppliers Considering Carbon Footprint

カーボンフットプリントを考慮した配電網材料サプライヤーのグリーン性能評価に関する研究 (AI 翻訳)

Lei Wang, Zheng Wang, Maolin Fang, Cheng Ge, Yanlong Li, Chen Zhao, Xinjuan Li

Advances in information management and economic development research.📚 査読済 / ジャーナル2026-07-06#AI×ESGOrigin: CN経営インパクト: 調達リスク対象セクター: power
DOI: 10.70114/aimedr.2026.3.1.p17
原典: https://doi.org/10.70114/aimedr.2026.3.1.p17

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、経済・技術・グリーンの3次元からサプライヤーのグリーン性能評価システムを構築し、カーボンフットプリントの算定方法を定義。改良AHP-SVRモデルを提案し、変電ボックスプロジェクトで検証した結果、予測誤差±4.2%（従来AHPは±8.7%）と優れた性能を示した。

English

This paper constructs a green performance evaluation system for distribution network suppliers from economic, technical, and green dimensions, defining a carbon footprint accounting method. It proposes an improved AHP-SVR model, validated on a power box project with prediction error within ±4.2%, outperforming traditional AHP (±8.7%). The model effectively distinguishes suppliers' green performance.

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

日本の電力会社や配電網事業者にとって、サプライヤー選定にカーボンフットプリントを組み込む手法は、SSBJや有報でのサプライチェーン排出開示に資する。ただし、本論文は中国事例のため、日本への適用には調整が必要。

In the global GX context

This paper offers a practical AI-driven method for supplier green performance evaluation, relevant to global supply chain decarbonization under frameworks like ISSB and CSRD. The AHP-SVR model provides higher accuracy than traditional approaches, supporting decision-making for distributors.

👥 読者別の含意

🔬研究者:The paper presents a novel AHP-SVR hybrid model for carbon footprint-based supplier evaluation, improving prediction accuracy and offering a methodological contribution.

🏢実務担当者:Utilities and distribution companies can adopt this model to select environmentally preferable suppliers, aligning with carbon reduction goals.

📄 抄録（日本語訳）

配電網材料サプライヤーのカーボンフットプリントを考慮したグリーン性能評価は、電力網の低炭素発展を促進する上で極めて重要である。本論文は、経済、技術、グリーンの3つの側面から総合的な評価システムを構築し、サプライヤーのカーボンフットプリント算定方法を定義し、改良されたAHP-SVR評価モデルを提案する。省級配電ボックスプロジェクトで検証した結果、AHP-SVRモデルは予測誤差が±4.2%以内に収まり、従来のAHP法（±8.7%）を大幅に上回る性能を示した。また、MAE、RMSE、R²、偏差率といった主要指標においても優れた性能を発揮する。本モデルはサプライヤーのグリーン性能を効果的に識別し、配電網サプライヤー選定における信頼性の高い意思決定支援を提供する。

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）

The green performance evaluation of distribution network material suppliers considering carbon footprint is crucial for promoting low-carbon development in power grids. This paper constructs a comprehensive evaluation system from economic, technical, and green dimensions, defines a carbon footprint accounting method for suppliers, and proposes an improved AHP-SVR evaluation model.Validated on a provincial power box project, the AHP-SVR model achieves a prediction error within ±4.2%, significantly outperforming the traditional AHP method (±8.7%). It also demonstrates superior performance across key metrics—MAE, RMSE, R² and Deviation Rate. The model effectively distinguishes suppliers’ green performance and provides reliable decision support for distributor supplier selection.

🔗 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。