Low-Carbon Economic Dispatch of Power Systems Considering Multi-Agent Game on Carbon Emission Utility
炭素排出ユーティリティに関するマルチエージェントゲームを考慮した電力システムの低炭素経済運用 (AI 翻訳)
Jinsheng Gao, Gan Wei, Yuzhi Xie, Hui Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、再生可能エネルギー高比率な電力系統において、火力ユニットの炭素排出ユーティリティの公平配分を考慮した経済運用モデルを提案する。羨望なし公平性理論に基づき、混合整数計画法で線形近似精度を改善し、総コストをほぼ維持しつつ排出責任の公平性を達成する。
English
Proposes an economic dispatch model for thermal power-integrated systems that balances carbon emission utility among units using envy-free fairness. A mixed-integer programming approach with piecewise linear fitting reduces mean absolute error. Case studies show near-optimal cost while achieving fair carbon reduction responsibilities.
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
日本の電力系統でも再エネ導入拡大に伴い火力の役割が変化しており、本モデルの炭素排出配分の公平性は、今後の系統運用や炭素価格制度の設計に示唆を与える。
In the global GX context
This paper addresses the trade-off between cost and fairness in carbon emission allocation during power system decarbonization—a core challenge for global grid operators and carbon pricing design, relevant to climate transition planning aligned with TCFD/ISSB.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Power system optimization and carbon allocation models with fairness constraints can extend to microgrids or multi-utility settings.
🏢実務担当者:Utility dispatchers can adopt the piecewise linear method and fairness constraints to balance costs and emission reduction duties in operations.
🏛政策担当者:Provides a quantitative basis for designing equitable carbon emission allocation mechanisms across generators.
📄 抄録(日本語訳)
電力システムの高比率再生可能エネルギーへの転換過程において、火力発電ユニットは安定した電力供給を確保するための中核的な支えであり続けている。炭素排出の抑制と資源効用の配分は、経済的ディスパッチ最適化の鍵となる。既存の経済的ディスパッチ最適化モデルのほとんどは、コストと総炭素排出量の制御に焦点を当てているが、異なるユニット間の炭素排出資源の効用バランスを無視している。羨望のない公平性理論に基づき、本論文は、複数の主体間の炭素排出効用ゲームを考慮した、火力発電統合電力システムのための経済的ディスパッチ最適化モデルを確立する。平均絶対誤差を最小化する混合整数計画モデルを構築することにより、本研究は火力発電ユニットの発電量-石炭消費量および炭素排出効用の区分的線形スキームを得る。このスキームの標準線形計画形式も導出される。ほぼ羨望のない公平な配分の原理に基づき、炭素排出効用ゲーム制約が提案される。これに基づき、上記のモデルと制約を組み合わせて、システムの総発電コストの最小化を目的とする経済的ディスパッチモデルが提案される。ケーススタディによる検証では、提案された線形近似法の平均絶対誤差は既存の方法よりも低いことが示されている。経済的ディスパッチ最適化モデルは、供給-負荷電力バランスを満たしながら最適なコストを確保する。一方、総発電コストのわずかな増加とともに、各ユニットの炭素排出効用バランスが達成され、それにより複数ユニット間の炭素排出削減責任の公平性が促進される。
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)
During the transformation of power systems toward a high proportion of renewable energy, thermal power units remain the core support for ensuring a stable power supply. Controlling carbon emissions and allocating resource utility are the keys to economic dispatch optimization. Most existing economic dispatch optimization models focus on cost and total carbon emission control, but ignore the utility balance of carbon emission resources among different units. Based on the envy-free fairness theory, this paper establishes an economic dispatch optimization model for thermal power-integrated power systems that considers the carbon emission utility game among multiple agents. By constructing a mixed-integer programming model that minimizes the mean absolute error, this study obtains a piecewise linear scheme for the power generation–coal consumption and carbon emission utility of thermal power units. The standard linear programming form of this scheme is also derived. Based on the principle of almost envy-free fair distribution, carbon emission utility game constraints are proposed. On this basis, combining the above models and constraints, an economic dispatch model aiming to minimize the total power generation cost of the system is proposed. Case study verification shows that the mean absolute error of the proposed linear fitting method is lower than that of existing methods. The economic dispatch optimization model ensures optimal cost while satisfying the source-load power balance. Meanwhile, with a slight increase in total power generation cost, the carbon emission utility balance of each unit is achieved, thereby promoting the fairness of carbon emission reduction responsibilities among multiple units.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3390/app16157603first seen 2026-08-02 05:21:03
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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。