Emission and Economy Balanced Dispatching of Integrated Power and Hydrogen Systems via a Tri-Level Robust Optimizer Incorporating Multi-Time Resolution and Carbon Tax

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:A robust optimization methodology integrating carbon tax, hydrogen, and multi-time resolution for power-hydrogen systems.

🏢実務担当者:A practical model for reducing emissions and costs in integrated hydrogen and power systems using carbon tax and hybrid storage.

🏛政策担当者:Evidence that carbon tax coupled with optimized dispatch can significantly cut emissions and costs, informing hydrogen policy design.

水素需要の高まりにより、水素生成ステーション（HGS）は安定した電力供給を求めることになるが、これは本質的に分散型再生可能エネルギー（DRE）の間欠性と矛盾する。一方、主に化石燃料由来の手頃な価格の能動的配電ネットワーク（ADN）電力は、脱炭素化のビジョンに反する。経済性と排出量のバランスを取るため、全サイクル炭素税とハイブリッドエネルギー貯蔵を特徴とする効率的な統合電力・水素システム（IPHS）が提案される。特に、全サイクル炭素税は、クリーンエネルギーの最適利用と高効率固体酸化物燃料電池（SOFC）の開発を促進する。ADNは、DREの出力抑制リスクを低減するためにリチウムイオン電池を導入する。一方、HGSの排出量を削減するための二層最適化器が提案され、内層は車両経路問題（VRP）を活用して水素販売の脱炭素化を図り、外層は水素製造と変換の効率向上に資する。プライバシーの障壁に関しては、ADNとHGSは交互方向乗数法（ADMM）によって統合され、三層のロバストモデルが得られる。このモデルは、5分間のバッテリースケジューリングと内層VRPによる整数豊富なNP困難な性質を持つため、多時間分解能ソルバーが調整される。これは、IPHSの運用を、HGSの遅い応答に従う1時間のADN-HGS相互作用段階と、DREの確率性を補償するための強化された高速5分間バッテリースケジュール段階に分離する。数値研究によれば、提案されたモデルは、様々な季節シナリオにおいて炭素排出量を少なくとも20.5%、運用コストを7.6%削減する。

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。

The escalating demand for hydrogen forces hydrogen generation station (HGS) to seek a stable power supply, that is inherently contradicts the intermittency of distributed renewable energy (DRE). Whilst the affordable active distribution network (ADN) electricity mostly sourced from fossil fuels goes against decarbonization vision. To balance economy and emission, an efficient integrated power and hydrogen system (IPHS), featuring a full-cycle carbon tax and hybrid energy storage, is proposed. Particularly, the full-cycle carbon tax fosters optimized utilization of clean energies and development of high-efficiency solid oxide fuel cell (SOFC). The ADN involves li-ion batteries to derisk DRE curtailment. Whilst a two-layer optimizer is proposed to lower emission of the HGS, where the inner layer leverages a vehicle routing problem (VRP) to decarbonize hydrogen selling, and the outer layer serves to improve efficiency of hydrogen production and conversion. On privacy barrier, the ADN and HGS are unified by alternated directed multiplier method (ADMM), yielding a tri-level robust model. Given the integer-rich NP-hard nature of this model, due to 5-minute battery scheduling and inner VRP, a multi-time resolution solver is tailored. It segregates IPHS operations into a 1-hour ADN-HGS interaction stage following HGS’s slow responses, and an enhanced fast 5-minute battery schedule phase to compensate DRE stochasticity. Numerical studies indicate that, the proposed model reduces carbon emissions by at least 20.5% and operating costs by 7.6% across various seasonal scenarios.

• semanticscholar https://doi.org/10.1109/tsg.2025.3630159first seen 2026-05-15 20:17:31 · last seen 2026-07-18 07:05:09