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The application of green innovation to technological innovation in building a low-carbon economic system

低炭素経済システム構築における技術革新へのグリーンイノベーションの応用 (AI 翻訳)

Yuxin Xing

Ingegneria Sismica📚 査読済 / ジャーナル2026-04-30#エネルギー転換Origin: CN
DOI: 10.65102/is2026386
原典: https://doi.org/10.65102/is2026386
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、低炭素経済に向けたスマート交通、エネルギー、廃棄物管理の応用を分析し、二層のADNシナリオ計画モデルを提案。カッコウ探索アルゴリズムと内点法を用いて解決し、排出コストを40.44%削減。省Xの風力・太陽光・蓄電開発において、太陽光普及率と発電容量を迅速に向上させることを実証。

English

This paper analyzes smart transportation, energy, and waste management for a low-carbon economy, proposing a dual-layer ADN scenario planning model solved by Cuckoo Search and interior point method. It reduces emission costs by 40.44% compared to baseline models, and demonstrates rapid increases in photovoltaic penetration and capacity in Province X, offering a green innovation approach for regional low-carbon energy transition.

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

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

In the global GX context

This paper presents a modeling framework for active distribution network planning that integrates renewable energy and energy storage, showing significant cost reductions. It contributes to the global literature on low-carbon energy system optimization, though its case study is specific to a Chinese province.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers in energy system optimization and low-carbon planning can leverage the dual-layer ADN model and its algorithmic solution for similar studies.

🏢実務担当者:Energy utilities and planners can use the proposed model for cost-effective integration of renewables and storage.

🏛政策担当者:Policymakers can note the potential for rapid photovoltaic deployment and cost reduction through advanced planning models.

📄 抄録（日本語訳）

低炭素経済への道は、都市がスマート化するための必須の経路である。本稿はまず、低炭素経済におけるスマート交通、スマートエネルギー、スマート廃棄物管理システムの関連応用を分析する。都市におけるエネルギー利用効率の低さという課題に対処するため、本稿は効率的なエネルギー利用を促進する二層ADNシナリオ計画モデルを提案する。まず、低炭素経済システム内におけるADN計画の基本枠組みを確立する。ADN計画モデルの非線形二層混合整数計画特性を認識し、強い大域探索能力で知られるカッコー探索アルゴリズムと、高速かつ効率的な主双対内点法をそれぞれ用いて、モデルの上層および下層サブレイヤーを解く。実験結果は、PWL-MILPやSO-WGAなどのモデルと比較して、ADN計画モデルが能動配電網運用およびDHN独立運用の両シナリオにおいて排出コストを40.44%削減し、総構成コストが最も低い資源配分スキームをもたらすことを実証している。X省における風力発電、太陽光発電、およびエネルギー貯蔵の開発において、AND計画モデルは太陽光発電の普及率と発電容量を迅速に増加させ、太陽光発電コストを削減でき、地域の低炭素エネルギー転換に対する実行可能なグリーンイノベーションアプローチを提供する。

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 path to a low-carbon economy is an essential route for cities to become smart. This paper first analyzes the relevant applications of smart transportation, smart energy, and smart waste management systems within the low-carbon economy. Addressing the challenge of low energy efficiency utilization in cities, this paper proposes a dual-layer ADN scenario planning model to promote efficient energy use. It first establishes a fundamental framework for ADN planning within a low-carbon economic system. Recognizing the nonlinear dual-layer mixed-integer programming characteristics of the ADN planning model, it employs the Cuckoo Search algorithm—known for its strong global search capability—and the fast, efficient primal-dual interior point method to solve the upper and lower sub-layers of the model, respectively. Experimental results demonstrate that compared to models like PWL-MILP and SO-WGA, the ADN planning model reduces emission costs by 40.44% in both active distribution network operation and DHN independent operation scenarios, yielding resource allocation schemes with the lowest total configuration costs. In the development of wind power, photovoltaics, and energy storage in Province X, the AND planning model can rapidly increase photovoltaic penetration rates and power generation capacity while reducing photovoltaic costs, providing a feasible green innovation approach for regional low-carbon energy transition.

🔗 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。