電気自動車を有する低炭素建築物におけるPV・蓄電池システムの多目的容量構成：二層最適化アプローチ
Multi-Objective Capacity Configuration of PV-Energy Storage Systems in Low-Carbon Buildings with Electric Vehicles: A Bi-Level Optimization Approach (原題)
Yifan Zhang, Taobin Wang, Lili Liu, Wenqian Yin, Jilei Ye, Yuping Wu
🤖 gxceed AI 要約
日本語
低炭素スマートビルを対象に、EVの秩序充電による柔軟性を考慮したPV・蓄電池の多目的容量最適化手法を提案。価格誘導型充電モデルと二層最適化（上位：事業者の経済・炭素コスト最小化、下位：EV利用者の充電コスト最小化）を構築し、遺伝的アルゴリズムで求解。ケーススタディで経済コストと電力由来CO2排出の削減を確認し、需要側最適化への炭素排出組み込みの有効性を示した。
English
This study proposes a multi-objective capacity optimization method for PV-storage systems in low-carbon buildings, leveraging the flexibility of orderly EV charging. A bi-level model is developed: the upper level minimizes the operator's economic and carbon costs while optimizing capacity and charging prices; the lower level minimizes EV users' charging costs. Case results show reduced building costs and electricity-related carbon emissions, demonstrating the value of incorporating carbon into demand-side optimization.
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
日本では再エネ導入拡大とEV普及が進む中、需要側の柔軟性を活用した容量設計は、ZEBやカーボンニュートラル建築の実務に直結する。SSBJや有報でのScope 2・3開示を進める企業にとって、建物単位の炭素コスト最適化は投資判断の参考になる。
In the global GX context
Globally, this contributes to the growing literature on demand-side flexibility and building decarbonization, relevant to TCFD/ISSB disclosure of Scope 2 and 3 emissions. It offers a quantitative framework for integrating carbon costs into capacity planning, useful for corporate net-zero strategies and smart city pilots.
👥 読者別の含意
🔬研究者:EV充電柔軟性と建物エネルギーシステムの統合最適化に関心のある研究者に、二層モデルと炭素コスト組み込みの手法を提供。
🏢実務担当者:建物運用者やEV充電事業者は、PV・蓄電池容量と充電価格の設計に炭素コストを組み込む際の参考にできる。
🏛政策担当者:低炭素建築とEV普及を連動させる政策設計（価格誘導、炭素制約）の基礎的知見として活用可能。
📄 Abstract（原文）
To support low-carbon smart buildings, this study proposes a multi-objective capacity optimization method for PV-energy storage systems considering the flexibility potential of orderly electric vehicle (EV) charging loads. First, an orderly EV charging model based on price-guided charging quantifies the flexibility potential of EV charging loads. Then, a bi-level multi-objective capacity configuration model is proposed. In the upper level, the building operator minimizes both economic and carbon emission costs, jointly optimizing PV-energy storage capacity configuration and EV charging prices. In the lower level, EV users optimize their charging schedules to minimize their charging costs in response to the charging prices. To solve this bi-level multi-objective problem, the two objectives are normalized and weighted into a single-objective function, and then a heuristic solution method based on a genetic algorithm is developed. Case study results show that the proposed mode reduces building economic cost and electricity-related carbon emissions, demonstrating the benefits of incorporating carbon emissions into demand-side optimization under the “dual-carbon” targets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3390/buildings16183743first seen 2026-09-23 05:01:02
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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。