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Managing Renewable Energy Uncertainty inGreen Hydrogen Production Systems

Matteo Lea Casagrande, Andrea Isella, Davide Manca

Systems and Control Transactions2026-06-19#水素Origin: US経営インパクト: コスト削減対象セクター: chemicals
DOI: 10.69997/sct.174564
原典: https://doi.org/10.69997/sct.174564

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、再生可能エネルギーの不確実性下でのグリーン水素生産システム向けに、実時間動的最適化アプローチを提案する。不完全な気象予測を利用し、水素目標生産量を動的に調整することで、年間目標を達成しつつ電力輸入を最小化し、機器負荷を制限する。CAISOデータに基づく1年間のシミュレーションにより、水素製造コスト3.31USD/kgH2、CO2排出90%超削減（1kgCO2/kgH2未満）を実証した。既存設備への小規模改修で導入可能。

English

This paper proposes a real-time dynamic optimization approach for green hydrogen production systems under renewable energy uncertainty. Using imperfect weather forecasts and adaptive hydrogen production reference, the method minimizes grid electricity imports and equipment stress while meeting annual production targets. A year-long simulation with CAISO data achieves a levelized cost of 3.31 USD/kgH2 and over 90% CO2 reduction (<1 kgCO2/kgH2) compared to steam methane reforming. The strategy can be implemented with limited modifications to existing facilities.

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

日本はグリーン水素の大量導入を目指しており、本手法は変動性再エネ下での水素製造コスト低減と安定供給に直接貢献する。既存の化学プラントへの適用可能性が示され、SSBJ関連のScope 1排出削減にもつながる。

In the global GX context

As global green hydrogen deployment accelerates, this optimization framework addresses a key operational challenge: managing renewable uncertainty while meeting production targets. The demonstrated LCOH of 3.31 USD/kgH2 and 90%+ emission reduction provide a benchmark for cost-competitive green hydrogen, relevant to TCFD/ISSB-aligned transition planning and renewable hydrogen certification schemes like CertifHy.

👥 読者別の含意

🔬研究者:The receding-horizon optimization with imperfect forecast adaptation offers a practical methodology for green hydrogen system control under uncertainty, supported by year-long CAISO data.

🏢実務担当者:Industrial operators can adopt this strategy with limited modifications to existing electrolysis plants to reduce grid dependence, lower LCOH, and meet emission targets.

🏛政策担当者:The results validate that green hydrogen can achieve cost and emission parity with fossil-based alternatives, supporting policies for hydrogen subsidies, carbon pricing, and renewable portfolio standards.

📄 抄録（日本語訳）

化学プロセス向け水素製造に再生可能エネルギーを広範に利用することは、発電の不確実性と厳格な運転制約によって妨げられている。これらの課題は、最適な決定変数を提供する後退ホライズン戦略に基づくリアルタイム動的最適化アプローチによって対処される。本フレームワークは不完全な気象予報に明示的に依存し、最終的な生産量目標を保証するために水素基準生産量を動的に適応させる。最適化手法は、系統電力の輸入を最小化し、過度な設備ストレスを制限し、制約違反を防止することに焦点を当てつつ、水素生産目標が満たされることを確保する。提案アプローチは競争力のある経済的・環境的パフォーマンスをもたらし、水素の均等化コストは3.31 USD/kgH2であり、文献値（1.50～7.50 USD/kgH2）の範囲内に十分収まり、典型的な産業コスト（4～12 USD/kgH2）を下回る。同時に、二酸化炭素排出量は水蒸気メタン改質と比較して90%以上削減され、比排出量は1 kgCO2/kgH2未満となる。これらの結果は、CAISOの再生可能エネルギーデータに基づく1年間のシミュレーションによって裏付けられている。最適化されたシステムは、すべての運転制約を尊重しながら年間水素生産目標を達成する一方、運転戦略とバッファリングシステムの欠如は系統的な制約違反につながる。本戦略は、限定的な改修で既存の産業施設に実装可能である。

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 extensive use of renewable energy to supply hydrogen production for chemical processes is hindered by the uncertainty in power generation and by strict operational limits.These challenges are addressed through a real-time dynamic optimization approach based on a receding-horizon strategy that provides optimal decision variables. The framework explicitly relies on imperfect weather forecasts and dynamically adapts the hydrogen reference production to guarantee the final productivity target. The optimization methodology focuses on minimizing grid electricity imports, limiting excessive equipment stress, and preventing constraint violations, while ensuring that the hydrogen production target is satisfied.The proposed approach yields competitive economic and environmental performance, with a levelized cost of hydrogen of 3.31 USD/kgH2, well within literature values (1.50–7.50 USD/kgH2) and below typical industrial costs (4–12 USD/kgH2). At the same time, carbon dioxide emissions are reduced by more than 90% compared to steam methane reforming, resulting in specific emissions below 1 kgCO2/kgH2. These results are supported by a year-long simulation based on CAISO renewable energy data. The optimized system achieves the annual hydrogen production target while respecting all operational constraints, whereas the absence of operational strategy and buffering systems leads to systematic constraint violations. The strategy can be implemented in existing industrial facilities with limited modifications.

🔗 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。