カーボンピーキング・カーボンニュートラル目標に基づくV2G充電ロボット参加型仮想発電所の最適化・スケジューリング手法
Optimization‑and‑scheduling method of virtual power plant with V2G charging robot participation based on carbon peaking and carbon neutrality goals (原題)
Wang Zhiqiang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、V2G充電ロボットを含む仮想発電所（VPP）と炭素取引を統合した最適スケジューリングモデルを提案する。EVの充放電コスト、炭素取引コスト、CO₂排出、VPP収益、管理費、出力予測偏差補償を総合最適化し、改良クジラ最適化法と改良粒子群最適化法で求解する。数値例により、炭素取引コストとCO₂排出を削減しつつEV充放電状態を最適化し、VPP全体の収益を改善できることを示した。
English
This paper proposes an optimal scheduling model for a virtual power plant (VPP) integrating V2G charging robots and carbon trading under carbon peaking/neutrality goals. It jointly optimizes EV charging/discharging costs, carbon trading costs, CO2 emissions, VPP revenue, management costs, and output forecast deviation compensation, solved via improved whale and particle swarm optimization algorithms. Numerical results show reduced carbon trading costs and CO2 emissions, optimized EV charging states, and improved overall VPP revenue.
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V2G・VPPの実証が進み、需給調整市場や容量市場との連携が議論されている。炭素取引とEV充放電を統合した本手法は、国内のGX政策・電力システム改革における分散型資源活用の参考になる。
In the global GX context
Globally, VPPs and V2G are increasingly central to grid flexibility and decarbonization, with carbon markets being integrated into dispatch optimization. This work contributes to the growing literature on co-optimizing carbon trading and EV flexibility, relevant to ISSB/TCFD-aligned transition planning and carbon pricing mechanisms.
👥 読者別の含意
🔬研究者:V2G・VPP・炭素取引を統合した最適化モデルとメタヒューリスティック解法の実証例として参考になる。
🏢実務担当者:EVフリートやVPP事業者は、炭素コストと充放電最適化を組み合わせた運用設計のヒントを得られる。
🏛政策担当者:炭素取引と電力市場を連動させる制度設計や、V2G普及促進策の検討に示唆を与える。
📄 Abstract（原文）
Aiming at the coordination of interests between electric vehicles and vehicle‑to‑grid (V2G) charging robots connected to virtual power plants, and to improve the consumption of new energy and reduce the impact of electric vehicles on the power grid, a virtual power plant optimization scheduling model based on carbon peaking and carbon neutrality goals is proposed after analyzing the scheduling system of virtual power plants containing V2G charging robots and carbon trading. This model aims to establish an optimal scheduling model with the comprehensive optimization of the cost of electric vehicle charging and discharging, carbon trading, carbon emissions, virtual power plant revenue, virtual power plant management, and output prediction deviation compensation. The model is solved by using the improved whale optimization algorithm and the improved particle swarm optimization algorithm. The performance is analyzed through a numerical example. The results indicate that the proposed optimization scheduling method for virtual power plants can effectively reduce carbon trading costs and CO₂ emissions, and optimize the charging‑discharging status of electric vehicles, which can effectively improve the overall revenue of the virtual power plant.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doaj.org/article/c5ad505ec8bf4294a7a35e68ff16affdfirst seen 2026-09-27 04:40:09
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