Meteorology‐Informed Coordinated Operation of Low‐Carbon Park Energy System Considering Electric Vehicle Clusters and Energy Storage

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

🔬研究者:研究者は、カーボンプライシングを内生化した二層最適化手法とEV・蓄電協調のモデル化を参考にできる。

🏢実務担当者:実務者は、産業パークの低炭素運用計画に本フレームワークを応用し、コストと排出の同時削減を図れる。

🏛政策担当者:政策担当者は、産業団地におけるカーボン価格付けとスマートグリッド促進の根拠として活用できる。

電気自動車（EV）と再生可能エネルギーの産業団地への統合が進むにつれ、団地レベルエネルギーシステムの協調的な低炭素運転を実現することが重要な課題となっている。気象条件は再生可能エネルギー発電に大きな不確実性をもたらし、その効果的な管理はシステム運転の鍵となる。本論文は、気象情報を考慮した価格ベースの二段階最適化フレームワークを提案する。上位レベルでは、運用者が燃料費、系統取引、炭素取引を考慮して、団地の総運用コストと炭素排出量を最小化する。最適化された価格は、限界供給コストと炭素シャドウプライスを反映するように内生的に決定される。下位レベルでは、集約されたEVクラスターとエネルギー貯蔵システム（ESS）がこの価格に応答し、充放電行動をスケジューリングすることで、経済効率と炭素削減の両方を達成する。本モデルは、複数のエネルギー資源間の経済的ディスパッチ、炭素削減、価格調整を同時に最適化する。実際の産業団地に基づくケーススタディにより、フレームワークの有効性が検証される。結果は、総炭素排出量を大幅に削減し、再生可能エネルギーの利用を向上させ、エネルギー計画の柔軟性を改善することを示している。全体として、提案されたフレームワークは、現代の産業団地の知的かつ低炭素な運転のための実用的で拡張可能なソリューションを提供する。

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。

With the increasing integration of electric vehicles (EVs) and renewable energy in industrial parks, achieving coordinated low‐carbon operation of park‐level energy systems has become a critical challenge. Meteorological conditions introduce significant uncertainty in renewable generation, making its effective management pivotal to system operation. This paper proposes a meteorology‐informed price‐based bilevel optimisation framework. In the upper level, the operator minimises the total operating cost and carbon emissions of the park by considering fuel expenditure, grid transactions and carbon trading. The optimised price is endogenously determined to reflect the marginal supply cost together with the carbon shadow price. In the lower level, the aggregated EV cluster and energy storage system (ESS) respond to this price by scheduling their charging and discharging behaviours to achieve both economic efficiency and carbon reduction. The model jointly optimises economic dispatch, carbon mitigation and price coordination among multiple energy resources. Case studies based on an actual industrial park verify the effectiveness of the framework. The results demonstrate that it significantly reduces total carbon emissions, enhances renewable energy utilisation and improves flexibility in energy scheduling. Overall, the proposed framework provides a practical and scalable solution for intelligent and low‐carbon operation of modern industrial parks.

• semanticscholar https://doi.org/10.1049/stg2.70065first seen 2026-05-15 17:10:34 · last seen 2026-08-16 05:30:04