再生可能エネルギーの不確実性を考慮した水素ベース産業エネルギーシステムの長期最適計画
Long-Term Optimal Planning for a Hydrogen-Based Industrial Energy System Considering the Randomness of Renewable Energy* (原題)
Jin-Shu Yang, Jiang Wu, Zhan-Bo Xu, Jin-Hui Liu, Yan-Ling Zhao, Xiao-Hong Guan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
産業部門の脱炭素に向け、再エネ比率の高いゼロカーボン産業団地を対象に、水素を軸としたエネルギーシステムの長期最適計画手法を提案。風力・太陽光の長期的なランダム性を非斉次ポアソン過程と伊藤過程でモデル化し、悲観・中庸・楽観シナリオで多段階計画を分析した。悲観シナリオでは割引投資コストが7.5%増、蓄電容量が24.3%増となり、再エネ不確実性が長期投資行動に大きく影響することを示した。
English
This paper proposes a long-term optimal planning method for a hydrogen-based industrial energy system under renewable randomness. Using a non-homogeneous Poisson process and Itô process to generate long-term wind/PV scenarios, it analyzes pessimistic, moderate, and optimistic cases with multi-stage planning. The pessimistic scenario yields 7.5% higher discounted investment cost and 24.3% larger storage capacity than the optimistic case, showing randomness strongly affects long-term investment.
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
日本のGX推進では産業部門の脱炭素と水素活用が重点課題であり、再エネ不確実性を織り込んだ長期投資計画は、企業のカーボンニュートラル戦略や政策支援の設計に示唆を与える。特にSSBJやTCFDのシナリオ分析と親和性が高い。
In the global GX context
Globally, this work contributes to transition finance and climate-risk modeling by quantifying how renewable variability affects long-term industrial decarbonization investments. It supports TCFD/ISSB scenario analysis for hard-to-abate sectors and informs hydrogen infrastructure planning under uncertainty.
👥 読者別の含意
🔬研究者:再エネ不確実性を確率過程でモデル化した多段階計画手法は、水素システムの長期投資分析に有用な枠組みを提供する。
🏢実務担当者:水素導入を検討する産業事業者は、再エネ変動に応じた悲観シナリオでの設備・蓄電容量の余裕確保が投資判断に重要と理解できる。
🏛政策担当者:産業脱炭素支援策を設計する際、再エネ不確実性を考慮した長期計画の必要性と、悲観シナリオでのコスト増を踏まえた政策インセンティブを検討すべき。
📄 Abstract（原文）
The industrial sector is a major source of carbon emissions, and zero-carbon industrial parks with a high proportion of renewable energy integration have become an important pathway for industrial carbon reduction. However, wind and photovoltaic power exhibit significant long-term randomness, making it difficult for planning based on a single historical year to support long-term investment decisions. To address this issue, this paper proposes a long-term optimal planning method for a hydrogen-based industrial energy system considering renewable energy randomness. A multi-stage planning model is established with phased load growth and staged equipment construction. Meanwhile, low-output events of wind and photovoltaic power are extracted from historical data, and a non-homogeneous Poisson process combined with an Itô process is used to generate long-term renewable energy scenarios. Based on the simulated scenarios, pessimistic, moderate, and optimistic cases are selected for planning analysis. The results show that renewable randomness significantly affects long-term investment behavior. In the selected representative quantile-based scenarios, the pessimistic scenario leads to a 7.5% higher discounted investment cost and a 24.3% larger installed storage capacity than the optimistic scenario. In addition, pessimistic renewable conditions lead to more equipment investment in the early stages.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1109/case69030.2026.11704498first seen 2026-10-09 05:17:24
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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。