AN AI-AUGMENTED HYBRID RENEWABLE ENERGY SYSTEM FOR INDIAN RAILWAY STATIONS: A CASE STUDY AT MUMBAI CENTRAL TERMINUS

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

🔬研究者:AI-augmented energy management for hybrid renewables: validates LSTM, reinforcement learning, and predictive maintenance in a real-world railway setting.

🏢実務担当者:Railway and facility energy managers can adopt this software-only approach to increase renewable self-consumption and reduce grid reliance.

🏛政策担当者:Transport decarbonization strategies can leverage AI retrofits as low-cost, scalable solutions for achieving net-zero targets.

インド鉄道は年間約200億単位の電力を消費しており、これは国内の電力需要の約2.4パーセントを占めている。鉄道省は2030年までに自社の事業からの二酸化炭素排出量を実質ゼロにすることを誓約している。鉄道が消費する電力の大部分は牽引用途である。しかし、駅レベルでも相当な需要が存在する。したがって、牽引関連の節約がない場合、主要鉄道駅におけるオンサイト再生可能エネルギーシステムは、省がその実質ゼロ炭素排出目標を達成するのに役立ち得る。本研究は、ムンバイ・セントラル終着駅における統合再生可能エネルギーシステムの規模設定とシミュレーションに焦点を当てている。このシステムは、1.41 MWpの屋上太陽光PV、乗客の歩行による圧電エネルギー収穫、レール振動による圧電エネルギー収穫、および空調システムの廃熱からの熱電エネルギー回収を組み込むように設計されている。このシステムは3.1メガワット時のリン酸鉄リチウム電池によって緩衝され、1.5メガボルトアンペアのインバーターを介して系統に接続されている。各サブシステムは、国際的に認められた方法を用いて第一原理から規模設定され、すべての支配方程式と代入値が明示的に報告されており、計算を再現できるようになっている。同じ物理的ハードウェアは、その後、MATLABおよびSimulinkにおいて2つの制御戦略の下でシミュレーションされる。従来版は今日の標準的なコントローラーを使用し、一方、人工知能拡張版はそれらを長期短期記憶予測器、ニューラルネットワーク最大電力点追従装置、Twin-Delayed Deep Deterministic Policy Gradient強化学習エネルギー管理者、およびXGBoostとOne-Class Support Vector Machineを組み合わせた予測保守パイプラインに置き換える。24時間および30日のベンチマーク期間にわたり、AI層は年間再生可能エネルギー収量を5.9パーセント向上させ、系統からの輸入電力を26パーセント削減し、毎日の電池サイクルを23パーセント削減し、4つの一般的な故障モードについて数週間前の警告を提供した。駅負荷に占める再生可能エネルギーの割合は51パーセントから58パーセントに増加し、すべて物理プラントへの追加資本コストはゼロであった。インド鉄道網の既に太陽光化された2000以上の駅に複製された場合、同じソフトウェアのみのアップグレードは、毎年約270ギガワット時の追加再生可能エネルギーを表し、これは150メガワットのユーティリティ規模太陽光発電所に相当し、追加のパネル、土地、または電池を必要としない。

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。

The Indian Railways consumes about 20 billion units of electricity in a year, constituting about 2.4 percent of the national electricity demand. The Railway Ministry has pledged to achieve net-zero carbon emissions from its operations by 2030. Most of the electricity consumed by Railways is for traction. However, considerable demand exists at the station level. Therefore, in the absence of any traction-related savings, an on-site renewable energy system at major railway stations can help the Ministry achieve its net-zero carbon emissions goal. The present study focuses on sizing and simulating an integrated renewable energy system at Mumbai Central Terminus. The system is designed to incorporate 1.41 MWp of rooftop solar PV, piezoelectric energy harvesting from footfalls of passengers, piezoelectric energy harvesting from rail vibrations, and thermoelectric energy recovery from the waste heat of the air conditioning system. The system is buffered by a 3.1 megawatt-hour lithium-iron-phosphate battery and connected through a 1.5 megavolt-ampere inverter to the grid. Each subsystem is sized from first principles using internationally accepted methods, with all governing equations and substituted values reported explicitly so the calculations can be reproduced. The same physical hardware is then simulated under two control strategies in MATLAB and Simulink. The conventional version uses today's standard controllers, while an artificial-intelligence-augmented version replaces them with a long short-term memory forecaster, neural-network maximum-power-point trackers, a Twin-Delayed Deep Deterministic Policy Gradient reinforcement-learning energy manager, and an XGBoost-with-One-Class-Support-Vector-Machine predictive maintenance pipeline. Across a 24-hour and 30-day benchmarking horizon, the AI layer raised annual renewable yield by 5.9 percent, reduced grid imports by 26 percent, cut daily battery cycling by 23 percent, and provided multi-week warning of four common failure modes. Renewable share of station load grew from 51 percent to 58 percent, all at zero additional capital cost on the physical plant. Replicated across more than two thousand already solarised stations on the Indian Railways network, the same software-only upgrade represents roughly 270 gigawatt-hours of additional renewable energy each year, comparable to a 150-megawatt utility-scale solar plant, with no extra panels, land, or batteries.

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