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Robust Low-Carbon Optimal Economic Dispatch for Microgrids with Participation of Industrial Loads and Automatic Generation Control Units

産業負荷と自動発電制御ユニットが参画するマイクログリッドのロバスト低炭素最適経済給電 (AI 翻訳)

Liu H, Shangguan X, Zhang X, Xu D

Research Squareプレプリント2026-05-12#エネルギー転換
DOI: 10.22541/authorea.15003235/v1
原典: https://doi.org/10.22541/authorea.15003235/v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、産業負荷と自動発電制御(AGC)ユニットを活用し、風力・太陽光・負荷の不確実性に対処する二段階ロバスト最適化により、マイクログリッドの低炭素経済運用を実現する枠組みを提案する。IEEE-24 RTS系統での検証により、経済コストと炭素コストを削減し、最悪シナリオ下でもシステム運用をバランスできることを示した。

English

This paper proposes a robust low-carbon optimal economic dispatch framework for microgrids that integrates industrial loads and automatic generation control units to enhance flexibility. A two-stage robust optimization addresses uncertainties in renewable generation and load. Case studies on the IEEE-24 RTS system show reduced economic and carbon costs and improved robustness over deterministic methods.

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

日本では再生可能エネルギーの大量導入に伴い、マイクログリッドの低炭素運用が重要となっている。本論文のロバスト最適化手法は、産業負荷とAGCを活用することで、電力系統の安定性と経済性を両立する実践的な知見を提供する。

In the global GX context

As microgrids proliferate with high renewable penetration, robust dispatch methods that account for uncertainties and include demand-side flexibility are critical for cost-effective decarbonization. This paper provides a rigorous optimization framework that balances economic and carbon costs, relevant for global grid modernization.

👥 読者別の含意

🔬研究者:This paper presents a two-stage robust optimization approach for microgrid dispatch that explicitly models both supply and demand flexibility, offering a methodological contribution for uncertainty handling in low-carbon power systems.

🏢実務担当者:The framework can be adapted by microgrid operators to optimize day-ahead scheduling while hedging against worst-case renewable and load deviations, reducing both operational costs and carbon emissions.

🏛政策担当者:The results highlight the value of integrating industrial load flexibility and AGC units in microgrids, supporting policies that incentivize demand-side participation and automated generation control for renewable integration.

📄 抄録（日本語訳）

再生可能エネルギー源（RES）の普及拡大に伴い、発電の不確実性と変動性は、マイクログリッドの経済的かつ安定した運用に重大な課題をもたらしている。本論文は、産業負荷と自動発電制御（AGC）ユニットを統合したマイクログリッド向けの、堅牢な低炭素経済的最適運用枠組みを提案する。本枠組みは、供給側にAGCユニットを、需要側に調整可能な産業負荷を組み込むことで柔軟性を高め、一方、二段階ロバスト最適化アプローチにより、風力、太陽光発電、および負荷電力の不確実性に対処する。IEEE-24 RTSノードシステムに関するケーススタディは、提案手法が経済的および炭素関連コストを効果的に削減し、最悪シナリオ下でのシステム運用のバランスをとり、決定論的および単一リソース最適化スキームよりも優れていることを実証している。

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）

With the increasing penetration of renewable energy sources (RESs), the uncertainty and variability of power generation have posed significant challenges to the economic and stable operation of microgrids. This paper proposes a robust low-carbon optimal economic dispatch framework for microgrids integrating industrial loads and automatic generation control (AGC) units. The framework incorporates AGC units on the supply side and adjustable industrial loads on the demand side to enhance flexibility, while a two-stage robust optimization approach addresses uncertainties in wind, photovoltaic, and load power. Case studies on the IEEE-24 RTS node system demonstrate that the proposed method effectively reduces economic and carbon-related costs, balances system operation under worst-case scenarios, and outperforms deterministic and single-resource optimization schemes.

🔗 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。