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Low-carbon Oriented Framework for Large-scale Electric Vehicle Deployment Incorporating Transmission Network Impacts

送電網影響を考慮した大規模電気自動車導入のための低炭素指向フレームワーク (AI 翻訳)

Hu J.

Conference Record IAS Annual Meeting IEEE Industry Applications Society📚 査読済 / 学会2025-01-01#EV・輸送経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1109/ias62731.2025.11061734
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105011047674

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、大規模な電気自動車（EV）導入が送電網に与える影響を考慮した低炭素指向のフレームワークを提案する。EV普及と電力系統の統合的な計画手法を示し、再生可能エネルギーの活用や脱炭素化への貢献を目指す。

English

This paper proposes a low-carbon oriented framework for large-scale electric vehicle deployment that incorporates transmission network impacts. It presents an integrated planning approach for EV adoption and power grid, aiming to contribute to renewable energy utilization and decarbonization.

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EV普及と電力系統の安定性・脱炭素化の両立が課題であり、本フレームワークは系統運用や再生可能エネルギー導入計画に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, the framework addresses the critical intersection of EV deployment and grid impacts, relevant for countries scaling up EVs and renewable energy integration.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides an integrated modeling approach for EV-grid planning.

🏢実務担当者:Useful for utilities and EV infrastructure planners to assess grid impacts.

🏛政策担当者:Informs policies on EV incentives and grid investments.

🔗 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。