Distributed Energy Systems as an Instrument for Strengthening the Resilience of Critical Infrastructure in Crisis Management

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

🔬研究者:M_ZK-DESモデルと指標体系を実証研究やケーススタディで検証するための基盤として活用できる。

🏢実務担当者:重要インフラ事業者が自社の分散型エネルギー投資をレジリエンス向上の視点から評価・説明する際の枠組みにできる。

🏛政策担当者:危機管理計画やエネルギーインフラの強靱化政策を立案する際に、分散型エネルギーの活用状況を評価する指標として参考になる。

分散型エネルギーシステムは、技術的、気候的、地政学的、およびサイバー上の混乱という条件下において、重要インフラのレジリエンスを強化する上でますます重要になっている。しかし、エネルギー・レジリエンスに関する既存の研究は、信頼性、再生可能エネルギー統合、マイクログリッド制御、および貯蔵最適化に焦点を当てた技術的アプローチが依然として支配的であり、完全な危機管理サイクルにおける分散型エネルギーシステムの役割は十分に概念化されていない。本稿は、スコーピング・レビュー、IRaMuTeQ バージョン 0.7 alpha 2 を用いた辞書編集的および意味論的分析、ならびに危機管理の手段としての分散型エネルギーシステムを評価するための概念的・方法論的枠組みを組み合わせることで、このギャップに対処する。本研究の主な貢献は、M_ZK-DES モデルであり、これは技術的・インフラ的、意思決定・運用的、法的・制度的、および社会・組織的側面を、予防、準備、対応、復旧という4つの危機管理段階と統合するものである。このモデルは、分散型エネルギーシステム、分散型エネルギー資源、分散型発電、マイクログリッド、プロシューマー、エネルギーコミュニティ、およびエネルギー・クラスターを区別し、それらを測定可能なレジリエンス指標に結び付ける。これらの指標には、SAIDI、SAIFI、供給不足電力量、復旧時間、供給される重要負荷の割合、島しょ運転能力、電圧および周波数安定性、貯蔵自律性、手順上の準備態勢、および地域の調整能力が含まれる。分析により、分散型エネルギーシステムは、連鎖的障害に対する脆弱性を低減し、島しょ運転を支援し、脆弱な消費者を保護し、緊急時の電力継続性を改善し、地域のエネルギー自律性を強化する可能性があることが示されている。提案されたスコアリングおよび重み付けロジックは、将来の実証的検証、シナリオテスト、および地域や危機の種類（極端な気象現象、サイバー攻撃、サプライチェーンの混乱を含む）を横断した比較評価を可能にする。本稿は、重要インフラの保護と必須公共サービスの継続のための実践的ツールとして分散型エネルギーシステムを評価するための統合的かつ実用的な枠組みを提供することにより、エネルギー・レジリエンスおよび危機管理研究に貢献する。

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。

Distributed energy systems are increasingly important for strengthening critical infrastructure resilience under conditions of technological, climatic, geopolitical, and cyber disruption. However, existing research on energy resilience is still dominated by technical approaches focused on reliability, renewable energy integration, microgrid control, and storage optimisation, while the role of distributed energy systems in the full crisis-management cycle remains insufficiently conceptualised. This article addresses this gap by combining a scoping review, lexicographic and semantic analysis using IRaMuTeQ version 0.7 alpha 2, and a conceptual-methodological framework for assessing distributed energy systems as instruments of crisis management. The main contribution of the study is the M_ZK-DES model, which integrates technological-infrastructural, decision-operational, legal-institutional, and socio-organisational dimensions with four crisis-management phases: prevention, preparedness, response, and recovery. The model distinguishes distributed energy systems, distributed energy resources, distributed generation, microgrids, prosumers, energy communities, and energy clusters and links them to measurable resilience indicators. These include SAIDI, SAIFI, energy not supplied, restoration time, share of critical load served, islanding capability, voltage and frequency stability, storage autonomy, procedural readiness, and local coordination capacity. The analysis shows that distributed energy systems may reduce vulnerability to cascading failures, support islanded operation, protect vulnerable consumers, improve emergency power continuity, and strengthen local energy autonomy. The proposed scoring and weighting logic enables future empirical validation, scenario testing, and comparative assessment across regions and crisis types, including extreme weather events, cyberattacks, and supply-chain disruptions. The article contributes to energy resilience and crisis-management studies by offering an integrated and operational framework for evaluating distributed energy systems as practical tools for critical infrastructure protection and continuity of essential public services.

• openalex https://doi.org/10.3390/en19143281first seen 2026-08-02 05:01:48