Application of Grid Carbon Footprint Full Chain Modeling and LCC Assessment in Low Carbon Equipment Selection
グリッドカーボンフットプリントの全連鎖モデリングとLCC評価の低炭素機器選定への応用 (AI 翻訳)
Hanyun Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、双炭目標下での電力系統の低炭素機器選定問題に対し、NB-IoTによるカーボンフットプリント収集とLCC評価を統合したモデルを提案。炭素排出ペナルティと設備コストを最小化する最適構成を実現し、変圧器や太陽光インバータなどの機器選定に適用。実証結果ではLCAとの誤差が小さく、経済性も高いことを示した。
English
This paper proposes a model integrating NB-IoT-based carbon footprint collection and LCC assessment for low-carbon equipment selection in power grids under the dual-carbon target. It minimizes carbon penalty and equipment costs, achieving optimized selection of transformers, PV inverters, and storage. Results show small errors compared to LCA and significant economic benefits.
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政策においても、電力系統の脱炭素化は重要課題であり、本論文のLCCとカーボンフットプリントを組み合わせた機器選定手法は、日本の電力会社や設備投資判断に参考となる。
In the global GX context
This paper offers a practical method for integrating carbon footprint and life-cycle cost into equipment selection, relevant for grid decarbonization globally. It demonstrates how to balance carbon costs and investment, which can inform similar efforts under TCFD and transition finance frameworks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers in carbon accounting and power system optimization can leverage the combined carbon-LCC modeling approach.
🏢実務担当者:Utility engineers and procurement teams can use the framework to evaluate low-carbon equipment options systematically.
📄 抄録(日本語訳)
本論文は、双炭目標下における電力網の低炭素設備選定問題に取り組み、ユーザーの電源と電力量を遡及追跡することで炭素排出強度を算出し、NB-IoTモノのインターネットが電力網からデータを収集して炭素フットプリントの収集とモニタリングを実現する。炭素排出のライフサイクルコスト計算に基づき、配電網の代表日における炭素排出ペナルティコストと設備建設・設置コストの最小化をモデリング目標とし、変電所電力制約、系統制約、設備構成および運用電力制約を設定して、協調的最適構成の枠組みを確立する。外部性の内部化理論と組み合わせて、設備選定予備の限界統合コストを定義し、限界統合コストの最小化を目標として低炭素設備の最適選定を実現する。応用結果によると、本論文で提案するLCC評価は、LCA評価結果の30tと比較して誤差が最も小さく、NB-IoTモノのインターネット収集システムの相対誤差は1.14%、1.26%、0.58%であり、モデルの精度が高い。炭素フットプリント、変圧器、太陽光発電インバータ、およびエネルギー貯蔵設備の実際コストはそれぞれ482,000元、495,000元、502,000元、476,000元であり、実際のコストにより適合している。料金変動のLCC評価の平均コストは6,172,700元、割引率の平均コストは6,285,700元であり、経済的利益の面で顕著であり、電力網の低炭素設備選定に対して系統的かつ定量化可能な意思決定支援を提供できる。
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)
This paper addresses the issue of low-carbon equipment selection for power grids under the dual-carbon objective, calculates the carbon emission intensity of users by tracing their power sources and quantities, and the NB-IoT IoT collects data from power grids to realize the collection and monitoring of carbon footprints. Based on the life cycle cost calculation of carbon emissions, with the modeling objective of minimizing the carbon emission penalty cost and equipment construction and installation cost for a typical day of distribution network, substation power constraints, grid constraints, equipment configuration and operation power constraints are set to establish a framework for coordinated optimal configuration. Combined with the theory of internalization of externalities, the marginal integrated cost of equipment selection backup is defined, and the optimized selection of low-carbon equipment is realized with the goal of minimizing the marginal integrated cost. The application results show that the LCC assessment proposed in this paper has the smallest error compared with the LCA assessment result of 30t, and the relative errors of the NB-IoT IoT acquisition system are 1.14%, 1.26%, and 0.58%, and the model accuracy is more. The actual costs of carbon footprint, transformer, photovoltaic inverter, and energy storage equipment are 482,000, 495,000, 502,000, and 476,000 yuan, which are more in line with the actual costs.The average cost of LCC assessment of tariff changes is 6,172,700 yuan, and the average cost of discount rate is 6,285,700 yuan, which is obvious in terms of economic benefits, and it can provide systematic and quantifiable decision-making support for the selection of low-carbon equipment for power grids.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.65102/is2026261first seen 2026-05-17 05:29:09 · last seen 2026-05-30 05:07:29
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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。