A Digital Twin Framework Integrating Marine Microclimate Modeling for Reliable and Cost-Effective Design of 100% Renewable Coastal Energy Systems

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

🔬研究者:Provides a methodology integrating microclimate modeling with optimization for coastal renewable system design, useful for further development of digital twin applications.

🏢実務担当者:Offers a decision-support tool for designing cost-effective and reliable coastal renewable energy systems, with explicit handling of marine environmental factors.

🏛政策担当者:Highlights the importance of microclimate effects in renewable energy planning, especially for island and coastal regions pursuing energy independence.

<title>抄録</title> <p>沿岸複合再生可能エネルギーシステム（HRES）は、厳しい海洋微気候条件による顕著な性能不確実性にさらされており、これを無視すると技術的評価と長期的な経済予測の両方が歪められる。本研究では、高解像度の海洋微気候モデリングと包括的な技術経済最適化エンジンを統合した動的デジタルツインフレームワークを提案し、沿岸PV・風力・バッテリーシステムの信頼性の高い容量計画を可能にする。本フレームワークは、塩分堆積、湿度駆動型熱負荷、海風による風力増強などの主要な沿岸ストレッサーを明示的に捉え、個々のシステム構成要素の運用挙動を動的に更新する。提案手法は、ペルシャ湾のキシュ島に、1年間の時間別気象データと電力需要データ（8,760タイムステップ）を用いて適用される。遺伝的アルゴリズムを用いて125の候補システム構成が評価される。最適設計は、太陽光発電容量2,000 kW、風力発電1,500 kW、バッテリー貯蔵4,000 kWhで構成され、厳格な無停電確率制約（LPSP = 0%）を満たしつつ、完全な再生可能エネルギー供給（100%普及率）を達成し、均等化発電原価（LCOE）は0.178 $/kWhとなる。結果は、塩分堆積により年間平均PV効率が2.1%低下する一方、海風効果により風力発電量が3.1%増加することを示している。これらの微気候影響を無視すると、LCOEが7.9%過小評価され、ベースラインシナリオでは過小設計で信頼性の低いシステムが選択される。全体として、これらの知見は、海洋微気候効果が沿岸システム設計とライフサイクルコスト推定において決定的な役割を果たすことを実証している。提案されたデジタルツインフレームワークは、予測精度の向上、投資リスクの低減、および沿岸再生可能エネルギーインフラの信頼性と堅牢性の強化のための、移転可能で意思決定指向のツールを提供する。</p>

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。

<title>Abstract</title> <p>Coastal hybrid renewable energy systems (HRES) are subject to significant performance uncertainty due to harsh marine microclimatic conditions, which distort both technical evaluations and long-term economic projections when neglected. This study proposes a dynamic digital twin framework that integrates high-resolution marine microclimate modeling with a comprehensive techno-economic optimization engine to enable reliable capacity planning of coastal PV–wind–battery systems. The framework explicitly captures key coastal stressors—including salt deposition, humidity-driven thermal loading, and sea-breeze-induced wind enhancement—and dynamically updates the operational behavior of individual system components. The proposed approach is applied to Kish Island in the Persian Gulf using one year of hourly meteorological and electricity demand data (8,760 time steps). A genetic algorithm is employed to evaluate 125 candidate system configurations. The optimal design consists of 2,000 kW of photovoltaic capacity, 1,500 kW of wind power, and 4,000 kWh of battery storage, achieving full renewable energy supply (100% penetration) with a levelized cost of energy (LCOE) of 0.178 $/kWh while satisfying a strict zero loss-of-power-supply probability constraint (LPSP = 0%). The results indicate that salt accumulation reduces average annual PV efficiency by 2.1%, whereas sea-breeze effects increase wind energy production by 3.1%. Ignoring these microclimatic influences leads to a 7.9% underestimation of the LCOE and the selection of an under-sized and unreliable system in the baseline scenario. Overall, the findings demonstrate that marine microclimate effects play a decisive role in coastal system design and lifecycle cost estimation. The proposed digital twin framework provides a transferable and decision-oriented tool for improving forecasting accuracy, reducing investment risk, and enhancing the reliability and robustness of coastal renewable energy infrastructures.</p>

• Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-8823465/v1first seen 2026-06-15 04:42:18 · last seen 2026-06-26 04:38:01