論文・プレプリント

Chong Zhang

本論文は、クラウド・エッジ・エンドの分散アーキテクチャを採用し、IoTとAI技術を統合することで、企業の炭素排出データの自動集約、精密計算、インテリジェント分析を実現するデジタル管理プラットフォームを提案する。複数産業に適用可能な炭素会計モデルシステムを構築し、従来のデータ散在や基準不統一の問題を解決する。グリーン・低炭素転換のためのデジタルツールを提供する。

Lixia Wang, Haodong Zhao, Dawei Wang +3

本論文は、炭素-電力結合市場環境下での高比率再生可能エネルギー統合の運用課題に対応するため、需要応答の柔軟性を考慮した送配電ネットワークの協調最適化スケジューリング手法を提案する。提案手法は、送電網側に炭素取引コストを導入し、配電網側で価格ベースおよびインセンティブベースの需要応答リソースを精緻にモデル化する。総運用コスト最小化を目的とした最適化モデルを確立し、炭素制約と運用制約を連携させることで、炭素-電力コストの協調最適化を実現する…

Al-Momani T.A.K.

この論文は、ヨルダンにおけるフィンテックの革新が持続可能な投資戦略に与える影響を調査している。具体的な内容は不明だが、金融技術が新興国での持続可能な投資を促進する可能性を探るものと考えられる。

Aljabali A.M.A.

この論文は、ヨルダンの新興市場におけるFinTechが持続可能な金融慣行の促進にどのように貢献するかを探る。タイトルはFinTechと持続可能な金融の相互作用を示唆するが、詳細な内容は明確でない。

Beken M.

本研究は機械学習を用いて、エネルギー効率、再生可能エネルギー、エネルギー消費、GHG排出、エネルギー輸入依存度に基づき、トルコを欧州諸国と時系列で分類する。トルコの相対的なパフォーマンスを明らかにし、政策立案に示唆を与える。

Alkalali N.

本論文は、オマーンの石油化学産業における脱炭素化戦略にシックスシグマのDMAIC（定義・測定・分析・改善・管理）手法を適用するフレームワークを提案する。Net Zero 2050目標達成に向けた産業プロセスの最適化と排出削減の体系的アプローチを提示している。

Merve Demir Varıcı, Ahsen Ulutaş, Semih Arslan +1

本研究は、変動料金制における住宅用屋上太陽光発電（PV）の財務リスクを軽減するため、不確実性を考慮したスマートバッテリー管理手法を提案する。ドイツ・ゲルゼンキルヒェンの事例分析により、提案手法は従来の確定的戦略と比較して、高価格露出指数を31.94%から1.97%に低減し、バッテリーのコスト削減利用率を100%に向上させることを実証した。

O. Lytvyn, A. Onyshchenko, N. Fareniuk +2

本研究は、欧州連合排出権取引制度（EU ETS）を事例に、排出権取引が企業投資行動、生産効率、財政収支に及ぼす影響を実証分析。安定した炭素価格、戦略的な収益還流、イノベーション補助金などの補完的政策が環境と経済の両面で効果的であることを示し、ETSが気候緩和と持続可能な経済変革を同時に支援する二重目的の手段であると結論づけている。

Fang Y.

本研究は、CO2注入井における無線通信のための圧力パルス伝送の実現可能性を評価する。CCUSの運用効率向上に寄与する可能性がある。

Li X.R.

排出量取引制度(Emission Trading Scheme)の下での発電会社(GENCO)の最適意思決定モデルを提案する。これは炭素価格を考慮した発電計画や投資決定に貢献する。

Alharasis E.E.

本論文は、ヨルダンの金融系中小企業におけるXBRL（デジタル報告標準）の導入がESG開示の品質に与える影響を実証的に検証する。結果は、XBRLが開示の完全性と比較可能性を向上させることを示唆し、新興国における技術活用の有効性を強調している。

Xu Y.

本論文は、路線バスの負荷条件を考慮したライフサイクル温室効果ガス排出量計算ツールを開発し、アトランタを対象にケーススタディを実施した。異なるバス技術（ディーゼル、ハイブリッド、電気）の負荷別排出量を比較し、公共交通の脱炭素化戦略に貢献する手法を提供する。

Weizhi Wang, Rongfu Sun, Zhenjiang Shi +4

東数西算プロジェクト下で省間グリーン電力取引は「証書と電力の分離」問題に直面し、データセンターに高額な罰金リスクをもたらす。本研究は物理的送電権（PTR）をグリーン電力属性の省間移転のコンプライアンス証明書として使うことを提案し、データセンター間の最適化モデルを構築。シミュレーションでPTRが低取引コストで制度的ペナルティリスクを解決できることを示した。

P. Janaki, Ramal E. Anbalagan

本論文は、インダストリー5.0スマートシティ向けに、ブロックチェーンとハイブリッド深層学習（GNN、LSTM、CNN）を統合したデジタルツインフレームワークを提案する。実験結果では、交通流予測96.4%、エネルギー需要予測93.7%の精度を達成し、遅延を37%削減。さらに、管理コスト25%削減、運用エネルギー消費21%削減、二酸化炭素排出量18%削減を実現し、持続可能性に貢献する。

Zhihao Zhang, Jiayan Xie, Huie Zhang +3

本論文は、新疆の風力・太陽光の出力抑制問題を解決するため、風力・太陽光・水素貯蔵ハイブリッドマイクログリッドを構築し、DQN深層強化学習を用いた最適運用スケジューリングを提案。シミュレーションの結果、年間の風力・太陽光出力抑制率を4.1%に低減、総合エネルギー利用率を93.7%に向上、電源信頼性99.5%を達成し、運用コストを削減した。AIベースのスケジューリングが従来手法より優れていることを示した。

Ingrid Refvik Torsvik, S. Foslie, Sigurd Bjarghov +1

再生可能エネルギーの普及とピーク需要増加に対応するため、産業プロセスの需要側柔軟性と蓄電池（ES）の組み合わせを評価。乳製品工場の低温貯蔵を事例に、プロセス柔軟性がピーク負荷と電力コストを削減し、ESとのシナジー効果（ピーク1.31MW削減、コスト8.17%削減）を実証。

Jiawei Wu, Han Jiang, Jinxuan Zhang +1

本論文は、電⼒・⽔素・炭素（E-H-C）統合エネルギーシステムの時系列運⽤計画モデルにおける次元の呪いに対処するため、改良K-meansクラスタリングに基づく時系列次元削減加速アルゴリズムを提案する。従来のクラスタリングの⽋点を克服するため、適応的なクラスタ数選択戦略と確率分布による初期中⼼最適化を導⼊。ケーススタディにより、提案⼿法がモデル求解時間を⼤幅に削減し、⾼精度・⾼安定性を実現することを⽰す。

Theis Madsen, Frederik Fertin, Claire Bergaentzlé +2

本研究は、欧州の脱炭素困難部門でのグリーン水素導入促進に向け、水素補助金制度と電解槽のエネルギーシステム統合の効果を分析。補助金なしでは2050年に16.3 Mt H2/年の需要だが、固定プレミアムにより最大100.2 Mt H2/年に増加。ただし、高い補助金は技術置換や補助金終了後の逆転リスクにより削減効率を低下させる。

Tiago Miguel, Marta Ferreira Dias, M. Robaina +1

EU27カ国（2015-2023年）のパネルデータ分析により、再生可能エネルギー普及が短期的にエネルギー貧困を悪化させる可能性を示した。所得向上や排出削減とのトレードオフを指摘し、政策設計の重要性を強調。

Pedro Félix, F. Soares

再生可能エネルギー水素ハブの運用において、日先の水素需要予測をルールベース制御に組み込むことで、年間利益の増加、再生可能エネルギー出力抑制の解消、電解槽稼働率の向上が達成されることを示した。XGBoostと季節性ナイーブベンチマークの差は限定的であり、需要予測情報自体の導入が最大の効果をもたらす。