Local energy system design support using a renewable energy mix multi-objective optimization model and a co-creative optimization process
Local energy system design support using a renewable energy mix multi-objective optimization model and a co-creative optimization process
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使用可再生能源组合多目标优化模型和共同创意优化过程提供本地能源系统设计支持
DOI：
10.1016/j.renene.2019.11.089
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
8.7
通讯作者：
Machimura Takashi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hori Keiko;Kim Jaegyu;Kawase Reina;Kimura Michinori;Matsui Takanori;Machimura Takashi
在发展可持续的地方能源系统时，根据不同利益攸关方对多种可能的实施影响的评估，运用回溯法来帮助选择适当的可再生能源组合是有用的。本研究的目的是提出一种地方能源系统的共同创造设计支持方法，包括（1）参与性地发展地方未来愿景，（2）结合未来愿景定量预测未来能源需求，（3）与未来愿景一致的区域可再生能源组合的多目标优化，以及（4）包含当地居民偏好的共同创造优化过程。在日本滋贺高岛市的一个案例研究中，与高岛社区促进理事会合作进行了测试所提出的方法。与9名官员和16名公民举办了一个参与性讲习班，以设计2040年的定性未来愿景。然后，对这一愿景进行量化，并使用扩展快照工具模型对未来的能源需求进行预测。帕累托解决方案的最佳可再生能源组合可视化使用可再生能源区域优化工具环境可持续性与多目标进化算法。一个最佳的解决方案是交互式选择，根据当地居民的喜好调查，使用成对比较问卷。所提出的方法被证明是成功地获得一个最佳的可再生能源组合高岛使用回溯。此外，它被证明是共同创建地方能源系统的一个有用方法。
When developing a sustainable local energy system, it is useful to apply backcasting to help select an appropriate renewable energy mix based on an evaluation by diverse stakeholders of multiple possible implementation impacts. The purpose of this study was to propose a co-creative design support method for local energy systems that includes (1) participatory development of a local future vision, (2) quantitative projection of future energy demand coupled with future vision, (3) multi-objective optimization of a regional renewable energy mix consistent with the future vision, and (4) a co-creative optimization process that encompasses local resident preferences. A case study in Takashima, Shiga Prefecture, Japan, was conducted in collaboration with the Takashima Community Promotion Council to test the proposed method. A participatory workshop was conducted with nine officers and 16 citizens to design a qualitative future vision for 2040. This vision was then quantified and the future energy demand was projected using the Extended Snapshot Tool model. Pareto solutions for an optimal renewable energy mix were visualized using the Renewable Energy Regional Optimization Utility Tool for Environmental Sustainability with a multi-objective evolutionary algorithm. One optimal solution was interactively selected according to the preferences of local residents surveyed using a pairwise comparison questionnaire. The proposed method was demonstrated to successfully derive an optimal renewable energy mix for Takashima using backcasting. In addition, it was shown to be a useful method for the co-creation of local energy systems.
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DOI：
10.1016/j.rser.2015.01.038
发表时间：
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影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
J. Franco
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通讯作者：
S. Carney
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DOI：
10.2208/proer.34.143
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--
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--
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P. Vergragt