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AI活用型太陽光エネルギーシステム

AI-Powered Solar Energy Systems (原題)

Lia Firyanti

Advances in computational intelligence and robotics book seriesジャーナル2026-10-23#再生可能エネルギー経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.4018/979-8-2600-0026-7.ch007
原典: https://doi.org/10.4018/979-8-2600-0026-7.ch007

🤖 gxceed AI 要約

日本語

AI技術を再生可能エネルギーシステムに統合し、エネルギー安全保障・運用効率・持続可能性を高める方策を概説した書籍章。スマートグリッド、マイクログリッド、IoT、予測分析、蓄電池管理、太陽光発電予測、デジタルツイン、自律的最適化に焦点を当てる。経済・環境・技術面の含意を整理し、エネルギー損失削減や分散型電化、エネルギー自給への寄与を論じる。

English

A book chapter reviewing how AI—intelligent energy management, machine learning, smart grids, microgrids, IoT, predictive analytics, battery management, solar forecasting, digital twins—can improve renewable energy performance and resilience. It assesses economic, environmental and technological implications, arguing these tools cut energy losses, boost reliability, enable decentralized electrification and accelerate sustainable energy transitions toward national energy independence.

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文脈では、再エネ大量導入に伴う系統安定化・出力予測の高度化は喫緊の課題であり、AI活用の整理は実務の参考になる。ただしSSBJ・有報開示やScope算定との直接の接続はなく、開示対応の観点では補助的。

In the global GX context

For global GX readers, the chapter sits at the operational layer beneath disclosure: AI-driven forecasting and grid optimization affect the emissions and reliability data that feed TCFD/ISSB reporting, but it does not itself address disclosure frameworks or transition finance.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI×再エネ最適化の技術サーベイとして、太陽光予測やデジタルツインの研究動向を俯瞰できる。

🏢実務担当者:再エネ調達・自家発電の運用効率化や蓄電池管理にAIをどう組み込むかの発想を得られる。

🏛政策担当者:系統安定化と分散型電化に向けたAI活用の政策的意義を整理する参考になる。

📄 Abstract（原文）

This chapter analyses the strategic incorporation of artificial intelligence technology into renewable energy systems to enhance energy security, operational efficiency, and long-term sustainability. This chapter aims to examine how intelligent energy management systems, machine learning algorithms, smart grids, decentralized microgrids, and Internet of Things (IoT) networks can enhance the performance and resilience of renewable energy systems. This chapter places emphasis on predictive analytics, battery management, solar forecasting, digital twins, and autonomous energy optimization. The chapter examines the economic, environmental, and technological ramifications of intelligent energy systems, emphasizing their capacity to minimize energy losses, improve system reliability, facilitate decentralized electrification, and expedite sustainable energy transitions towards enhanced national energy independence.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。