Adaptive and sustainable integration of solar and wind energy systems through IoT edge computing architecture in low-carbon smart city developments
低炭素スマートシティ開発におけるIoTエッジコンピューティングアーキテクチャによる太陽光・風力エネルギーシステムの適応的かつ持続可能な統合 (AI 翻訳)
Laxmi Narayan Pandey, Prati Dubey, Mettu Jhansi Lakshmi, Vedant Srivastava, T. Aswani, Seema Raj
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、IoTエッジコンピューティングを活用して太陽光と風力エネルギーを統合するシステムを提案し、低炭素スマートシティ向けにリアルタイムのエネルギー管理と負荷バランスを実現する。シミュレーションでは、従来モデルと比較してエネルギー利用効率が23%向上し、炭素排出量が17%削減された。このアーキテクチャは、低遅延でグリッドへの依存を減らし、再生可能エネルギーの動的な切り替えを可能にする。
English
This paper proposes an IoT edge computing architecture for integrating solar and wind energy in low-carbon smart cities, enabling real-time energy management and load balancing. Simulations show a 23% improvement in energy utilization efficiency and a 17% reduction in carbon emissions compared to traditional models. The system offers low latency, reduced grid dependence, and dynamic switching between renewable sources.
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
日本では、再生可能エネルギーの導入拡大とスマートシティ構想が進む中、本提案のIoTエッジ技術は地域分散型エネルギー管理に貢献し得る。SSBJやカーボンニュートラル政策との親和性も高く、自治体やエネルギー事業者にとって参考になる。
In the global GX context
Globally, this work aligns with the push for decentralized renewable energy systems and smart city initiatives. It offers a scalable, cost-efficient model that can support climate disclosure and transition finance by demonstrating measurable carbon reductions, relevant to ISSB and CSRD reporting.
👥 読者別の含意
🔬研究者:IoTエッジと再エネ統合の新たなアーキテクチャを提示し、スマートシティ研究に貢献。
🏢実務担当者:エネルギー管理システムの設計や再生可能エネルギー導入の実装に活用可能。
🏛政策担当者:低炭素都市政策や再生可能エネルギー推進策の参考となる。
📄 Abstract（原文）
The paper introduces a flexible and sustainable system of integrating solar and wind energy systems with the help of an IoT edge computing structure, customized to low-carbon smart city development. The presented framework can process data in real time, manage energy distribution, and balance intelligent loads with the help of edge devices, which are used to control and optimize the flow of renewable energy. With our architecture, there is a low latency compared to traditional centralized systems, superior energy resilience, and independence on grid infrastructure. And the system is a dynamic response to the altering environment through predictive analytics and sensor fusion, which enable it to effectively transition between the solar and wind sources depending on supply and demand. An application in the simulation of urban areas showed a 23% energy utilization efficiency and 17% carbon emissions over the historical models. The findings confirm the feasibility of the proposed approach of assisting the transition of smart cities to decentralized, low-carbon energy systems while remaining scalable, cost-efficient, and environmentally advantageous. This study adds a new IoT-edge-based model of the next-generation energy ecosystems.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1049/icp.2026.2565first seen 2026-08-12 04:51:30
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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。