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スマートグリッドと人工知能の相乗効果

The Synergy Between Smart Grids and Artificial Intelligence (原題)

Siddharth Shankar Mishra, Jalpa Thakkar, Srreya Sharma, Yugank Sharma, Manvendra Singh, Niteesh Rautela

Advances in computational intelligence and robotics book seriesジャーナル2026-10-12#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.4018/979-8-2600-4785-9.ch011
原典: https://doi.org/10.4018/979-8-2600-4785-9.ch011

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文はAIとスマートグリッドの統合が再生可能エネルギー利用と intelligent mobility をどう高めるかを検討する。機械学習や予測分析による需要予測・エネルギー管理・系統安定化の可能性を示し、再エネの間欠性や蓄電制約へのAI活用策を整理する。さらにEVとV2Gが持続可能なモビリティと強靭なエネルギー生態系に寄与する点を論じる。

English

This study examines how integrating AI with smart grids enhances renewable energy use and intelligent mobility. It shows machine learning and predictive analytics enabling demand forecasting, energy management, and grid stability, and reviews AI-based solutions to intermittency and storage limits. It also highlights EVs and vehicle-to-grid systems as contributors to resilient, low-carbon energy ecosystems.

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

再エネ大量導入と系統安定化は日本のGX政策・電力システム改革の中心課題であり、AI活用の需給予測は実務参考になる。ただしSSBJや有報開示との直接接続はなく、開示文脈での示唆は限定的。

In the global GX context

Grid stability under high renewable penetration is central to global decarbonization pathways and transition planning. The paper offers applied AI methods relevant to energy transition, though it does not engage TCFD/ISSB disclosure frameworks directly.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIを用いた再エネ統合・需給予測・V2Gの研究動向を整理する基礎資料になる。

🏢実務担当者:電力・製造業のエネルギー管理や再エネ調達計画におけるAI活用の可能性を検討する材料になる。

🏛政策担当者:系統安定化と再エネ大量導入に向けたAI・デジタル投資の政策的意義を考える参考になる。

📄 Abstract（原文）

This study explores the integration of artificial intelligence (AI) with smart grid systems to enhance renewable energy utilization and intelligent mobility. It highlights the transition from centralized power systems to decentralized, data-driven energy networks supported by IoT, big data, and advanced communication technologies. AI techniques such as machine learning and predictive analytics enable accurate demand forecasting, efficient energy management, and grid stability. The research also examines challenges in renewable integration, including intermittency and storage limitations, and presents AI-based solutions. Furthermore, it emphasizes the role of electric vehicles and vehicle-to-grid systems in achieving sustainable mobility, ultimately contributing to resilient, efficient, and environmentally friendly energy ecosystems.

🔗 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。