GREEN ENERGY INFRASTRUCTURE IN RIYADH: ARTIFICIAL INTELLIGENCE-DRIVEN OPTIMIZATION OF RENEWABLE ENERGY SYSTEMS FOR URBAN ENVIRONMENTAL SUSTAINABILITY UNDER VISION 2030

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a framework (Adaptive Energy Intelligence Architecture) and empirical performance metrics for AI-driven renewable optimization, useful for comparative studies.

🏢実務担当者:Demonstrates quantifiable benefits of AI in solar forecasting, grid balancing, and demand response, offering implementation insights for utility companies.

🏛政策担当者:Shows how AI can help achieve ambitious renewable energy targets, informing policy design for grid modernization and smart city initiatives.

サウジアラビアは、照明と空調を維持するためだけに毎日約60万バレルの原油を燃やしている。世界第2位の確認石油埋蔵量の上に位置するこの国において、これは従来の意味でのエネルギー危機ではなく、機会費用の危機である。国内で燃やされる1バレルごとに、国際市場価格で輸出されない1バレルが生じる。リヤドは王国の総電力出力の約22パーセントを消費しており、このパラドックスの中心に位置する。本稿は、リヤドの新興グリーンエネルギーインフラ全体、すなわち2.6 GWのSudair太陽光発電所、分散型屋上太陽光発電ネットワーク、グリーン水素パイロット施設、スマートグリッド近代化、および地域冷房最適化にわたる人工知能システムの導入を調査し、アルゴリズム的知能が再生可能エネルギーを断続的な補助電源から都市の持続可能性のための信頼性の高い基盤へとどのように変革するかを検証するものである。7つの稼働中のグリーンエネルギー施設での現地調査、サウジ電力会社システムからの18か月分のAI駆動グリッド管理データの分析、およびエネルギー工学、データサイエンス、都市計画、規制ガバナンスにわたる51人の専門家への半構造化インタビューを通じて、AI最適化による再生可能エネルギー統合が、従来の管理手法と比較して、太陽光発電量予測精度の23～31パーセントの向上、グリッドバランス調整コストの19パーセント削減、およびデマンドレスポンス参加率の41パーセント向上を達成することを実証する。我々は、発電予測、需要予測、貯蔵最適化、および炭素会計を、2030年までにリヤドの電力の50パーセントを再生可能エネルギーへ移行するという目標に向けた統合システムに組み込む適応型エネルギー知能アーキテクチャを提案する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Saudi Arabia burns roughly 600,000 barrels of crude oil daily just to keep the lights on and the air conditioning running. In a country sitting atop the world’s second-largest proven petroleum reserves, this is not an energy crisis in the conventional sense it is an opportunity cost crisis. Every barrel burned domestically is a barrel not exported at international market prices. Riyadh, consuming approximately 22 percent of the Kingdom’s total electricity output, sits at the center of this paradox. This paper investigates the deployment of artificial intelligence systems across Riyadh’s emerging green energy infrastructure encompassing the 2.6 GW Sudair Solar PV Plant, distributed rooftop photovoltaic networks, green hydrogen pilot facilities, smart grid modernization, and district cooling optimization examining how algorithmic intelligence transforms renewable energy from an intermittent supplement into a reliable backbone for urban sustainability. Through field investigation at seven operational green energy installations, analysis of eighteen months of AI-driven grid management data from Saudi Electricity Company systems, and semi-structured interviews with fifty-one professionals across energy engineering, data science, urban planning, and regulatory governance, we demonstrate that AI-optimized renewable integration achieves 23–31 percent improvement in solar yield forecasting accuracy, 19 percent reduction in grid balancing costs, and 41 percent improvement in demand-response participation rates compared to conventional management approaches. We propose an Adaptive Energy Intelligence Architecture that integrates generation forecasting, demand prediction, storage optimization, and carbon accounting into a unified system targeting Riyadh’s transition to 50 percent renewable electricity by 2030.

• semanticscholar https://revista.domhelder.edu.br/index.php/veredas/article/download/6578/28383first seen 2026-06-19 05:26:42 · last seen 2026-09-22 05:02:00
• openalex https://doi.org/10.18623/rvd.v23.6578first seen 2026-07-05 04:48:17