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人工知能によるスマート電力グリッドの変革：課題、機会、将来展望

Transformation of Smart Power Grids with Artificial Intelligence: Challenges, Opportunities, and Future Outlook (原題)

Alavi SE

Research Squareプレプリント2026-09-12#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: 10.21203/rs.3.rs-9658298/v1
原典: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-9658298/v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、IoTとAIを統合したスマートグリッドにおける深層学習モデルと最適化手法の役割を概説する。LSTM、強化学習、粒子群最適化（PSO）が、再生可能エネルギーの変動性、ピーク需要管理、サイバー脅威といった課題への有効な解決策として提示される。都市・農村の実事例を通じ、エネルギー効率、信頼性、コスト削減の改善を示し、AI駆動戦略が電力システムのレジリエンスと持続可能性を高めることを明らかにする。

English

This paper reviews the role of deep learning and optimization techniques in smart grids integrating IoT and AI. LSTM networks, reinforcement learning, and Particle Swarm Optimization are presented as solutions for renewable variability, peak demand, and cyber threats. Case studies show gains in energy efficiency, reliability, and cost savings, demonstrating AI's potential to enhance grid resilience and sustainability.

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大量導入と電力系統の安定化がGX政策の中心課題であり、AIによる需給予測・DR最適化は第7次エネルギー基本計画や系統運用高度化に直結する。再エネ拡大と系統制約緩和の両立を目指す日本企業・系統運用者にとって実務的示唆が大きい。

In the global GX context

Globally, AI-driven grid optimization supports the integration of variable renewables central to net-zero pathways and transition finance for grid infrastructure. It connects to disclosure themes where grid reliability and renewable integration underpin corporate decarbonization targets and energy-transition investment cases.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI最適化手法（LSTM・強化学習・PSO）の系統運用への適用可能性と限界を整理する参考になる。

🏢実務担当者:再エネ調達や電力コスト最適化、需給管理の高度化を検討する企業の系統連系・DR戦略に示唆を与える。

🏛政策担当者:系統安定化と再エネ大量導入を両立するAI活用の政策設計・系統投資判断に資する。

📄 Abstract（原文）

<title>Abstract</title> <p>The evolution of traditional power systems into smart grids has transformed energy production, distribution, and consumption by integrating advanced technologies like the Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI). This article explores the pivotal role of deep learning models and optimization techniques in managing smart grids, with a focus on load forecasting, demand response, renewable energy integration, and cybersecurity. Advanced methodologies, including Long Short-Term Memory (LSTM) networks, reinforcement learning, and Particle Swarm Optimization (PSO), are presented as effective solutions for addressing challenges such as variability in renewable energy, peak demand management, and cyber threats. Real-world case studies highlight the application of these technologies in urban and rural smart grids, showcasing improvements in energy efficiency, grid reliability, and cost savings. The findings demonstrate that AI-driven strategies can significantly enhance the resilience and performance of modern power systems, paving the way for sustainable and secure energy solutions.</p>

🔗 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。