ナイジェリアのスマートシティにおける持続可能なエネルギー管理のためのAI
AI for Sustainable Energy Management in Smart Cities in Nigeria (原題)
Stella Ebere Edeh, Chinagolum Ituma, Maduabuchi Ignatius Edeh, Njoku Chimee Mercy
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、ナイジェリアの急速な都市化に伴うエネルギー需要増加に対応するため、AI駆動のスマートエネルギー管理システムの設計と応用を探求する。IoTセンサー、スマートメーター、気象データを統合し、需要予測、異常検知、予測保全、再生可能エネルギー統合を最適化するアーキテクチャを提案。導入によりピーク負荷の削減、停電の最小化、運用コストと炭素排出の低減が期待される。
English
This study explores AI-driven smart energy management systems to address rising urban energy demand in Nigeria. It proposes a modular architecture integrating IoT, smart meters, and weather data for demand forecasting, anomaly detection, predictive maintenance, and renewable integration. Findings suggest significant reductions in peak load, outages, costs, and carbon emissions, offering insights for developing economies.
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、スマートシティやエネルギーマネジメントのAI活用が進むが、本論文は途上国特有の電力インフラ課題に焦点を当てており、日本の技術輸出や国際協力の観点で参考になる。また、AIによるエネルギー効率化は日本のカーボンニュートラル目標にも寄与する可能性がある。
In the global GX context
Globally, this paper contributes to the discourse on AI-enabled energy management in developing countries, aligning with sustainable development goals and climate action. It offers a framework that could inform smart city initiatives and energy transition strategies in emerging economies, complementing existing research focused on developed nations.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIとエネルギー管理の統合に関する方法論と、途上国における実装課題の理解に有用。
🏢実務担当者:エネルギー企業や自治体がスマートグリッド導入を検討する際の参考となる。
🏛政策担当者:エネルギー政策立案者に対し、AI活用による電力安定供給と脱炭素化の可能性を示す。
📄 Abstract（原文）
This study explores the role of artificial intelligence driven smart energy management system as a tool for addressing rising urban energy demand and promoting sustainable development in developing countries, with specific focus on Nigeria. The study revealed that rapid urbanization has placed significant strain on conventional power infrastructure, resulting in inefficiencies, high operational costs, frequent outages, and increased carbon emissions. To respond to these challenges, the paper examined the design and application of an AI-powered platform that integrates data from IoT sensors, smart meters, and weather stations to support real time energy monitoring and decision making. The study analyzed existing utility operations and technical frameworks to identify key system requirements and data workflows that inform the development of an intelligent energy management solution. Using Objection-Oriented Analysis and Design Methodology (OOADM) and Unified Modeling Language (UML), the study proposed modular and scalable system architecture capable of demand forecasting, grid anomaly detection, predictive maintenance, and optimized integration of renewable energy sources such as solar and wind. The findings indicated that the adoption of AI-driven energy management systems can substantially reduce peak energy load, minimize unplanned outages, lower maintenance costs, and cut carbon emissions, while providing grid operators and policymakers with accurate, real time insights. The paper concludes that intelligent energy management solutions are critical for improving efficiency, strengthening energy security, and supporting sustainable national development in Nigeria and similar developing economies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.38124/ijisrt/26aug235first seen 2026-09-07 04:35:45
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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。