太陽光発電予測手法：古典的手法から人工知能ベースの予測への移行
Solar Forecasting Methods: Transition from Classical to Artificial Intelligence-based Forecasting (原題)
Ahmet Önen
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本稿は、太陽光発電予測手法に関する包括的なサーベイであり、古典的手法から人工知能（AI）やハイブリッド手法への進化を整理している。予測精度向上に向けた最新の手法や戦略を比較・分析し、AI技術の活用動向を捉えている。系統安定化や大規模PV導入促進に資する予測技術の現状を明らかにする。
English
This paper provides a comprehensive survey of solar energy forecasting methods, tracking the transition from classical approaches to AI-based and hybrid techniques. It reviews recent strategies to improve prediction accuracy, including classification models and trend analysis. The study highlights the role of AI in enhancing grid stability and supporting large-scale PV integration.
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
日本は太陽光発電の導入が進んでおり、出力変動対策として高精度な予測技術の重要性が増している。本サーベイは、AI技術を含む最新手法の動向を整理しており、日本の電力系統運用者や再生可能エネルギー事業者にとって参考になる。
In the global GX context
Solar forecasting is critical for grid stability and high PV penetration worldwide. This survey summarizes advanced AI and hybrid methods, offering a valuable reference for utilities and system operators integrating variable renewable energy.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a structured overview of forecasting methodologies, from classical to AI, useful for identifying research gaps and emerging trends.
🏢実務担当者:Offers a comparative analysis of forecasting techniques that can guide selection and implementation for solar power plant operators and grid managers.
🏛政策担当者:Highlights the importance of forecasting for renewable integration, supporting policy decisions on grid modernization and renewable energy targets.
📄 抄録（日本語訳）
太陽光発電の出力変動は、電力系統の安定性、信頼性、運用計画に関して様々な悪影響を及ぼす。したがって、PV発電量の正確な推定は、系統運用の安定化と確保、および大規模なPV系統連系の促進にとって極めて重要である。毎年、これらの推定における不確実性を低減し、モデル精度を向上させる新しい技術や手法が世界中で登場している。本研究は、太陽エネルギー予測モデルの包括的な調査を提示し、太陽エネルギー生産予測の精度を高めるために採用された最新の方法論と戦略を要約する。エネルギー部門は非常に動的であり、新技術を継続的に統合するため、編纂研究は新たな発展に合わせて更新されるべきである。産業界は、太陽エネルギー予測の分野を含め、人工知能から利益を得ようとしており、本研究はこの傾向を捉えようとするものである。人工知能における解法の比較を提示することに加えて、問題を克服するためのハイブリッドアプローチが議論される。予測期間と履歴データに基づく異なる分類モデルと、最近の研究の批判的分析も提示される。
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。
📄 Abstract（原文）
The variability in photovoltaic power generation generates different negative effects on power grid systems in terms of stability, reliability, and operation planning. Therefore, an accurate estimation of PV power generation is crucial for stabilizing and securing grid operation and promoting large-scale PV power integration. Every year, new techniques and approaches emerge worldwide that reduce the uncertainty in these estimates and improve model accuracy. This study presents a comprehensive survey of solar energy prediction models while summarizing the most recent methodologies and strategies employed to enhance the precision of solar energy production forecasting. The energy sector is highly dynamic and integrates new technologies continually; hence, compilation studies should be updated with new developments. Industries are trying to benefit from artificial intelligence, including the field of solar energy prediction, and this study attempts to capture this trend. In addition to presenting a comparison of the solution methods in artificial intelligence, hybrid approaches to overcome problems are discussed. Different classification models and critical analyses of recent studies based on forecast horizons and historical data are also presented.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.31202/ecjse.1835162first seen 2026-05-27 04:35:03 · last seen 2026-06-02 04:32:06
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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。