スマートグリッドにおける安全な分散型エネルギー取引のための軽量ブロックチェーンフレームワークの設計と評価

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

🔬研究者:Provides a validated framework combining lightweight blockchain, IoT, and AI forecasting for energy trading, useful for further optimization and real-world deployment studies.

🏢実務担当者:Highlights technical specifications (latency, throughput) and hardware prototype (Raspberry Pi/ESP32) relevant for utility companies and energy startups exploring distributed energy platforms.

🏛政策担当者:Demonstrates technical feasibility of decentralized energy trading, which could inform regulatory sandboxes and market design for renewable energy communities.

抄録: 分散型再生可能エネルギー資源の利用増加により、分散型スマートグリッドへの移行が急速に進んでいる。このような状況において、安全かつ効率的なピアツーピア（P2P）エネルギー取引は極めて重要である。しかし、従来のブロックチェーンを用いたエネルギー取引方式は、計算オーバーヘッドが高く、通信遅延が生じ、拡張性が限られているため、リソースに制約のあるモノのインターネット（IoT）ネットワークには不適切である。本研究では、Hyperledger Fabric と Practical Byzantine Fault Tolerance（PBFT）コンセンサス、ZigbeePro 通信、および Long Short-Term Memory（LSTM）に基づくエネルギー需要予測を統合した軽量ブロックチェーンフレームワークを提案し、安全かつインテリジェントな分散型エネルギー取引を実現する。本フレームワークは、MATLAB/Simulink シミュレーション、NS-3、Hyperledger Fabric、および Raspberry Pi/ESP32 プロトタイプを用いて評価された。実験の結果、提案フレームワークは、平均遅延 48.9 ms、スループット 毎秒185トランザクション、パケット到達率 97.8% を達成し、低いエネルギーオーバーヘッドを維持しながら最大250のIoTノードをサポートすることが示された。LSTM 予測モデルは、R² が 0.964、MAPE が 4.7% を達成し、インテリジェントなエネルギー配分のための正確な需要予測を提供した。集中型および Proof-of-Work ブロックチェーンモデルと比較して、提案フレームワークは、計算コストを削減しながら、通信効率、拡張性、およびセキュリティを向上させた。これらの結果は、軽量ブロックチェーン、低消費電力通信、および人工知能に基づく予測を統合することが、次世代スマートグリッド向けの分散型エネルギー取引に対する実用的かつ拡張可能なソリューションを提供することを実証した。

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: The increasing usage of distributed renewable energy resources has rapidly increased the transition to decentralised smart grids. This is where secure and efficient peer-to-peer (P2P) energy trading is crucial. However, conventional blockchain-based energy trading schemes suffer from high computational overhead, communication latency, and limited scalability, making them unsuitable for resource-constrained Internet of Things (IoT) networks. This research proposes a lightweight blockchain framework that incorporates Hyperledger Fabric with Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT) consensus, ZigbeePro communication, and Long Short-Term Memory (LSTM)-based energy demand forecasting to facilitate secure and intelligent decentralised energy trading. The framework was evaluated using MATLAB/Simulink simulation, NS-3, Hyperledger Fabric, and a Raspberry Pi/ESP32 prototype. The results of the experiment show that the proposed framework achieved an average latency of 48.9 ms, throughput of 185 transactions per second, packet delivery ratio of 97.8%, and support for up to 250 IoT nodes while maintaining low energy overhead. The LSTM forecasting model attained an R² of 0.964 with a MAPE of 4.7%, delivering accurate demand prediction for intelligent energy allocation. Compared with centralised and Proof-of-Work blockchain models, the proposed framework enhanced communication efficiency, scalability, and security while reducing computational cost. These results demonstrated that integrating lightweight blockchain, low-power communication, and Artificial Intelligence-based forecasting provides a practical and scalable solution for decentralised energy trading for the next-generation smart grids.

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