Toward Enhanced Energy Forecasting for Smart Grid Integration in Net Zero Energy Buildings

ネットゼロエネルギービルにおけるスマートグリッド統合のための高度なエネルギー予測に向けて (AI 翻訳)

Shafqat Ullah, Aliona Dreglea, Sareer Ul Amin, Wang Liguo, Wei Ling, Irfan Sami, Denis Sidorov

Energy and Buildings📚 査読済 / ジャーナル2026-05-01#エネルギー転換

DOI: 10.1016/j.enbuild.2026.117195

原典: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2026.117195

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、ネットゼロエネルギービル（NZEB）におけるスマートグリッド統合を促進するためのエネルギー予測手法の向上について論じる。再生可能エネルギーの効率的な利用やグリッド安定性への貢献が期待される。

English

This paper discusses enhanced energy forecasting methods for smart grid integration in net zero energy buildings. It aims to improve renewable energy utilization and grid stability.

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

日本のZEH政策やスマートグリッド技術に関連し、予測精度向上による再生可能エネルギー活用の促進に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Net zero energy buildings are critical for global decarbonization. Improved forecasting enables better integration of renewables into smart grids, enhancing energy efficiency and reliability.

👥 読者別の含意

🔬研究者:This work advances forecasting algorithms for renewable energy integration in buildings.

🏢実務担当者:Improves operational efficiency and grid interaction for NZEB projects.

🏛政策担当者:Supports development of standards for smart grid-ready net zero buildings.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

crossref https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2026.117195first seen 2026-05-14 22:29:08

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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。