AI活用型再生可能エネルギーシステム：最適化・予測・系統安定性・脱炭素化に関する批判的レビュー

日本語

AIを再生可能エネルギーシステムに適用した研究を、最適化・発電予測・系統安定性・脱炭素化の観点から横断的にレビューした論文。機械学習や深層学習が再エネ導入の効率と信頼性をどう高めるかを整理し、課題と今後の研究方向を示す。系統運用や政策設計への示唆を含む。

English

A critical review of AI applications across renewable energy systems, covering optimization, generation forecasting, grid stability, and decarbonization. It synthesizes how machine learning and deep learning improve renewable integration and reliability, and outlines open challenges and research directions for grid operations and policy.

日本のGX文脈において

再エネ大量導入と系統安定化は日本のGX政策（GX推進法・第7次エネルギー基本計画）の中心課題であり、AI活用の系統運用知見は国内電力・再エネ事業者の実務に直結する。

In the global GX context

As grids worldwide absorb variable renewables, AI-driven forecasting and stability management are central to credible decarbonization pathways and to the energy-transition assumptions behind corporate net-zero and transition plans.