Mathematical optimization of renewable energy systems for sustainable development

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

🔬研究者:Comprehensive taxonomy of optimization methods for RES, useful for identifying gaps and future research directions.

🏢実務担当者:Provides an overview of optimization techniques and real-world barriers for RES project planners and grid operators.

🏛政策担当者:Offers insights into regulatory and infrastructure barriers that need addressing for renewable energy deployment.

世界的な再生可能エネルギー需要の高まりにより、再生可能エネルギーシステム（RES）は、よりクリーンなエネルギーへの世界的なニーズと化石燃料の使用による環境被害に対応して、急速に開発・導入されてきた。しかし、再生可能エネルギー資源に固有の変動性と不確実性は、RESの計画、エネルギーシステム全体へのRESの統合、およびRESの管理に重大な課題をもたらしている。本概観は、RESに適用されてきた様々なタイプの数学的最適化手法を検討するものであり、決定論的な古典的手法、RESを最適化するための確率論的アプローチ、ヒューリスティックおよびメタヒューリスティックアルゴリズム、人工知能（AI）ソリューションを、構造化された分類法に従った体系的な検討を通じて考察する。全体としての批判的レビューは、最適化手法の長所と短所を説明し、各タイプの最適化手法に利用可能な計算資源の評価を提供し、不確実性を定量化する手法を説明し、確率的予測に用いられる原理と技法を解説し、規制上、経済上、財務上、およびインフラ上の障壁を含む、RESに関連する実世界の導入課題に対処する。本概観はまた、ハイブリッド再生可能エネルギーシステム（HRES）、多目的最適化手法、エネルギー貯蔵システムの統合、およびスマートグリッド最適化プロセスについて、比較表と例示を用いて詳細に説明する。本レビューは、エネルギーシステム管理を強化するために、デジタルツイン、説明可能なAI、連合学習、ブロックチェーン技術などの革新の活用を提案することにより、将来の研究分野を概説する。本レビューは、複数の最適化パラダイムからの知見を統合し、理論的モデリングと実践的実装の課題との間のギャップを埋める点で、従来の文献とは一線を画すものである。

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。

Due to the growing worldwide need for renewable energy sources, Renewable Energy Systems (RES) have been rapidly developed and deployed in response to global needs for cleaner energy and environmental damage from the use of fossil fuels. However, the inherent variability and uncertainty associated with renewable energy resources create significant challenges to RES planning, integration of RES into the overall energy system, and management of the RES. This overview examines the various types of mathematical optimization methodologies that have been applied to RES; it examines deterministic classical methods, stochastic approaches to optimizing RES, heuristics and metaheuristic algorithms, and artificial intelligence (AI) solutions through a systematic examination according to a structured taxonomy. The overall critical review describes the strength and weakness of optimization methodologies and provides an assessment of the computing resources available for each type of optimization method, describes the techniques for quantifying uncertainty, explains the principles and techniques used in probabilistic forecasting, and addresses the real-world deployment challenges associated with RES including regulatory, economic, financial, and infrastructure barriers. The overview also describes in detail hybrid renewable energy systems (HRES), multi-objective optimization methods, integration of energy storage systems, and smart grid optimization processes utilizing supporting comparison tables and illustrative examples. The review outlines areas for future research by suggesting using innovations such as Digital Twins, Explainable AI, Federated Learning, and Blockchain technologies for enhancing energy systems management. This review distinguishes itself from previous literature in that it synthesizes findings from multiple optimization paradigms and bridges the gap between theoretical modeling and practical implementation challenges.

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