グリーンエネルギーとAIの基礎

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

🔬研究者:Useful as an introductory survey for newcomers to AI applications in renewable energy systems.

🏢実務担当者:Provides a framework for considering AI adoption in energy management and grid operations.

🏛政策担当者:Highlights the importance of R&D in AI for smart grid and renewable integration to support decarbonization targets.

グリーンエネルギーシステム（GES）と人工知能（AI）の統合は、気候変動に対処するための持続可能かつインテリジェントなエネルギーインフラへの世界的な移行の一環として、その速度を増している。非持続可能かつ非インテリジェントなエネルギーインフラから持続可能かつインテリジェントなエネルギーインフラへの世界的な移行は、気候変動に立ち向かうために人工知能（AI）をグリーンエネルギーシステム（GES）とともに使用することを加速させた。本章は、現代のシナリオにおけるスマート電力網における太陽光、風力、水力、バイオマス、地熱源といった再生可能エネルギー技術の基本原理、発展、応用を提案するものである。これは、気候変動、炭素排出削減、エネルギー安全保障、持続可能な経済発展という課題を伴う、クリーンエネルギーソリューションに対する環境上の必要性の高まりを強調している。さらに詳しくは、本章は再生可能エネルギー源の断続性と系統不安定性という運用上の問題、エネルギー予測のためのエネルギーモデル、エネルギー貯蔵の限界について論じている。これらのハードルに対処するため、実装されるソリューションには、再生可能エネルギー予測、予知保全、スマートグリッド最適化、自律的エネルギー管理、カーボン・アウェア運用のための機械学習（ML）、深層学習（DL）、強化学習（RL）といった高度なAI技術が関与している。本章は、回復力があり、効率的で、環境に優しい将来のエネルギーシステムを創り出すために、インテリジェントなエネルギー管理システム、スマートグリッド、持続可能なコンピューティング、AIベースの炭素監視システムの必要性を強調している。本章は、再生可能エネルギー技術とインテリジェントな計算知能の組み合わせの良い例を示しており、それによって、将来の世界のエネルギー需要を満たし、ゼロカーボン世界へのゼロエミッション経路の目標を達成できる、よりクリーンで、よりスマートで、分散型かつ持続可能な電力システムの基礎を築いている。

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。

The integration of Green Energy Systems (GES) and Artificial Intelligence (AI) has gained increased pace as part of the global shift to sustainable and intelligent energy infrastructures, in order to combat climate change.The global transition from non-sustainable and non-intelligent energy infrastructures to sustainable and intelligent energy infrastructures has accelerated the use of Artificial Intelligence (AI) together with Green Energy Systems (GES) to face climate change.The present chapter proposes the fundamental principles, developments and applications of renewable energy technologies like solar, wind, hydro power, biomass, and geo thermal sources in smart power grid in modern scenario.It underscores the increasing environmental need for clean energy solutions, with the challenges of climate change, carbon emission reduction, energy security and sustainable economic development.In more depth, the chapter discusses the operational problems of intermittency and grid instability of renewable sources, energy models for energy forecasting and the limitations of energy storage.To address these hurdles, the solutions implemented involve advanced AI techniques such as Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), and Reinforcement Learning (RL) for renewable energy forecasting, predictive maintenance, smart grid optimization, autonomous energy management and carbon aware operations.The chapter highlights the need for intelligent energy management systems, smart grids, sustainable computing, and AI-based carbon monitoring systems to create resilient, efficient, and environmentally friendly future energy systems.This chapter provides a good illustration of the combination of renewable energy technologies and intelligent computational intelligence, thus setting the groundwork for cleaner, smarter, decentralized and sustainable power systems that can meet future global needs for energy and deliver the objectives of a zero-emission path to a zero-carbon world.

• openalex https://doi.org/10.70965/geaiimasps-eb.2026.1first seen 2026-07-13 05:01:00