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SMARTEN v2.0：連系建物群におけるマルチスケールエネルギー予測のためのスケーラブルなフレームワーク ― スマートグリッド管理に向けて

SMARTEN v2.0: A Scalable Framework for Multiscale Energy Forecasting in Interconnected Buildings Toward Smarter Grid Management (原題)

FAKRA DAH, RANDRIANTSOA ANA, ANDRIAMANDROSO MN, JOIN C, RAMAROLAHY M

Research Squareプレプリント2026-09-14#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: real_estate
DOI: 10.21203/rs.3.rs-10922744/v1
原典: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10922744/v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、ハイブリッドエネルギーシステムの多スケール監視向け計算基盤SMARTEN v2に統合された新しい予測手法を提示する。建物・地区・都市スケールで再生可能エネルギー生産と電力消費を同時予測し、わずか4日分のデータで運用可能な省データ設計を特徴とする。単なる監視ではなくリアルタイムのエネルギー運用（パイロテージ）を可能にし、計測インフラが限られた環境での需要側管理や再エネ統合、大規模多エネルギー流制御の意思決定を支援する。

English

This paper presents a forecasting approach integrated into SMARTEN v2, a computational platform for multiscale supervision of hybrid energy systems. It jointly forecasts renewable production and electricity consumption across building, district, and city scales using only 4 days of data, enabling real-time energy management rather than mere monitoring. Results show robust accuracy at low computational cost, supporting demand-side management, renewable integration, and large-scale multi-energy flow control in data-scarce environments.

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

日本では再エネ大量導入と電力需給逼迫への対応が急務であり、計測データが乏しい中小ビルや地区単位での省データ予測は、需給調整市場やDR（デマンドレスポンス）実装に資する。SSBJ開示とは直接連動しないが、Scope 2削減や再エネ調達の運用高度化という実務的文脈で日本企業に示唆がある。

In the global GX context

Globally, this work addresses the data-scarcity barrier in urban energy forecasting, relevant to grid operators and cities pursuing renewable integration and demand-side flexibility. It complements disclosure-side frameworks (TCFD/ISSB) by strengthening the operational data layer that underpins credible Scope 2 and energy-transition claims.

👥 読者別の含意

🔬研究者:多スケール・省データ予測の設計思想と統一コードベースによる拡張性が、都市エネルギーシステム研究の参照点となる。

🏢実務担当者:計測基盤が限られた建物・地区でも4日分データで需給予測が可能となり、DR対応や再エネ統合の運用判断に活用できる。

🏛政策担当者:省データ予測は需給調整や地域エネルギー管理政策の実装コストを下げる可能性があり、スマートグリッド政策設計の参考になる。

📄 Abstract（原文）

<title>Abstract</title> <p>The accelerating deployment of renewable energy generation and the increasing complexity of electric consumption in urban built environments impose strong demands on predictive energy management tools. This paper presents a novel forecasting approach integrated into the SMARTEN v2 platform, a computational framework originally designed for multi scale supervision of hybrid energy systems. Unlike conventional forecasting approaches requiring extensive historical datasets and tailored to isolated subsystems, the proposed model supports joint forecasting of multi scale renewable energy production and electricity consumption across building, district and city scale contexts, while operating with 4 days data. This data efficient paradigm enables real time energy pilotage rather than mere supervision, addressing environments with limited measurement infrastructure or incomplete production and consumption records. The model, built on a persistence logic tailored to our forecasting context, features scalability and a unified code base that enable deployment across interconnected built environments from individual buildings to neighborhoods, cities, and even national scale systems. This capability addresses a major gap in current research and practice in energy forecasting. Empirical results demonstrate robust predictive accuracy and low computational cost, enabling decision support for demand side management, renewable integration, and large scale multi energy flow control. The main contributions include a lightweight forecasting engine embedded in an operational energy management tool, capability for simultaneous production and consumption forecasting across multiple scales with minimal data, and scalability to large territorial systems within a unified platform. This research advances the state of the art in multi scale, data lean energy forecasting for urban energy systems.</p>

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。