持続可能なAI駆動型再生可能エネルギーシステム：予測、グリッド経済、ライフサイクル評価の統合に向けて

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

🔬研究者:The unified framework and identified research gaps offer a comprehensive research agenda for AI in renewable energy systems.

🏢実務担当者:Operational cost savings of 18.7% and improved forecasting accuracy demonstrate clear business value for utility and energy companies.

🏛政策担当者:The policy-aware optimization and recognition of equity challenges provide insights for designing supportive regulatory frameworks.

再生可能エネルギーシステムの急速な展開により、変動性、不確実性、および系統の複雑性を管理するための、知的でスケーラブルかつ経済的に実行可能なソリューションへの需要が高まっている。人工知能（AI）は変革をもたらす推進力として登場し、予測精度、運用効率、およびシステムの回復力を大幅に向上させている。しかしながら、既存の研究はAIを主に孤立した技術的ツールとして扱い、経済的意思決定、ライフサイクル持続可能性、および政策制約との統合を見落としている。本論文は、AI駆動型の再生可能エネルギー予測と系統経済学、最適化ベースの給電、およびAIエネルギー消費のライフサイクル評価を結び付ける統一的分析フレームワークを提案することにより、これらの重大なギャップに対処する。本フレームワークは、再生可能エネルギー発電モデリング、深層学習アーキテクチャを用いたデータ駆動型予測、およびコストを考慮した最適化を組み込み、AIシステムの計算エネルギー消費フットプリントを明示的に考慮する。24時間シミュレーションを用いた定量的評価により、AIベースの予測は従来のアプローチと比較して予測誤差を約50%削減し、総運用コストを18.7%削減することが実証された。重要なことに、AIエネルギー消費を含めることで、正味のシステム便益の現実的な評価が可能となり、計算オーバーヘッドは達成された節約と比較してわずかであることが明らかになった。技術的パフォーマンスに加えて、本研究は予測と経済の断絶、AIエネルギー消費フットプリント、モデル汎化の限界、系統の不均一性、ならびに政策および公平性の課題を含む主要な研究ギャップを体系的に特定し、ドメイン適応型AIモデル、グリーンAI戦略、および政策を考慮した最適化フレームワークなどの実行可能な解決策を提案する。結果は、再生可能エネルギーシステムにおけるAIの真の価値は予測精度だけでなく、経済的、環境的、および規制的側面との統合にあることを強調している。本研究は、研究者、電力会社、および政策立案者が、世界的な脱炭素化目標に沿った、スケーラブルで効率的かつ持続可能なAI対応エネルギーシステムを設計するための包括的なロードマップを提供する。

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 rapid deployment of renewable energy systems has intensified the need for intelligent, scalable, and economically viable solutions to manage variability, uncertainty, and grid complexity. Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative enabler, significantly improving forecasting accuracy, operational efficiency, and system resilience. However, existing studies largely treat AI as an isolated technical tool, overlooking its integration with economic decision-making, lifecycle sustainability, and policy constraints. This paper addresses these critical gaps by proposing a unified analytical framework that links AI-driven renewable energy forecasting with grid economics, optimization-based dispatch, and lifecycle assessment of AI energy consumption. The framework incorporates renewable generation modeling, data-driven forecasting using deep learning architectures, and cost-aware optimization while explicitly accounting for the computational energy footprint of AI systems. A quantitative evaluation using a 24-h simulation demonstrates that AI-based forecasting reduces prediction errors by nearly 50% and lowers total operational costs by 18.7% compared to conventional approaches. Importantly, the inclusion of AI energy consumption enables a realistic assessment of net system benefits, revealing that computational overhead remains marginal relative to achieved savings. Beyond technical performance, this study systematically identifies key research gaps—including the forecasting–economics disconnect, AI energy footprint, model generalization limitations, grid heterogeneity, and policy and equity challenges—and proposes actionable solutions such as domain-adaptive AI models, green AI strategies, and policy-aware optimization frameworks. The results highlight that the true value of AI in renewable energy systems lies not only in predictive accuracy but in its integration with economic, environmental, and regulatory dimensions. This work provides a comprehensive roadmap for researchers, utilities, and policymakers to design scalable, efficient, and sustainable AI-enabled energy systems aligned with global decarbonization goals.

• semanticscholar https://doi.org/10.53941/rset.2026.100005first seen 2026-06-19 05:30:01 · last seen 2026-08-30 05:15:21