再生可能エネルギーシステムモデリングにおける人工知能の活用：技術、応用、将来の方向性に関する包括的レビュー

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

🔬研究者:Provides a structured taxonomy of AI methods for renewable modeling, highlighting performance metrics and cross-sector transferable principles.

🏢実務担当者:Offers insights into selecting AI techniques for forecasting and control, potentially improving operational efficiency and grid integration.

🏛政策担当者:Highlights how AI can accelerate renewable deployment and reliability, informing R&D funding and grid modernization policies.

人工知能（AI）は、間欠性、非線形性、確率的挙動を特徴とする再生可能エネルギーシステムのモデリング、最適化、運用制御を強化するための変革的パラダイムとして登場した。顕著な進展にもかかわらず、既存のモデリング手法は個別の技術およびアルゴリズム領域に断片化されたままであり、分野横断的な適用可能性とシステムレベルの洞察を制限している。本レビューは、太陽光、水力、風力エネルギーシステムに適用される機械学習、深層学習、強化学習、ファジィ論理を含むAI技術の包括的な統合を提供することにより、このギャップに対処する。分析により、深層学習ベースのアプローチが予測アプリケーションを支配し、誤差を最大50%削減することが明らかになった一方、強化学習およびハイブリッドAI–物理モデルは、不確実性下での適応制御とリアルタイム意思決定を可能にする。さらに、ハイブリッドフレームワークは、予測精度、解釈可能性、計算実現可能性の間で優れたトレードオフを示す。AI技術を予測、最適化、制御という中核的な機能的役割に整合させることにより、本レビューはエネルギー部門間で移転可能なモデリング原理と導入制約を特定する。調査結果は、AI駆動型エネルギーシステムモデルが予測精度、運用信頼性、システム適応性を大幅に向上させ、より回復力がありインテリジェントなエネルギーインフラを可能にすることを強調している。最後に、データ可用性、計算コスト、ガバナンスに関連する主要な課題が批判的に評価され、将来の方向性として、説明可能なAI、ハイブリッドモデリングアーキテクチャ、および特にデータ制約環境におけるスケーラブルな導入戦略が強調されている。

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。

Artificial Intelligence (AI) has emerged as a transformative paradigm for enhancing the modeling, optimization, and operational control of renewable energy systems characterized by intermittency, nonlinearity, and stochastic behavior. Despite significant advances, existing modeling approaches remain fragmented across individual technologies and algorithmic domains, limiting cross-sector applicability and system-level insight. This review addresses this gap by providing a comprehensive synthesis of AI techniques—including machine learning, deep learning, reinforcement learning, and fuzzy logic—applied across solar, hydropower, and wind energy systems. The analysis reveals that deep learning-based approaches dominate forecasting applications, achieving reductions in error of up to 50%, while reinforcement learning and hybrid AI–physics models enable adaptive control and real-time decision-making under uncertainty. Furthermore, hybrid frameworks demonstrate superior trade-offs between predictive accuracy, interpretability, and computational feasibility. By aligning AI techniques with core functional roles—forecasting, optimization, and control—this review identifies transferable modeling principles and deployment constraints across energy sectors. The findings highlight that AI-driven energy system models significantly enhance forecasting accuracy, operational reliability, and system adaptability, enabling more resilient and intelligent energy infrastructures. Finally, key challenges related to data availability, computational cost, and governance are critically assessed, with future directions emphasizing explainable AI, hybrid modeling architectures, and scalable deployment strategies, particularly for data-constrained environments.

• Research Square https://doi.org/10.20944/preprints202607.0346.v1first seen 2026-07-10 04:46:40 · last seen 2026-07-20 04:30:27