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Digital Twin Architectures for Energy-Efficient Buildings and Renewable Energy Communities: A Systematic Scoping Review on Monitoring, Demand Response, and Net-Zero Readiness

エネルギー効率の高い建物と再生可能エネルギーコミュニティのためのデジタルツインアーキテクチャ：監視、デマンドレスポンス、ネットゼロ対応に関する系統的スコーピングレビュー (AI 翻訳)

Cumo F.

Sustainability Switzerland📚 査読済 / ジャーナル2026-06-01#省エネOrigin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.3390/su18125869
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105043034202

🤖 gxceed AI 要約

日本語

この系統的スコーピングレビューは、エネルギー効率の高い建物と再生可能エネルギーコミュニティのためのデジタルツインアーキテクチャを調査し、監視、デマンドレスポンス、ネットゼロ対応に焦点を当てています。既存研究を統合し、建築環境におけるネットゼロエネルギー目標達成のための主要な課題と機会を特定しています。

English

This systematic scoping review examines digital twin architectures for energy-efficient buildings and renewable energy communities, focusing on monitoring, demand response, and net-zero readiness. It synthesizes current research and identifies key challenges and opportunities for achieving net-zero energy goals in the built environment.

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

日本は2050年カーボンニュートラルを目指し、ZEBやスマートコミュニティの推進を進めています。本レビューは、日本におけるデジタルツインの活用によるエネルギー効率化と再生可能エネルギーコミュニティの設計に示唆を与えます。

In the global GX context

As countries worldwide pursue net-zero targets, digital twins offer a promising approach for optimizing building energy performance and integrating renewable energy communities. This review provides a comprehensive overview of architectures and applications.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a structured overview of digital twin research for energy-efficient buildings and renewable energy communities, identifying research gaps.

🏢実務担当者:Offers insights into digital twin applications for monitoring and demand response that can be applied to building and community energy management.

🏛政策担当者:Highlights the potential of digital twins to support net-zero readiness, informing policy on smart building and energy community standards.

🔗 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。