強靭な統合エネルギーシステムのための人工知能：スマート気候中立都市に向けたレビューと研究課題

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

🔬研究者:Provides a structured overview of AI applications and open challenges for energy resilience, with a concrete research agenda for the community.

🏢実務担当者:Highlights practical AI use cases for improving operational resilience in smart grids and microgrids, useful for energy managers and utilities.

🏛政策担当者:Offers insights on how AI can support climate-neutral city planning and energy infrastructure resilience, relevant for urban policy and investment decisions.

低炭素で分散型かつ強く相互接続されたエネルギーシステムへの移行は持続可能性を向上させているが、同時に運用の複雑さと、極端な気象、サイバー攻撃、構成要素の利用不能、およびカスケード故障への曝露を増大させている。本稿は、統合エネルギーシステム、スマートグリッド、分散型エネルギーシステム、マイクログリッド、および都市エネルギーエコシステムのレジリエンス強化における人工知能（AI）の役割に関する最近の研究をレビューする。文献は、AIがすでに需要予測と再生可能エネルギー発電予測、シナリオ生成、資源適正評価、故障診断、レジリエントなスケジューリング、サイバー防御、復旧最適化、および部門横断的リスク評価に使用されていることを示している。また、このレビューは、最良の結果はデータ駆動型モデルと物理的制約、ドメイン知識、およびレジリエンス指向の運用目標を組み合わせることで得られることも示している。同時に、希少事象データの限界、解釈可能性の弱さ、相互運用性の問題、サイバーセキュリティへの曝露、および社会的・経済的レジリエンス指標の統合不足を含む主要な課題が残っている。これらの知見に基づき、本稿は、スマートな気候中立都市のニーズに沿った研究課題を提案する：ハイブリッドAI-物理モデリング、マルチエネルギー・レジリエンス指標、サイバー物理的混乱分析、および不確実性下での復旧のための意思決定支援である。本稿は、AIは工学的判断やシステム計画の代替ではなく、レジリエントなエネルギー管理のためのイネーブリング層として扱われるべきであると主張する。

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 transition toward low-carbon, distributed and strongly interconnected energy systems is improving sustainability, but it is also increasing operational complexity and exposure to extreme weather, cyber-attacks, component unavailability, and cascading failures. This paper reviews recent research on the role of artificial intelligence (AI) in strengthening the resilience of integrated energy systems, smart grids, distributed energy systems, microgrids, and urban energy ecosystems. The literature shows that AI is already being used in demand and renewable generation forecasting, scenario generation, resource adequacy assessment, fault diagnosis, resilient scheduling, cyber-defence, recovery optimization, and cross-sector risk assessment. The review also shows that the best results come from combining data-driven models with physical constraints, domain knowledge, and resilience-oriented operational objectives. At the same time, major challenges remain, including limited rare-event data, weak interpretability, interoperability problems, cyber-security exposure, and insufficient integration of social and economic resilience indicators. Based on these findings, the paper proposes a research agenda aligned with the needs of smart climate-neutral cities: hybrid AI-physics modeling, multi-energy resilience metrics, cyber-physical disruption analysis, and decision support for recovery under uncertainty. The paper argues that AI should be treated as an enabling layer for resilient energy management rather than a replacement for engineering judgment and system planning.

• semanticscholar https://doi.org/10.51582/interconf.19-20.04.2026.019first seen 2026-06-29 08:35:07 · last seen 2026-09-22 05:15:43