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持続可能なエネルギーインフラ監視とライフサイクル最適化のためのデジタルアセット管理フレームワーク

Digital Asset Management Framework for Sustainable Energy Infrastructure Monitoring and Lifecycle Optimization (原題)

Shadrach Kukuchuku, Rachael Dickson, Tamunotonye Sotonye Ibanibo

Zenodoプレプリント2026-06-20#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.5281/zenodo.20773011
原典: https://zenodo.org/records/20773011
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、太陽光や風力などの再生可能エネルギー設備向けに、IoTベースの監視、アセット健全性指標（AHI）モデリング、機械学習による予知保全、ライフサイクル最適化アルゴリズムを統合したデジタルアセット管理フレームワークを提案する。ランダムフォレストやニューラルネットワークを用いて故障を予測し、遺伝的アルゴリズムなどで最適な保守スケジュールを導出する。シミュレーションにより、設備信頼性の向上と保守コスト削減が示された。

English

This paper proposes a Digital Asset Management Framework integrating IoT monitoring, Asset Health Index modelling, ML-based predictive maintenance (Random Forest, ANN, SVM), and lifecycle optimization (Genetic Algorithm, PSO) for renewable energy assets. Simulation results show improved reliability, lower maintenance costs, and reduced downtime.

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

日本では太陽光・風力発電の稼働後年数が増加し、効率的な保守管理が課題となっています。本フレームワークは、IoTとAIを活用した予知保全により、再生可能エネルギー設備の信頼性向上と運用コスト削減に貢献できる可能性があります。

In the global GX context

Asset management for renewable energy is a growing global priority as installed capacity scales. This framework integrates IoT, predictive ML, and optimization algorithms to reduce downtime and maintenance costs, supporting the operational efficiency and reliability required for the energy transition.

👥 読者別の含意

🔬研究者:This paper presents a combined IoT-ML-optimization framework for predictive maintenance of renewable assets; researchers can build upon the AHI modelling and algorithm comparison.

🏢実務担当者:Asset managers and O&M teams in renewable energy can leverage the described predictive maintenance approach to reduce unplanned downtime and optimize maintenance schedules.

🏛政策担当者:Policymakers can note the potential for data-driven asset management to improve grid reliability and lower levelized cost of renewables, informing subsidy or regulatory frameworks.

📄 抄録（日本語訳）

太陽光発電システム、風力タービン、スマートグリッド構成要素などの再生可能エネルギーインフラの導入拡大に伴い、高度な資産監視およびライフサイクル管理戦略の必要性が生じている。従来の保守アプローチは、しばしば事後対応的で、非効率的かつ高コストであり、システム信頼性の低下と運用停止時間の増加を招いている。本研究は、持続可能なエネルギーインフラのために、Internet of Things (IoT)ベースの監視、Asset Health Index (AHI)モデリング、機械学習ベースの予知保全、およびライフサイクル最適化アルゴリズムを統合したDigital Asset Management Frameworkを提案する。本フレームワークは、エネルギー資産からの温度、振動、電圧、電力出力などの運用パラメータのリアルタイム取得を可能にする。これらのデータは処理され、Random Forest、Artificial Neural Networks、Support Vector Machinesなどの機械学習モデルを用いて資産の健全性状態を計算し、潜在的な故障を予測する。さらに、Genetic AlgorithmsやParticle Swarm Optimizationを含む最適化手法を用いて、最適な保守スケジュールを決定し、ライフサイクル性能を向上させる。シミュレーション結果は、資産信頼性、予測精度、保守コスト削減、およびシステム停止時間最小化の改善を示している。提案されたフレームワークは、運用効率を高め、持続可能なエネルギーインフラ管理を支援するための、知的で拡張可能なアプローチを提供する。

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。

📄 Abstract（原文）

The increasing deployment of renewable energy infrastructure such as solar photovoltaic systems, wind turbines, and smart grid components has created the need for advanced asset monitoring and lifecycle management strategies. Traditional maintenance approaches are often reactive, inefficient, and costly, leading to reduced system reliability and increased operational downtime. This study proposes a Digital Asset Management Framework that integrates Internet of Things (IoT)–based monitoring, Asset Health Index (AHI) modelling, machine learning–based predictive maintenance, and lifecycle optimization algorithms for sustainable energy infrastructure. The framework enables real-time acquisition of operational parameters including temperature, vibration, voltage, and power output from energy assets. These data are processed to compute asset health conditions and predict potential failures using machine learning models such as Random Forest, Artificial Neural Networks, and Support Vector Machines. Furthermore, optimization techniques including Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization are employed to determine optimal maintenance schedules and improve lifecycle performance. Simulation results demonstrate improvements in asset reliability, prediction accuracy, maintenance cost reduction, and system downtime minimization. The proposed framework provides an intelligent and scalable approach for enhancing operational efficiency and supporting sustainable energy infrastructure management.

🔗 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。