電力生成の予測と2030年エネルギー移行シナリオの評価：トルコとドイツの証拠
Forecasting Electricity Generation and Assessing 2030 Energy Transition Scenarios: Evidence from Türkiye and Germany (原題)
Ömer Algorabi, Ersin Namlı
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、トルコとドイツを対象に、深層学習（GRU）と勾配ブースティングを用いて電力生成量を予測し、2030年のBAU・ST・ECシナリオを評価した。GRUはトルコで、ブースティングはドイツで高い精度を示し、ST・ECシナリオが再生可能エネルギーへの移行を明確に示す一方、BAUは化石燃料依存が続くことを明らかにした。予測と長期計画を統合した枠組みを提供する。
English
This study compares deep learning (GRU) and boosting models for forecasting electricity generation in Türkiye and Germany, then evaluates 2030 BAU, ST, and EC scenarios. GRU performs best for Türkiye, boosting for Germany. Scenario analysis shows ST and EC emphasize renewable transition, while BAU remains fossil-dependent. Provides an integrated framework for forecasting and long-term energy planning.
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、再エネ導入拡大に伴う需給調整や電力市場の安定化が課題であり、予測技術とシナリオ分析の統合は、日本の電力システム改革やGX政策（例：次期エネルギー基本計画）に示唆を与える。特に、AIを用いた予測精度向上は、日本の需給運用や市場取引の効率化に貢献し得る。
In the global GX context
Globally, this study contributes to the growing literature on AI-driven energy forecasting and scenario analysis, relevant for countries pursuing renewable integration and grid stability. The comparison of Türkiye and Germany offers insights into different transition pathways, useful for policymakers and utilities aligning with Paris Agreement goals and net-zero targets.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI予測モデルとエネルギーシナリオ分析の統合手法を参考に、他国や異なるデータセットでの応用可能性を検討できる。
🏢実務担当者:電力会社やエネルギー企業は、予測モデルを需給運用や投資計画に活用し、再エネ統合のリスクを低減できる。
🏛政策担当者:エネルギー政策担当者は、シナリオ比較の結果を踏まえ、再エネ導入目標や化石燃料依存からの移行策を検討する際の参考にできる。
📄 Abstract（原文）
Accurate electricity generation forecasting plays an important role in production planning, resource allocation, supply security, and long-term investment decisions. Since electricity systems require a continuous balance between supply and demand, forecasting errors may negatively affect operational efficiency and increase imbalance costs. At the same time, with the acceleration of the energy transition, not only short-term generation forecasts but also the evaluation of how future generation structures may evolve under different scenarios has become increasingly important. In this study, deep learning and boosting-based models were compared for Türkiye and Germany under 7-, 30-, and 365-day forecasting horizons, and the best-performing models were then used to generate BAU projections for 2030, which were evaluated together with the ST and EC scenarios reported by ENTSO-E. The findings showed that the GRU model produced more successful and consistent results for Türkiye, whereas boosting algorithms delivered stronger forecasting performance for Germany. The scenario comparisons also revealed that the BAU structure remained more dependent on fossil-based resources, while the ST and EC scenarios placed a clearer emphasis on the transition toward renewable energy. In this way, the study provides an integrated framework that supports both the evaluation of forecasting performance and the assessment of long-term energy planning alternatives.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.17740/eas.stat.2026-v27-06first seen 2026-08-24 04:50:08
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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。