太陽エネルギーシステムにおけるAI駆動のイノベーション：進展・課題・新興トレンド
AI-driven innovations in solar energy systems: advances, challenges, and emerging trends (原題)
Pouria Rezagholikhani, Behnam Rafiei, Hossein Raoufizadeh, Pouya Moshtaghi, Najmeh Hajialigol
🤖 gxceed AI 要約
日本語
2020〜2025年の太陽光発電システムにおけるAI応用をレビューした論文。発電量・エネルギー予測、故障検知・保守、エネルギー管理、系統連系、最適化へのAI活用を整理し、デジタルツインと説明可能AI（XAI）の台頭を指摘する。天候変動、初期・運用コスト、データセキュリティ、雇用喪失などの課題を挙げ、生成AI・因果AI・基盤モデルへの移行と自律型システム化を今後の方向性として示す。
English
A review of AI applications in solar energy systems from 2020–2025, covering forecasting, fault detection and maintenance, energy management, grid integration, and optimization, with emerging roles for Digital Twin and Explainable AI. It catalogues technical, economic, environmental, and ethical challenges—weather variability, high costs, data privacy, job displacement—and points to Gen-AI, Causal AI, and foundation models plus a shift toward autonomous systems as future directions.
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
太陽光は日本のGX推進（第7次エネルギー基本計画・再エネ主力電源化）の中核であり、AIによる発電予測・O&M高度化は国内事業者の運用コスト低減や系統安定化に直結する。SSBJ開示や投資家対応の文脈ではないが、再エネ導入拡大を支える技術基盤として日本の実務者に示唆を与える。
In the global GX context
Solar is central to global decarbonization pathways, and AI-driven forecasting, O&M, and grid integration directly support the operational reliability that underpins renewable build-out. While not a disclosure paper, it informs the technology layer that transition finance and corporate renewable procurement strategies depend on.
👥 読者別の含意
🔬研究者:太陽光×AIの研究動向を5年間で俯瞰でき、XAI・デジタルツイン・基盤モデルなど今後の研究ギャップを把握できる。
🏢実務担当者:太陽光発電所のO&Mや発電予測へのAI導入検討において、ユースケースと導入課題の整理に活用できる。
🏛政策担当者:再エネ大量導入に伴う系統安定化や運用高度化に向け、AI活用の技術的・倫理的課題を政策設計に反映する際の参考になる。
📄 Abstract（原文）
Solar energy systems have emerged as a pivotal component of the global transition toward sustainable power, offering a robust alternative to fossil fuel systems. These systems contribute to energy security with low environmental, ecological, and social impacts. Recent advances in artificial intelligence (AI) have created new opportunities across many fields, including renewable energy systems. The synergistic integration of AI techniques in solar energy applications has accelerated system development and improved performance. This study reviews AI applications in solar energy systems over the last five years (2020–2025). The review covers recent AI-based approaches in power and energy forecasting, fault detection and maintenance, energy management, grid integration, and optimization, highlighting the emerging roles of Digital Twin (DT) and Explainable AI (XAI). Despite these advantages, AI deployment in solar systems confronts multifaceted technical, economic, environmental, and ethical challenges, including weather variability, high initial and operational costs, data security and privacy concerns, and potential job displacement. Addressing these challenges through responsible and innovative AI adoption can enhance the role of AI in advancing sustainable solar energy systems. Future directions include the transition toward Generative Artificial Intelligence (Gen-AI), Causal AI, and Foundation Models, alongside the shift from centralized control to autonomous and intelligent systems, which together can further unlock the potential of AI in the solar sector.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s43621-026-04957-1first seen 2026-11-13 04:55:18
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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。