インドの持続可能なエネルギーグリッドのためのスマートコントラクトと予測モデルの統合

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

🔬研究者:The hybrid LSTM-Random Forest model integrated with smart contracts offers a novel approach for real-time energy trading optimization in distributed grids.

🏢実務担当者:The platform's demonstrated 35-45% cost savings and automated carbon credit accounting provide a blueprint for corporate sustainability teams in energy-intensive industries.

🏛政策担当者:The paper's discussion of state-level P2P trading guidelines (Karnataka) and alignment with Digital India offers insights for regulatory sandboxes and grid modernization policies.

インドの野心的な再生可能エネルギー目標、すなわち2030年までに500 GW、2070年までにネットゼロ排出を達成することは、分散型再生可能エネルギー源を活用できる変革的なエネルギー取引ソリューションを必要とする。本論文は、屋上太陽光、風力発電所、都市部および農村部の両方におけるマイクログリッドを含む、インドの多様なエネルギー環境向けに設計されたブロックチェーン対応のピアツーピア（P2P）エネルギー取引プラットフォームを紹介する。Ethereum基盤上に構築された本プラットフォームは、スマートコントラクトを採用してプロシューマー間のエネルギー取引を自動化し、従来の電力網への依存を低減し、インドのエネルギー安全保障目標を推進する。本システムは、インド特有の使用パターンと気象条件に基づいて訓練された機械学習アルゴリズムを統合し、季節変動、祭日、産業需要サイクルを考慮して最適な取引時間を予測する。主要なモデル前提条件は以下のとおりである：（i）プロシューマーはIoT接続機能を備えた双方向スマートメーターを有する；（ii）インド気象局の観測所からの気象データが利用可能である；（iii）基準電力料金は州レベルの規制枠組みに従う；（iv）参加者はカルナータカ電力規制委員会のP2P取引ガイドラインの下で運営する。中核的パラメータには、50個の隠れユニット、学習率0.001、24時間の予測期間を備えたLSTMネットワーク；100個の推定器と最大深さ10を備えたRandom Forestモデル；$3,000,000$ユニットのスマートコントラクトガスリミット；およびタミル・ナードゥ州の産業用料金に対して較正された動的価格係数$\alpha=0.15$および$\beta=0.08$が含まれる。自動化された取引を通じて、本プラットフォームは小規模発電事業者が余剰エネルギーを地元の消費者に直接販売することを可能にし、インドの電力網に典型的な$18-20\%$の配電損失を軽減する。タミル・ナードゥ州とマハラシュトラ州でのパイロット研究では、参加産業のコスト削減35〜45％や、新たなESGコンプライアンス要件に整合する透明なカーボンクレジット会計など、顕著な結果が示された。本プラットフォームは、経済発展と環境持続可能性の両方を支援する分散型エネルギーインフラを育成することにより、Digital Indiaイニシアチブに貢献する。

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。

India's ambitious renewable energy targets of 500 GW by 2030 and net-zero emissions by 2070 necessitate transformative energy trading solutions capable of harnessing distributed renewable sources. This paper introduces a blockchain-enabled peer-to-peer (P2P) energy trading platform designed for India's diverse energy landscape, which includes rooftop solar, wind plants, and microgrids in both urban and rural areas. Built on the Ethereum foundation, the platform employs smart contracts to automate energy transactions between prosumers, reducing dependence on the conventional grid and advancing India's energy security goals. The system integrates machine learning algorithms trained on specific Indian usage patterns and weather conditions to forecast optimal trading times, accounting for seasonal changes, festivals, and industrial demand cycles. Key model assumptions include: (i) prosumers have bidirectional smart meters with IoT connectivity; (ii) weather data availability from Indian Meteorological Department stations; (iii) baseline electricity tariffs following state-level regulatory frameworks; and (iv) participants operate within Karnataka Electricity Regulatory Commission's P2P trading guidelines. Core parameters include LSTM networks with 50 hidden units, learning rate of 0.001, and 24-hour prediction horizons; Random Forest models with 100 estimators and maximum depth of 10; smart contract gas limits of $3,000,000$ units; and dynamic pricing coefficients $\alpha=0.15$ and $\beta=0.08$ calibrated against Tamil Nadu industrial tariffs. Through automated transactions, the platform allows small-scale generators to sell surplus energy directly to local consumers, mitigating the $18-20 \%$ distribution losses typical of the Indian grid. Pilot studies in Tamil Nadu and Maharashtra showcased significant results, including a 35-45% cost saving for participating industries and transparent carbon credit accounting, aligning with emerging ESG compliance needs. The platform contributes to the Digital India initiative by fostering a decentralized energy infrastructure that supports both economic development and environmental sustainability.

• semanticscholar https://doi.org/10.1109/odicon66687.2026.11470831first seen 2026-05-15 17:28:26 · last seen 2026-09-22 05:10:23