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Conversational Demand Response: Bidirectional Aggregator-Prosumer Coordination through Agentic AI

会話型デマンドレスポンス：エージェンティックAIによる双方向アグリゲーター・プロシューマー協調 (AI 翻訳)

El Makroum R.

International Conference on the European Energy Market Eem📚 査読済 / 学会2026-01-01#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1109/eem68581.2026.11589778
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105045184417

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、エージェンティックAIを活用した会話型デマンドレスポンスシステムを提案し、アグリゲーターとプロシューマーの双方向調整を実現する。これにより需要側の柔軟性を活かし、再生可能エネルギーの統合を促進する。

English

This paper proposes a conversational demand response system using agentic AI for bidirectional coordination between aggregators and prosumers, leveraging demand-side flexibility to enhance renewable energy integration.

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

日本では太陽光発電の増加に伴い需給調整が課題となっている。本提案はプロシューマー参加型の調整を可能にし、日本の需給運用に貢献する可能性がある。

In the global GX context

Globally, demand response is critical for integrating variable renewables. This paper's agentic AI approach offers a novel way to engage prosumers and improve grid flexibility.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers in energy systems and AI coordination will find a novel framework for aggregator-prosumer interaction.

🏢実務担当者:Utilities and aggregators can explore conversational interfaces for demand response programs.

🏛政策担当者:Policymakers should consider agent-based demand response as a tool for grid reliability and renewable integration.

🔗 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。