Analisis Bibliometrik Energi Angin dalam Sistem Energi Berkelanjutan Identifikasi Tren, Kolaborasi Ilmiah dan Research Gap
持続可能なエネルギーシステムにおける風力エネルギーの書誌計量分析：動向、科学的コラボレーション、研究ギャップの特定 (AI 翻訳)
Putri Najiha, Arifa Putra Pratama, Andi Pratama Solin
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、2021年から2026年の間にScopusデータベースから収集された2000件のドキュメントを対象に、持続可能なエネルギーシステムにおける風力エネルギー研究の発展を書誌計量的に分析した。結果は、風力エネルギーへの関心の高まりを反映した出版物の増加傾向を示し、概念構造は技術的トピックから機械学習や風力予測などのデータ駆動型アプローチへとシフトしている。エネルギー貯蔵やハイブリッドシステムなどの統合テーマも浮上しており、先進国が支配的であるものの、発展途上国の参加も増加している。
English
This study conducts a bibliometric analysis of 2000 wind energy documents from Scopus (2021-2026), revealing a significant upward trend in publications. The conceptual structure is shifting from technical topics (wind power, turbines) toward data-driven approaches (machine learning, wind forecasting). Integrative themes like energy storage and hybrid systems are emerging. Developed countries dominate collaboration, but developing nations are increasingly participating.
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
日本の風力発電導入拡大に向けて、世界的な研究動向やデータ駆動型技術の応用可能性を俯瞰する参考資料となる。特に機械学習による風力予測やハイブリッドシステムに関する知見は、日本の再生可能エネルギー統合政策に示唆を与える。
In the global GX context
This bibliometric analysis provides a global overview of wind energy research trends, including the rise of machine learning and hybrid systems. It highlights collaboration patterns and research gaps that can inform international energy transition strategies and R&D investment priorities.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Useful for identifying leading research clusters, emerging topics (ML, hybrid systems), and collaboration networks in wind energy.
🏢実務担当者:Can inform technology scouting and partnership decisions by highlighting active research areas and key institutions.
🏛政策担当者:Provides evidence to support R&D funding allocation and international collaboration policies in wind energy.
📄 Abstract（原文）
This study aims to analyze the development of wind energy research within sustainable energy systems using a bibliometric approach. Data were collected from the Scopus database, comprising 2000 documents published between 2021 and 2026, and analyzed Bibliometrix (RStudio) and VOSviewer. The results indicate a significant upward trend in publications, reflecting growing global interest in wind energy as part of the energy transition. The conceptual structure is dominated by technical topics such as wind power and wind turbines, but is gradually shifting toward data-driven approaches, including machine learning and wind forecasting. Additionally, integrative themes such as energy storage and hybrid systems highlight the transition toward more complex energy systems. Collaboration analysis reveals the dominance of developed countries, although participation from developing nations is increasing. This study identifies gaps in multidisciplinary integration and the comprehensive application of intelligent technologies in wind energy research.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.47398/just-me.v7i01.222first seen 2026-07-23 05:05:31
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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。