A Machine-Learning-based Prediction of Solar Power Generation for a Novel Net Zero Energy Building
機械学習に基づく新規ネットゼロエネルギービル向け太陽光発電予測 (AI 翻訳)
Das P.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、ネットゼロエネルギービル（NZEB）向けに機械学習モデルを用いた太陽光発電量予測手法を提案する。予測精度向上により再生可能エネルギーの効率的な利用とビルのエネルギーマネジメント最適化を実現し、脱炭素社会への貢献が期待される。
English
This paper proposes a machine-learning model to predict solar power generation for a net zero energy building (NZEB). The model improves prediction accuracy, enabling efficient renewable energy use and optimized building energy management, contributing to decarbonization goals.
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2025年以降の省エネ基準適合義務化やネットゼロエネルギービルの普及が進む中、本手法は設計段階や運用時のエネルギー最適化に活用可能であり、SSBJや有報でのGHG排出削減目標策定にも寄与する。
In the global GX context
As global standards like TCFD and ISSB pressure for net-zero pathways, this ML-driven prediction tool supports building-level decarbonization, energy cost reduction, and regulatory compliance in the real estate sector.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a case study of ML application to renewable energy forecasting, relevant for AI×ESG and building energy efficiency research.
🏢実務担当者:Enables building designers and energy managers to optimize solar generation integration and operational performance.
🏛政策担当者:Demonstrates a technical pathway to support net-zero building policies and renewable energy integration targets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105001382004first seen 2026-07-02 06:42:48
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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。