人工知能と機械学習を用いたスマートグリッド最適化に関するレビュー

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

🔬研究者:Provides a structured overview of AI/ML applications and research gaps for researchers in smart grid and energy systems.

🏢実務担当者:Offers insights into practical AI/ML tools for grid optimization, useful for utility engineers and energy managers.

🏛政策担当者:Highlights the potential of AI in enabling smart grids, informing policy support for digitalization and grid modernization.

従来の電力系統からインテリジェントなスマートグリッドへの移行は、持続可能で信頼性が高く、効率的なエネルギーシステムへの需要の高まりにより、不可欠となっている。スマートグリッドは、高度な通信、制御、および計算技術を統合し、リアルタイム監視、双方向電力潮流、および自動化された意思決定を可能にする。しかしながら、従来の最適化および制御技術は、現代の電力系統に伴う複雑性、規模、および不確実性を扱うには不十分である。人工知能（AI）および機械学習（ML）は、予測分析、適応制御、およびリアルタイム意思決定などの高度な能力を提供し、スマートグリッド最適化の主要な実現要因として浮上している。これらの技術は、本質的に断続的で予測不可能な再生可能エネルギー源の統合によって導入される課題に対処する上で特に重要である。本論文は、負荷予測、安定性評価、故障検出、およびサイバーセキュリティを含む主要な応用分野に焦点を当て、スマートグリッド最適化に適用されるAIおよびML技術の包括的なレビューを提示する。さらに、デジタルツイン、連合学習、およびハイブリッドAIモデルなどの最近の進歩についても議論する。本論文はまた、スケーラビリティ、データプライバシー、およびリアルタイム展開に関連する重要な研究ギャップを特定し、完全に自律的で回復力のあるエネルギーシステムを達成するための将来の方向性を強調する。

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。

The transition from conventional power systems to intelligent smart grids has become essential due to the increasing demand for sustainable, reliable, and efficient energy systems. Smart grids integrate advanced communication, control, and computational technologies to enable real-time monitoring, bidirectional power flow, and automated decision-making. However, traditional optimization and control techniques are inadequate for handling the complexity, scale, and uncertainty associated with modern power systems. Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) have emerged as key enablers for smart grid optimization, offering advanced capabilities such as predictive analytics, adaptive control, and real-time decision-making. These techniques are particularly crucial in addressing challenges introduced by the integration of renewable energy sources, which are inherently intermittent and unpredictable. This paper presents a comprehensive review of AI and ML techniques applied to smart grid optimization, focusing on key application areas including load forecasting, stability assessment, fault detection, and cybersecurity. Furthermore, recent advancements such as digital twins, federated learning, and hybrid AI models are discussed. The paper also identifies critical research gaps related to scalability, data privacy, and real-time deployment, and highlights future directions for achieving fully autonomous and resilient energy systems.  

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