Forecasting Renewable Power Consumption Using a Grey Model Optimized by Parameters, Accumulation and Structure
パラメータ・累積・構造最適化グレイモデルによる再生可能電力消費予測 (AI 翻訳)
Xiaoling Yuan, Zhun Zhang, Huiping Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、パラメータチューニング、累積、構造調整により最適化されたグレイモデルを用いて、再生可能エネルギーの消費を予測する手法を提案している。
English
This paper proposes a grey model for forecasting renewable power consumption, optimized through parameter tuning, accumulation, and structural adjustments.
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
再生可能エネルギーの予測は日本のエネルギー政策や系統安定化に重要であり、本モデルは日本のデータへの応用可能性がある。
In the global GX context
Forecasting renewable consumption is critical for global energy transition planning. This model offers a methodological contribution applicable to various regional contexts.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel grey model optimization technique for renewable energy forecasting, of interest to time-series forecasting researchers.
🏢実務担当者:Could be used by utility planners to improve renewable consumption predictions for grid management.
🏛政策担当者:Supports evidence-based target setting for renewable energy integration.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s10614-026-11386-9first seen 2026-06-29 05:42:30 · last seen 2026-06-29 05:42:33
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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。