AI Applications in the Solar Renewable Energy Sector: A Research Synthesis
太陽光再生可能エネルギー分野におけるAI応用：研究統合 (AI 翻訳)
Karan Barot, Prof. M. J. Patel
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本稿は、太陽光発電分野におけるAI応用の国際研究を包括的に統合したものである。太陽光予測、故障検知、最大電力点追跡、スマートグリッド統合などの主要応用を分析し、ディープラーニングや強化学習などの高度手法の有効性を評価する。また、インドの気候条件やエッジAI展開に関する研究ギャップを特定する。
English
This paper presents a comprehensive synthesis of international research on AI applications in solar energy, covering forecasting, fault detection, MPPT, and smart grid integration. It analyzes advanced techniques like deep learning and reinforcement learning, highlighting their effectiveness. It identifies research gaps, particularly for Indian climatic conditions and edge AI deployment.
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
日本でも太陽光発電の導入が進んでおり、AIによる発電予測や保守最適化は重要である。本稿は日本の太陽光発電事業者や研究機関にとって、AI活用の最新動向を把握する有用な資料となる。
In the global GX context
Globally, AI is increasingly used to optimize renewable energy systems. This synthesis provides a comprehensive overview of AI applications in solar energy, offering insights for researchers and practitioners aiming to enhance efficiency and reliability of solar power.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a structured overview of AI techniques in solar energy, identifying key research gaps.
🏢実務担当者:Useful for solar farm operators considering AI for predictive maintenance and performance optimization.
🏛政策担当者:Highlights the potential of AI to support renewable energy targets, encouraging supportive policies for AI integration.
📄 抄録（日本語訳）
太陽光再生可能エネルギー部門の急速な成長は、よりスマートで効率的なシステム運用の必要性を促進している。しかしながら、断続的なエネルギー生成、予測の不正確さ、および高い運用・保守コストといった課題は、その完全な可能性を引き続き制限している。本研究は、太陽エネルギー分野における人工知能（AI）の応用に関する国際研究の包括的な統合を提示し、バリューチェーン全体にわたる性能、信頼性、および意思決定の向上におけるその役割を強調する。本論文は、日射量および発電量予測、故障検出と予知保全、最大電力点追従（MPPT）、太陽追尾最適化、ならびにエネルギー貯蔵システムとのスマートグリッド統合を含む主要なAI応用を検討する。深層学習（CNN-LSTM、Transformer）、強化学習、および連合学習などの高度な技術は、実世界のシナリオにおけるその有効性について分析される。さらに、本研究は、特にインドの気候条件、エッジAI展開、およびモデルの解釈可能性の文脈における重要な研究ギャップを特定する。調査結果は、AI主導のアプローチがエネルギー収量を大幅に向上させ、運用コストを削減し、インテリジェントでデータ駆動型の太陽光発電システムへの移行を可能にすることを示唆している。
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。
📄 Abstract（原文）
The rapid growth of the solar renewable energy sector is driving the need for smarter and more efficient system operation. However, challenges such as intermittent energy generation, forecasting inaccuracies, and high operation and maintenance costs continue to limit its full potential. This study presents a comprehensive synthesis of international research on the application of Artificial Intelligence (AI) in the solar energy domain, highlighting its role in improving performance, reliability, and decision-making across the value chain. The paper examines key AI applications including solar irradiance and power forecasting, fault detection and predictive maintenance, maximum power point tracking (MPPT), solar tracking optimization, and smart grid integration with energy storage systems. Advanced techniques such as deep learning (CNN-LSTM, Transformers), reinforcement learning, and federated learning are analyzed for their effectiveness in real-world scenarios. Furthermore, the study identifies critical research gaps, particularly in the context of Indian climatic conditions, edge AI deployment, and model interpretability. The findings suggest that AI-driven approaches can significantly enhance energy yield, reduce operational costs, and enable the transition toward intelligent, data-driven solar power systems.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://www.ijert.org/ai-applications-in-the-solar-renewable-energy-sector-a-research-synthesisfirst seen 2026-05-24 04:36:07 · last seen 2026-06-17 09:17:10
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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。