AI-DRIVEN ADAPTIVE LOAD BALANCING AND FAULT PREDICTION FRAMEWORK FOR SMART RENEWABLE POWER DISTRIBUTION SYSTEMS

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

🔬研究者:Demonstrates a practical AI approach for real-time load balancing and fault prediction in renewable-rich grids, with experimental validation on operational data.

🏢実務担当者:Provides a framework that grid operators can adopt to improve renewable utilization, reduce outages, and lower operational costs.

🏛政策担当者:Highlights the importance of AI-enabled grid management for achieving renewable energy targets and enhancing grid resilience.

抄録 再生可能エネルギー源の現代の電力配電ネットワークへの急速な統合は、負荷変動、系統信頼性、および故障管理に関連する重大な課題をもたらす。本論文は、スマート再生可能電力配電システム向けのAI駆動型適応負荷分散および故障予測フレームワークを提示し、運用効率と系統安定性の向上を目的とする。提案手法は、モノのインターネット（IoT）対応センサー、リアルタイムデータ取得、機械学習アルゴリズム、および深層学習ベースの予測分析を組み合わせ、発電量、消費パターン、電圧変動、および機器の健全性を継続的に監視する。適応負荷分散モジュールは、需要予測と再生可能エネルギー利用可能性に基づいて電気負荷を動的に再配分し、一方、故障予測エンジンは、発生前に潜在的な障害を特定する。過去の運用データとリアルタイム測定値は、インテリジェントなデータ前処理、特徴抽出、および予測モデリング段階を通じて処理され、自律的な意思決定を支援する。実験的評価により、本フレームワークは、従来のグリッド管理アプローチと比較して、負荷分散効率を大幅に改善し、電力損失を最小化し、故障検出精度を向上させることが実証された。結果は、再生可能エネルギー利用の改善、停電時間の短縮、グリッド外乱への迅速な対応、および全体的なシステム信頼性の向上を示す。人工知能とスマート電力インフラの統合は、次世代の再生可能エネルギー配電ネットワークに対する拡張可能で持続可能なソリューションを提供し、動的な運用環境における弾力的で効率的かつインテリジェントなエネルギー管理を支援する。 キーワード：人工知能、スマートグリッド、再生可能エネルギー配電、適応負荷分散、故障予測、予測分析。

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 The rapid integration of renewable energy sources into modern power distribution networks introduces significant challenges related to load variability, system reliability, and fault management. This paper presents an AI-Driven Adaptive Load Balancing and Fault Prediction Framework for Smart Renewable Power Distribution Systems designed to enhance operational efficiency and grid stability. The proposed methodology combines Internet of Things (IoT)-enabled sensors, real-time data acquisition, machine learning algorithms, and deep learning-based predictive analytics to continuously monitor power generation, consumption patterns, voltage fluctuations, and equipment health. An adaptive load balancing module dynamically redistributes electrical loads based on demand forecasts and renewable energy availability, while the fault prediction engine identifies potential failures before their occurrence. Historical operational data and real-time measurements are processed through intelligent data preprocessing, feature extraction, and predictive modeling stages to support autonomous decision-making. Experimental evaluation demonstrates that the framework significantly improves load distribution efficiency, minimizes power losses, and enhances fault detection accuracy compared with conventional grid management approaches. Results indicate improved renewable energy utilization, reduced outage duration, faster response to grid disturbances, and increased overall system reliability. The integration of artificial intelligence with smart power infrastructure provides a scalable and sustainable solution for next-generation renewable energy distribution networks, supporting resilient, efficient, and intelligent energy management in dynamic operating environments. Keywords: Artificial Intelligence, Smart Grid, Renewable Energy Distribution, Adaptive Load Balancing, Fault Prediction, Predictive Analytics..

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