Hybrid-Oriented Intelligent Operational and Architectural Foundations of IoT-Enabled Smart Grids: A System-Level Review and Challenge-Oriented Comparative Synthesis

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

🔬研究者:Provides a comprehensive taxonomy and comparison of intelligent paradigms for IoT-enabled smart grids, identifying research gaps and future directions for hybrid approaches.

🏢実務担当者:Offers a system-level framework for designing scalable, interoperable smart grid architectures that integrate AI and IoT for operational optimization.

🏛政策担当者:Highlights the need for standards and interoperability in decentralized energy ecosystems, informing regulatory support for smart grid infrastructure.

エネルギーシステムの急速なデジタル化と、分散型エネルギー資源、再生可能エネルギー技術、およびプロシューマー指向インフラの統合の進展により、インテリジェントで適応的なエネルギー管理の基盤として、IoT対応スマートグリッドの開発が加速している。現代のスマートグリッドは、信頼性、拡張性、およびリアルタイムの運用柔軟性を確保するために、IoTアーキテクチャ、人工知能、分散型分析、および分散型制御メカニズムの協調的な相互作用にますます依存している。広範な研究活動にもかかわらず、既存の研究は主に技術中心であり、孤立したアーキテクチャ層や個別のインテリジェント手法に焦点を当てており、それらの協調的な運用と相互運用性に関する統一されたシステムレベルの視点を提供していない。本稿は、IoT対応スマートグリッドのインテリジェントな運用およびアーキテクチャ基盤に関する、システムレベルの統合的レビューと課題指向の比較統合を提示する。本研究は、多層IoTエネルギーインフラ内における、データ駆動型、モデル駆動型、知識駆動型、エージェントベース、およびハイブリッド指向のインテリジェントパラダイムを分析する。さらに、本研究は、スマートグリッドの運用上の課題、実現技術、および対応する分析手法の間のクロスレイヤーマッピングを確立し、分散型エネルギーエコシステムに関連する相互運用性の制約、拡張性の限界、および調整の課題を特定する。実施された統合により、ハイブリッド指向のインテリジェントアプローチは、統一されたIoTアーキテクチャ内でAI、ML、デジタルツイン、意味論的推論、および分散型マルチエージェント調整を統合する能力により、将来のスマートグリッド進化にとって最も有望な方向性を表すことが実証された。提示された結果は、分散型コンピューティング、分散型エネルギー資源の調整、V2G（Vehicle-to-Grid）相互作用、およびインテリジェントなサイバー物理オーケストレーションを統合する、適応的で、相互運用可能で、拡張可能かつ説明可能なスマートグリッドエコシステムの将来の発展のための概念的な基盤を提供する。

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 rapid digitalization of energy systems and the increasing integration of distributed energy re-sources, renewable energy technologies, and prosumer-oriented infrastructures have accelerated the development of IoT-enabled Smart Grids as a foundation for intelligent and adaptive energy management. Modern Smart Grids increasingly depend on the coordinated interaction of IoT ar-chitectures, artificial intelligence, distributed analytics, and decentralized control mechanisms to ensure reliability, scalability, and real-time operational flexibility. Despite extensive research activ-ity, existing studies remain predominantly technology-centric, focusing on isolated architectural layers or individual intelligent methods without providing a unified system-level perspective on their coordinated operation and interoperability. This article presents a system-level integrative review and challenge-oriented comparative synthesis of intelligent operational and architectural foundations of IoT-enabled Smart Grids. The study analyzes data-driven, model-driven, knowledge-driven, agent-based, and hybrid-oriented intelligent paradigms within multi-layer IoT energy infrastructures. In addition, the research establishes a cross-layer mapping between Smart Grid operational challenges, enabling technologies, and corresponding analytical approaches while identifying interoperability constraints, scalability limitations, and coordination challenges associ-ated with decentralized energy ecosystems. The conducted synthesis demonstrates that hy-brid-oriented intelligent approaches represent the most promising direction for future Smart Grid evolution due to their ability to integrate AI, ML, digital twins, semantic reasoning, and decen-tralized multi-agent coordination within unified IoT architectures. The presented results provide a conceptual foundation for the prospective development of adaptive, interoperable, scalable, and explainable Smart Grid ecosystems integrating decentralized computing, distributed energy re-source coordination, vehicle-to-grid interaction, and intelligent cyber–physical orchestration.

• Research Square https://doi.org/10.20944/preprints202604.1327.v2first seen 2026-06-04 04:26:12 · last seen 2026-06-10 04:33:25