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AI-Optimized Smart Microgrid with Hybrid Renewable Energy and Green Hydrogen Storage for Rural Electrification: A Digital Twin Approach

AI最適化スマートマイクログリッド：ハイブリッド再生可能エネルギーとグリーン水素貯蔵による農村電化のデジタルツインアプローチ (AI 翻訳)

G. Rao, J. Rao, A. Asirvadam

International Journal of Scientific Research in Science and Technology📚 査読済 / ジャーナル2026-03-20#再生可能エネルギーOrigin: Global
DOI: 10.32628/ijsrst26131152
原典: https://doi.org/10.32628/ijsrst26131152

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、太陽光発電、風力発電、グリーン水素貯蔵を統合したAI駆動型スマートマイクログリッドを提案する。物理情報強化学習（PIRL）デジタルツインにより、リアルタイムでエネルギー配分を最適化し、再生可能エネルギー普及率を98.7%に向上させる。インドの農村3村での実証でエネルギー損失を42%削減し、SDG7とSDG13に貢献する。

English

This paper presents an AI-driven smart microgrid integrating solar, wind, and green hydrogen storage. A Physics-Informed Reinforcement Learning digital twin optimizes real-time energy dispatch, increasing renewable penetration to 98.7% and reducing energy waste by 42% in three Indian villages. Multi-objective optimization minimizes cost, carbon footprint, and equipment stress. Supports SDG 7 and 13.

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

日本の離島や過疎地域では再生可能エネルギーと水素貯蔵の組み合わせが注目されている。本研究のデジタルツイン技術は、系統連系が難しい地域での自立型エネルギーシステム設計に参考となる。

In the global GX context

Globally, this paper demonstrates a scalable AI–digital twin approach for off-grid renewable energy systems with hydrogen storage, relevant to remote and island communities. It advances the practical integration of green hydrogen and AI in microgrids.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a concrete implementation of Physics-Informed RL for energy dispatch optimization and digital twin for microgrids.

🏢実務担当者:Can apply the PIRL digital twin framework for designing sustainable rural electrification projects.

🏛政策担当者:Highlights the potential of AI and hydrogen storage for achieving universal energy access and climate goals.

📄 抄録（日本語訳）

本論文は、太陽光発電（PV）、風力タービン、およびグリーン水素エネルギー貯蔵を統合した、オフグリッド農村部の電化を目的としたAI駆動型スマートマイクログリッドシステムを提示する。我々は、電解槽、燃料電池、バッテリー劣化の物理的制約を尊重しながら、リアルタイムでエネルギー配電を最適化するPhysics-Informed Reinforcement Learning（PIRL）デジタルツインを開発する。本システムは、水素を季節間貯蔵バッファとして使用することで、再生可能エネルギーの断続性に対処する。アンドラ・プラデシュ州の3つの農村部の過去の気象データと負荷パターンで訓練された我々のデジタルツインは、従来のルールベースのコントローラーと比較して、エネルギー廃棄を42%削減し、再生可能エネルギー普及率を78.2%から98.7%に引き上げる。多目的最適化は、コスト、炭素フットプリント、および機器ストレスを同時に最小化する。AIコントローラーは、気象予報と需要変動に動的に適応し、環境適応型の挙動を示す。Raspberry Piベースのエッジデバイスへの実装により、100ms未満のレイテンシでのリアルタイム制御を示す。本研究は、農村部のエネルギー自立のためのスケーラブルで持続可能なモデルを提供し、国連SDG 7（手頃なクリーンエネルギー）およびSDG 13（気候変動対策）を直接支援する。

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。

📄 Abstract（原文）

This paper presents an AI-driven smart microgrid system integrating solar PV, wind turbines, and green hydrogen energy storage for off-grid rural electrification. We develop a Physics-Informed Reinforcement Learning (PIRL) digital twin that optimizes energy dispatch in real-time while respecting physical constraints of electrolyzers, fuel cells, and battery degradation. The system addresses the intermittency of renewables by using hydrogen as a seasonal storage buffer. Our digital twin, trained on historical weather data and load patterns from three rural villages in Andhra Pradesh, reduces energy waste by 42% and increases renewable penetration to 98.7%, compared to 78.2% with conventional rule-based controllers. A multi-objective optimization minimizes cost, carbon footprint, and equipment stress simultaneously. The AI controller dynamically adapts to weather forecasts and demand shifts, demonstrating eco-adaptive behavior. Implementation on a Raspberry Pi-based edge device shows real-time control with <100ms latency. This work provides a scalable, sustainable model for rural energy independence, directly supporting UN SDG 7 (Affordable Clean Energy) and SDG 13 (Climate Action).

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。