Artificial Intelligence-Based Optimal Power Flow under Renewable Uncertainty

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

🔬研究者:Provides a structured overview of AI-based OPF methods and identifies key research gaps for future work.

🏢実務担当者:Offers insights into how AI can improve power system operation with renewable uncertainty, relevant for grid operators.

🏛政策担当者:Highlights the potential of AI to support renewable integration and reduce emissions, informing energy policy on grid modernization.

<title>抄録</title> <p>低炭素エネルギー体制への世界的な急速な移行により、風力や太陽光エネルギーを含む再生可能エネルギー源の利用が大幅に増加している。この変化は持続可能性と気候目標を達成するために必要であるが、再生可能エネルギー発電の既存の不確実性、変動性、および間欠性のため、電力系統運用者に大きな課題をもたらしている。最適潮流は、電力系統の安全かつ経済的で信頼性の高い運用を提供するための重要な焦点であるが、従来の最適化ベースのOPF手法は、再生可能エネルギーが豊富な系統が提示する大規模な非線形性、非凸性、およびリアルタイムの不確実性に効果的に対処できない。人工知能は、近年、このような問題に対処するための実行可能な代替手段および補完的手段となっている。本論文は、再生可能エネルギーに関する不確実性がある場合に、人工知能技術が最適潮流問題にどのように適用されるかについての系統的レビューである。系統的レビュー手順が使用され、過去10年間に主要な科学データベースで見つかった文献が対象とされている。このレビューには、AIベースのOPF定式化、不確実性モデリング手法、および性能評価実践に関する現在の研究が組み込まれている。主要な結論は、AIベースの手法が計算効率、スケーラビリティ、および不確実な運用条件に適応する能力において大きな利点を持つが、一般化、解釈可能性、およびデータ依存性に関する課題が依然として存在するというものである。本論文はまた、AI対応OPFが再生可能エネルギーの統合拡大に貢献し、運用排出量を削減し、電力系統運用の回復力として浮上する持続可能性への影響にも言及している。最後に、信頼性が高く持続可能なAIベースのOPFソリューションの設計に情報を提供するために、潜在的な重要な研究ギャップと将来の方向性も特定されている。</p>

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。

<title>Abstract</title> <p>The swift worldwide shift to the low-carbon energy regimes has resulted in the significant growth in the utilisation of renewable energy sources, including wind and solar energy. Although this change is necessary to reach the sustainability and climate goals, it provides the power system operators with a considerable challenge because of the existing uncertainty, variability, and intermittency of renewable generation. Optimal power flow is a key focus of providing a secure, economical and reliable operation of power systems, but the traditional optimization-based OPF methods cannot effectively address large scale nonlinearity, nonconvexity and real time uncertainty presented by renewable-rich grids. Artificial intelligence has recently become a viable alternative and supplementary measure to deal with such issues. The paper is a systematic review of how artificial intelligence techniques are applied to optimal power flow issues when there is uncertainty regarding renewable. The systematic review procedure is used, and the literature that was found in the major scientific databases within the last decade is covered. The review incorporates the current studies on AI-based OPF formulations, uncertainty modelling approaches, and performance evaluation practises. The major conclusions made are that AI-based methods have significant benefits in terms of computational efficiency, scalability, and ability to adapt to uncertain operating conditions, but there are still generalisation, interpretability, and data dependency challenges involved. The paper also addresses the implications of sustainability whereby AI-enabled OPF contributes to higher combine of renewable, cut operational emission and emerges as a power system operation resilience. Lastly, possible critical research gaps and future directions are also determined to inform the design of reliable and sustainable AI-based OPF solutions.</p>

• Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-9293029/v1first seen 2026-06-04 04:24:11 · last seen 2026-06-17 04:35:06