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BALANCING THE SURGES: HOW AI SOLVES THE RENEWABLE INTERMITTENCY PROBLEM FOR UZBEKISTAN's GRID

急増する再生可能エネルギーを調整する：AIがウズベキスタンの電力系統の間欠性問題を解決する方法 (AI 翻訳)

Nuraliyeva, Komila Sanaqulovna

Zenodoプレプリント2026-06-08#再生可能エネルギー経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.5281/zenodo.20600687
原典: https://zenodo.org/records/20600687
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、ウズベキスタンの電力系統における再生可能エネルギーの間欠性問題に対するAIの役割を分析する。LSTMニューラルネットワークや深層Q学習などのAI技術により、予測誤差を5%未満に低減できることを示し、ドイツ、中国などの国際事例と比較しながら政策提言を行う。

English

This paper analyzes the role of AI in addressing renewable energy intermittency in Uzbekistan's power grid. It shows that AI techniques like LSTM and deep Q-learning can reduce forecasting errors to below 5%, drawing on international experiences from Germany, China, UAE, South Korea, and the EU, and proposes policy recommendations.

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

日本でも再生可能エネルギーの大量導入に伴う系統安定化が課題となっており、特にAIによる予測技術はSSBJや有報でのリスク開示にも関連する点で示唆に富む。

In the global GX context

This study contributes to the global discourse on AI-driven grid management for renewable integration, offering a case study from Uzbekistan that complements experiences in Germany and China, and is relevant for TCFD/ISSB climate risk disclosures.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI for energy forecasting and grid optimization researchers can gain insights from LSTM and reinforcement learning applications in a developing country context.

🏢実務担当者:Grid operators and renewable energy developers can learn about AI-based tools for load balancing and storage management to improve reliability.

🏛政策担当者:Energy regulators can consider AI-enabled digital infrastructure as part of their strategy to integrate high shares of renewables while maintaining grid stability.

📄 抄録（日本語訳）

本稿は、ウズベキスタン国家電力系統における再生可能エネルギー源（RES）の間欠性課題への対処における人工知能（AI）の役割を検討するものである。ウズベキスタンが2030年までに再生可能エネルギー設備容量25 GWを達成するという戦略目標に向けて前進する中、太陽光発電および風力発電システムの確率的発電特性は、系統安定性、周波数調整、および給電効率に重大なリスクをもたらしている。本研究は、AIベースの予測システム、リアルタイム負荷平準化アルゴリズム、スマートグリッド技術、バッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）、およびデジタルエネルギー管理インフラを分析する。ドイツ、中国、UAE、韓国、および欧州連合からの国際的経験を用いた比較評価が実施される。調査結果は、Long Short-Term Memory（LSTM）ニューラルネットワーク、Deep Q-Learningアルゴリズム、およびAI駆動型デジタルツイン技術が、ウズベキスタンの気候および運用条件下で再生可能エネルギー予測誤差を5%未満に低減できることを実証している。本稿はさらに、AI最適化およびデジタル管理されたエネルギーシステムへの移行を加速することを目的とした実践的推奨事項、制度改革措置、および政策指針を提案する。

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 article examines the role of artificial intelligence (AI) in addressing the intermittency challenge of renewable energy sources (RES) within Uzbekistan’s national power system. As Uzbekistan advances toward its strategic target of achieving 25 GW of installed renewable energy capacity by 2030, the stochastic generation characteristics of solar photovoltaic and wind power systems pose significant risks to grid stability, frequency regulation, and dispatch efficiency. The study analyses AI-based forecasting systems, real-time load balancing algorithms, smart grid technologies, battery energy storage systems (BESS), and digital energy management infrastructure. A comparative assessment is conducted using international experiences from Germany, China, the UAE, South Korea, and the European Union. The findings demonstrate that Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks, Deep Q-Learning algorithms, and AI-driven digital twin technologies can reduce renewable energy forecasting errors to below 5% under Uzbekistan’s climatic and operational conditions. The article further proposes practical recommendations, institutional reform measures, and policy directions aimed at accelerating the transition toward an AI-optimised and digitally managed energy system.

🔗 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。