低炭素移行に向けた統合エネルギーシステムのためのAI駆動型多目的最適化と多基準意思決定：批判的レビューと展望
AI-driven multi-objective optimization and multi-criteria decision-making for integrated energy systems for low-carbon transitions: A critical review and perspective (原題)
Yitong Dong, Jiashu Kong, Pow‐Seng Yap, Yuekuan Zhou
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、低炭素移行に向けた統合エネルギーシステム（IES）の設計・運用において、AI駆動型の多目的最適化と多基準意思決定（MCDM）を統合する研究を批判的にレビューし、今後の展望を示す。再生可能エネルギー導入や系統運用、脱炭素経路の評価にAI手法をどう組み込むかが焦点となる。政策・産業応用に向けた方法論的課題と研究方向を整理する。
English
This critical review examines how AI-driven multi-objective optimization and multi-criteria decision-making are applied to integrated energy systems for low-carbon transitions. It synthesizes methods for designing and operating renewables-heavy systems and evaluating decarbonization pathways, and outlines research gaps and future directions for policy and industrial application.
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
日本では第7次エネルギー基本計画やGX推進戦略のもと、再生可能エネルギー大量導入と系統安定化、地域統合エネルギーシステムの最適運用が政策課題となっている。AI最適化・MCDMの知見は、電力・熱・水素を統合した脱炭素システム設計や自治体・企業のGX投資判断に応用可能で、SSBJ開示における移行計画の定量根拠づくりにも寄与しうる。
In the global GX context
Globally, integrated energy system optimization underpins credible transition plans and net-zero pathways that feed into TCFD/ISSB-aligned disclosure and transition finance. This review maps how AI and MCDM tools can make decarbonization pathway modeling more robust and decision-relevant for utilities, regulators, and investors.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI最適化・MCDMとエネルギーシステムモデリングを橋渡しする方法論的レビューとして、脱炭素経路研究の設計に有用。
🏢実務担当者:再生可能エネルギー統合や系統運用の最適化検討、脱炭素投資の意思決定支援ツール選定の参考になる。
🏛政策担当者:エネルギー基本計画やGX政策における統合エネルギーシステム設計・評価手法の選択に示唆を与える。
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.rser.2026.117496first seen 2026-09-25 04:42:19
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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。