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AI最適化スマートグリッド：持続可能なデジタル経済に向けたインドの再生可能エネルギー転換を支える

AI-Optimized Smart Grids: Powering India's Renewable Energy Transition for a Sustainable Digital Economy (原題)

Kesna Prince, Kiruthika B, Nirmala M

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)📚 査読済 / ジャーナル2026-09-30#エネルギー転換Origin: JP経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.5281/zenodo.22722839
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.22722839

🤖 gxceed AI 要約

日本語

インドの再生可能エネルギー転換における系統安定性・需要予測・間欠電源統合の課題に対し、AIを用いた負荷予測・故障検知・需要応答管理の役割を検討。Grid MissionやIndiaAI Mission等の政策とSDG-7/13、Viksit Bharat @2047を結びつけ、導入コスト・データ相互運用性・サイバーセキュリティ・人材不足を障壁として整理する。AI最適化エネルギーシステムが政策と人材育成を伴えばインドを世界のリーダーに位置づけ得ると結論づけるレビュー論文。

English

This review examines how AI-enabled smart grids address grid stability, demand forecasting, and intermittent renewable integration in India. It links AI deployment to national missions (Grid Mission, IndiaAI Mission, NITI Aayog) and SDG-7/13, while identifying cost, data interoperability, cybersecurity, and skills gaps as scaling barriers. It argues AI-optimized energy systems can position India as a sustainable energy leader under Viksit Bharat @2047.

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

日本では再エネ大量導入に伴う系統安定化・需給調整が喫緊の課題であり、AI活用の政策設計や人材育成の議論は参考になる。ただしESG開示やSSBJ・有報対応との直接接続はなく、GX開示文脈での示唆は限定的。

In the global GX context

Globally, this speaks to the operational backbone of transition finance: credible decarbonization pathways require grid reliability and data infrastructure that AI can support. It adds a Global South policy perspective to ISSB/TCFD-era discussions on how enabling infrastructure underpins corporate climate targets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI×電力系統の政策・技術統合モデルと、インド特有の障壁（データ相互運用性・人材）の整理が参考になる。

🏢実務担当者:再エネ調達や系統接続を進める企業にとって、AI需要予測・需要応答が系統制約リスクをどう緩和し得るかの示唆を提供する。

🏛政策担当者:AI活用型スマートグリッド普及には、データ標準化・サイバーセキュリティ・人材育成を一体で設計する必要がある点を政策立案に活かせる。

📄 Abstract（原文）

Abstract India's transition toward a renewable energy-led economy faces critical challenges in grid stability, demand forecasting, and efficient integration of intermittent power sources such as solar and wind. Artificial Intelligence (AI) is increasingly central to overcoming these constraints, enabling predictive load forecasting, real-time fault detection, and autonomous demand-response management across smart grid. Grid Mission, the IndiaAI Mission, and NITI Aayog's National Strategy for Artificial Intelligence. It further examines barriers to scale, including high implementation costs, inconsistent data interoperability across state utilities, cybersecurity vulnerabilities in AI-integrated grid systems, and the skills gap in AI-energy hybrid expertise. Through a review-based analytical framework, the paper proposes an integrated model aligning AI-enabled smart grid deployment with SDG-7 (Affordable and Clean Energy) and SDG-13 (Climate Action) within India's Viksit Bharat @2047 vision. The findings suggest that AI-optimized energy systems, if scaled with supportive policy and skilled workforce development, can position India as a global leader in sustainable, technology-driven energy infrastructure.

🔗 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。