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DER統合のためのAIAI for DER Integration AIの技術は、グリッドや市場の様々なオペレーションのためにエネルギー産業に導入されています。エネルギー業界におけるAIの最も説得力のあるアプリケーションの一つは、分散型エネルギー資源（DER）の統合... もっと見る
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サマリーAIの技術は、グリッドや市場の様々なオペレーションのためにエネルギー産業に導入されています。エネルギー業界におけるAIの最も説得力のあるアプリケーションの一つは、分散型エネルギー資源（DER）の統合のためのものです。AIは、市場の変化やグリッドの要求に応じて、リアルタイムに最適化し、自律的に判断するためのツールとして成功していることが証明されています。 グリッドがよりダイナミックに、より分散的になるにつれ、負荷や発電量の予測、デマンドレスポンス（DR）、電力品質管理、電圧調整など、グリッドを管理・運用するための従来の方法では十分ではありません。AIソリューションは、グリッドインフラ、市場価格、供給、需要、ロードプロファイル、天気予報などのリアルタイムデータを取り込むことで、DERの自律的かつインテリジェントな統合を可能にします。運用技術（OT）システムプロバイダーは、AI分析ソフトウェアモジュールを開発し、SaaS（Software as a Service）ソリューションを提供する公益事業に特化したデータ分析プロバイダーとこの分野で競合しています。 このGuidehouse Insightsレポートでは、DERの統合を可能にするAI機能の概要について、主要な業界動向、アプリケーション、市場の推進要因と障壁、技術的な検討事項などを説明しています。さらに、世界市場の予測は、アプリケーションセグメント（グリッド管理、デマンドサイド管理、顧客中心のアプリケーション）と支出セグメント（ソフトウェア、統合およびアップグレードサービス、保守、SaaS）に分けて説明しています。世界の主要地域を網羅し、予測期間は2030年までとしています。
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目次 目次 1.エグゼクティブサマリー 1.1 はじめに 1.2 市場予測 2.市場の課題 2.1 ニューラルグリッド 2.2 DERの統合 2.3 AI 2.3.1 DER統合のためのAI 2.3.1.1 グリッド管理アプリケーション 2.3.1.2 デマンドサイド管理アプリケーション 2.3.1.3 顧客中心のアプリケーション 2.4 マーケットドライバー 2.4.1 The Expanding Role of DER 2.4.1.1 The Role of the Prosumer 2.4.2 Digital Transformation 2.4.3 Grid Reliability and Power Quality 2.5 Market Barriers 2.5.1 Cost 2.5.2 Data Collection and Management 2.5.3 Integration with Legacy Utility Infrastructure 3.技術的課題 3.1 はじめに 3.2 ADMS 3.3 DERMS 3.4 AMI 3.5 GIS 3.6 支援データシステム 3.7 エネルギー取引プラットフォーム 3.8 公益事業者向けAIベースソリューションの展開・購入モデル 4.主要な業界プレーヤー 4.1 OT ベンダーおよびソリューションプロバイダー 4.1.1 General Electric 4.1.2 Landis+Gyr 4.1.3 Oracle 4.1.4 Schneider Electric 4.2 データ分析およびSaaS プロバイダー 4.2.1 Amperon 4.2.2 Bidgely 4.2.3 C3 AI 4.2.4 Dexter 4.2.5 Grid4C 4.2.6 Uplight 5.市場予測 5.1 はじめに 5.2 世界市場予測 5.2.1 北米 5.2.2 欧州 5.2.3 アジア太平洋地域 5.2.3.1 中国 5.2.4 中南米 5.2.5 中東・アフリカ 6. 結論 と推奨事項 7.頭字語と略語のリスト 8.目次 9 .図表 一覧 10 .10. 調査範囲、情報源と方法論、注釈 LIST OF CHARTS AND FIGURES
LIST OF TABLES
SummaryこのGuidehouse Insightsレポートでは、DERの統合を可能にするAI機能の概要について、主要な業界動向、アプリケーション、市場の推進要因と障壁、技術的な検討事項などを説明しています。
Report Description AI techniques have been deployed in the energy industry for a variety of grid and market operations. One of the most compelling applications of AI in the energy industry is for the integration of distributed energy resources (DER). AI has proven to be a successful tool for optimizing and autonomizing decisions in real time to meet changes in the market and the demands of the grid. As the grid becomes more dynamic and distributed, traditional methods for managing and operating the grid—such as load and generation forecasting, demand response (DR), power quality management, and voltage regulation—are not sufficient. AI solutions enable autonomous and intelligent integration of DER by incorporating real-time data on grid infrastructure, market pricing, supply, demand, load profiles, and weather forecasts. Operational technology (OT) system providers have developed AI analytics software modules and are competing in this space with utility-focused data analytics providers that offer software as a service (SaaS) solutions. This Guidehouse Insights report provides an overview of AI capabilities for enabling DER integration, including a discussion of key industry trends, applications, market drivers and barriers, and technology considerations. Additionally, the global market forecast is broken down by application segment (grid management, demand side management, and customer-centric applications) and spending segment (software, integration and upgrade services, maintenance, and SaaS). All major global regions are included, and the forecast period extends through 2030.
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Table of Contents
TABLE OF CONTENTS
1. Executive Summary
1.1 Introduction
1.2 Market Forecast
2. Market Issues
2.1 The Neural Grid
2.2 Integrated DER
2.3 AI
2.3.1 AI for DER Integration
2.3.1.1 Grid Management Applications
2.3.1.2 Demand Side Management Applications
2.3.1.3 Customer-Centric Applications
2.4 Market Drivers
2.4.1 The Expanding Role of DER
2.4.1.1 The Role of the Prosumer
2.4.2 Digital Transformation
2.4.3 Grid Reliability and Power Quality
2.5 Market Barriers
2.5.1 Cost
2.5.2 Data Collection and Management
2.5.3 Integration with Legacy Utility Infrastructure
3. Technology Issues
3.1 Introduction
3.2 ADMSs
3.3 DERMSs
3.4 AMI
3.5 GIS
3.6 Supporting Data Systems
3.7 Energy Trading Platforms
3.8 Deployment and Purchasing Models for AI-Based Solutions for Utilities
4. Key Industry Players
4.1 OT Vendors and Solutions Providers
4.1.1 General Electric
4.1.2 Landis+Gyr
4.1.3 Oracle
4.1.4 Schneider Electric
4.2 Data Analytics and SaaS Providers
4.2.1 Amperon
4.2.2 Bidgely
4.2.3 C3 AI
4.2.4 Dexter
4.2.5 Grid4C
4.2.6 Uplight
5. Market Forecasts
5.1 Introduction
5.2 Global Market Forecasts
5.2.1 North America
5.2.2 Europe
5.2.3 Asia Pacific
5.2.3.1 China
5.2.4 Latin America
5.2.5 Middle East & Africa
6. Conclusions and Recommendations
7. Acronym and Abbreviation List
8. Table of Contents
9. Table of Charts and Figures
10. Scope of Study, Sources and Methodology, Notes
LIST OF CHARTS AND FIGURES
LIST OF TABLES
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