Evolution of AI in Grid-Connected Renewable Energy Systems: A Systematic Literature Mapping
Notice bibliographique
Résumé
The integration of artificial intelligence in grid-connected renewable energy systems is gaining increasing attention as a means to enhance efficiency, stability, and intelligent control.Yet, despite the growing interest, existing studies remain scattered across disciplines, lacking a structured overview of the research landscape.This paper presents a systematic literature mapping that investigates and synthesizes the current state of research through the lens of six key research questions.By applying a structured search strategy to the Scopus database, we identified 232 peer-reviewed articles published between 2014 and 2025 that met clearly defined inclusion and exclusion criteria.Each study was examined using both quantitative and qualitative analysis, covering key aspects such as dominant AI methods, renewable energy sources, main applications, simulation environments, collaboration networks, and the extent of real-world hardware implementations.Visualization tools like VOSviewer and Bibliometrix were used to map publication trends and co-authorship patterns.The findings reveal a sharp increase in research activity after 2020, with machine learning and neural networks leading the way, particularly in applications related to solar PV and hybrid systems.Most efforts are concentrated on simulation-based optimization and forecasting, while hardware integration is still underrepresented.This review not only maps out the current research landscape but also highlights research gaps and points toward promising directions for future interdisciplinary work and practical deployment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».