論文の概要: SolarChain: Bridging Physical Law, Verifiable Trust, and Sustainable Markets for Urban Energy Resilience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23162v1
• Date: Fri, 22 May 2026 02:30:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.163052
• Title: SolarChain: Bridging Physical Law, Verifiable Trust, and Sustainable Markets for Urban Energy Resilience
• Title（参考訳）: SolarChain: 都市エネルギーレジリエンスのためのブリッジ物理法、検証可能な信頼と持続可能な市場
• Authors: Shilin Ou, Yifan Xu, Zhenshan Zhang, Luyao Zhang, Ming-Chun Huang,
• Abstract要約: 都市部での脱炭には、何百万もの破片生産者にわたる屋上ソーラーのスケーリングが必要である。 経済的なインセンティブは、実際のインフラ配置よりも憶測に報いることが多い。 太陽エネルギー変換の熱力学的限界にデジタル説明責任を固定するプラットフォームであるSolarChainを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.077766580187045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban decarbonization requires scaling rooftop solar across millions of fragmented producers, yet cities face a fundamental tension: energy data is easily manipulated, and economic incentives often reward speculation rather than actual infrastructure deployment. We present SolarChain, a platform that resolves both problems by anchoring digital accountability to the thermodynamic limits of solar energy conversion. Using real-time meteorological data, geospatial coordinates, and first-principles calculations of solar yield, the system establishes a hard physical boundary for every panel's maximum possible output; any reported generation exceeding this limit is automatically rejected before entering the shared ledger. This trustless verification enables a peer-to-peer marketplace with programmatic reward structures that continuously reinvest value into equipment maintenance and market liquidity, preventing the speculative hoarding that typically destabilizes blockchain-based marketplaces. When electricity is consumed, the corresponding digital credits are permanently retired in direct proportion to physical energy dissipation, creating an auditable one-to-one mapping between urban consumption and carbon accounting. Deployed across heterogeneous city nodes, the prototype demonstrates resilience against data injection attacks while lowering capital barriers for community-level solar expansion. Beyond energy, the framework offers a general model for coordinating economic activity with physical law in any domain where distributed infrastructure demands both data integrity and sustainable investment. We release the data and code as open-access on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 都市での脱炭には、何百万もの生産者が屋根上のソーラーをスケーリングする必要があるが、都市は根本的な緊張に直面している:エネルギーデータは容易に操作でき、経済的なインセンティブは、実際のインフラ配置よりも推測に報いることが多い。 太陽エネルギー変換の熱力学的限界にデジタル説明責任を固定することで、両方の問題を解決するプラットフォームであるSolarChainを提案する。 リアルタイム気象データ、地理空間座標、および太陽収量の第一原理計算を用いて、システムは全てのパネルの最大出力に対するハード物理境界を確立し、この制限を超える報告された生成は共有台帳に入る前に自動的に拒否される。 この信頼性のない検証により、プログラム的な報酬構造を備えたピアツーピアのマーケットプレースは、機器のメンテナンスと市場の流動性に継続的に価値を再投資し、一般的にブロックチェーンベースのマーケットプレースを不安定にする投機的障害を防ぐことができる。 電気が消費されると、対応するデジタルクレジットは物理的エネルギーの散逸に比例して永久に引退し、都市消費と炭素収支の間の監査可能な1対1のマッピングを作成する。 不均一な都市ノードに展開されたプロトタイプは、データインジェクション攻撃に対するレジリエンスを実証し、コミュニティレベルの太陽膨張のための資本障壁を低くする。 エネルギー以外にも、このフレームワークは、分散インフラストラクチャがデータ完全性と持続的な投資の両方を要求する領域において、物理的な法律で経済活動を調整するための一般的なモデルを提供する。 当社は、GitHubでオープンアクセスとしてデータとコードを公開しています。

関連論文リスト

• AI and Open-data Driven Scalable Solar Power Profiling [48.72868465736126]
  本稿では、オープンデータからソーラーパネルを検出し、都市レベルのソーラーパワープロファイルを生成するための、オープンでスケーラブルなフレームワークを提案する。 ファンデーションビジョンAIモデルを利用して、オープンソースの衛星画像からソーラーパネルを検出する。 このフレームワークは、プロプライエタリなイメージ、手動ラベリング、クローズドソースモデルへの依存を減らし、ソーラープランニングと分析のための透明でスケーラブルなアプローチを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-04T15:37:52Z)
• Enabling users to work sustainably on shared institute computing resources [0.5277024349608834]
  VISPAプロジェクトは、研究と教育における物理データ分析をサポートする、自己管理型の中規模コンピューティングクラスタである。 監視システムは、現在1ジューブ当たりのエネルギー消費を記録している。 ドイツ電力網の再生可能シェアに関するリアルタイムデータは、グリーンウィンドウのスケジューリングを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-13T18:17:39Z)
• Ultra-short-term solar power forecasting by deep learning and data reconstruction [60.200987006598524]
  深層学習に基づく超短周期太陽エネルギー予測とデータ再構成を提案する。 我々は、ターゲット予測期間に対する長期的および短期的依存関係をキャプチャするために、ディープラーニングモデルを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-21T14:22:35Z)
• GloSoFarID: Global multispectral dataset for Solar Farm IDentification in satellite imagery [1.2021565114959365]
  本研究は、ソーラーパネルファームのマルチスペクトル衛星画像の包括的グローバルデータセットを初めて開発する。 これは、世界中のソーラーパネルファームの展開と分布を正確にマッピングし分析できる、堅牢な機械学習モデルのトレーニング基盤を形成することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T04:10:50Z)
• Improving day-ahead Solar Irradiance Time Series Forecasting by Leveraging Spatio-Temporal Context [46.72071291175356]
  太陽発電は二酸化炭素の排出量を大幅に削減することで気候変動を緩和する大きな可能性を秘めている。 しかし、太陽光の固有の変動は、電力網に太陽エネルギーをシームレスに統合する上で大きな課題となる。 本稿では,衛星データを用いた時間的文脈の活用を目的としたディープラーニングアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T19:54:39Z)
• Blockchain-enabled Parametric Solar Energy Insurance via Remote Sensing [1.76179873429447]
  パラメトリックソーラーエネルギー保険は、太陽エネルギーの不足に対する財政補助金の機会を提供する。 我々は、最先端のゼロ知識証明(zk-SNARK)を利用して、プライバシー保護ブロックチェーンベースのソーラーエネルギー保険プラットフォームを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T05:41:35Z)
• Exploiting the Solar Energy Surplus for Edge Computing [2.468408769917523]
  クラウドサービスをプライベート、分散、ソーラーパワーのコンピューティング施設に移行する機会コストについて検討する。 我々は、コンピューティングリソースをクラウドプールにリースする潜在的収益と、余剰エネルギーをグリッドに販売することで得られる収益とを比較した。 結果は、このモデルが経済的に実現可能であり、技術的に実現可能であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T07:52:28Z)
• Demand-Side Scheduling Based on Multi-Agent Deep Actor-Critic Learning for Smart Grids [56.35173057183362]
  家庭用家電をネットでスケジュールできるスマートメーターが各家庭に備わっている需要側エネルギー管理の問題点を考察する。 目標は、リアルタイムの料金体系の下で全体のコストを最小化することです。 マルコフゲームとしてスマートグリッド環境の定式化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T07:32:40Z)
• Towards a Peer-to-Peer Energy Market: an Overview [68.8204255655161]
  本研究は, 電力市場を中心に, 現状と, プロシューマーによる分散型自己生成能力の増大傾向を比較した。 我々はP2P(Peer-to-Peer)エネルギー市場のための潜在的多層アーキテクチャを導入し、マイクログリッドの一部として、地域生産と地域消費の基本的な側面について議論する。 読者に全体像を示すため、スマートコントラクトやグリッド安定性といったエネルギー取引の関連要素についても精査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T20:32:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。