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市場調査レポート
商品コード
1679317

再生可能エネルギーにおける人工知能市場の2030年までの予測：供給源別、展開モード別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Artificial Intelligence in Renewable Energy Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Source, Deployment Mode, Technology, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=144.06円
再生可能エネルギーにおける人工知能市場の2030年までの予測：供給源別、展開モード別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年03月03日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）の世界市場は、2024年に9億4,050万米ドルを占め、予測期間中にCAGR 25.2％で成長し、2030年には36億2,231万米ドルに達すると予測されています。

高度なアルゴリズム、機械学習、データ分析が再生可能エネルギーで使用され、太陽光、風力、水力などの再生可能エネルギー源からのエネルギー生産、分配、消費を最大化します。AIはグリッド管理を強化し、エネルギー需要を予測し、効率を向上させ、再生可能エネルギーインフラの予測保守を可能にします。AIを統合することで、エネルギー・プロバイダーはコストを最小化し、二酸化炭素排出量を削減し、信頼性を高めることができ、よりクリーンな世界のエネルギー・システムへの移行において、再生可能エネルギーをより持続可能でスケーラブルなものにすることができます。

グリッド最適化のニーズの高まり

電力システムの複雑化と再生可能エネルギーの統合により、効率的なグリッド管理のための高度なAIソリューションが必要とされています。AIは、エネルギー需要の予測、供給の管理、送電網の安定性の確保に役立ちます。また、エネルギー貯蔵と配電を最適化し、損失を減らして効率を向上させることもできます。さらにAIは、太陽光や風力などの分散型エネルギー資源の統合を促進し、グリッドの柔軟性を高めることができます。再生可能エネルギーの導入が進むにつれ、高度なグリッド最適化ツールの必要性も高まっています。それゆえ、AIは現代のエネルギー・グリッドに不可欠なものとなりつつあります。

AIモデルのエネルギー消費

AIモデルに必要な高い計算能力は、大きなエネルギー消費につながる可能性があります。このエネルギー消費は、再生可能エネルギー・システムで達成される効率向上を帳消しにしてしまうこともあります。大規模なAIモデルのトレーニングには膨大な計算リソースが必要であり、これはエネルギー消費の増加につながります。さらに、リアルタイムのデータ分析と意思決定のためのAIシステムの継続的な稼働は、エネルギー消費にさらに拍車をかける。これは、再生可能エネルギー分野におけるAIの持続可能性に対する課題となっています。AIの利点とエネルギーフットプリントのバランスをとることは、依然として重要な課題です。

スマートグリッドへの投資の増加

スマートグリッドは、エネルギー管理を改善するために、高度なセンサー、通信ネットワーク、AIアルゴリズムを組み込んでいます。これらの投資は、送電網の信頼性を高め、停電を減らし、効率を高めることを目的としています。AIは、予知保全、需要予測、ダイナミック・グリッド・バランシングを可能にすることで、スマートグリッドにおいて極めて重要な役割を果たしています。政府や民間セクターがスマートグリッド・インフラに投資するにつれ、AIベースのソリューションに対する需要が高まることが予想されます。これは、再生可能エネルギー市場におけるAIの大きな成長機会となります。

データ・セキュリティとプライバシーへの懸念

再生可能エネルギー発電におけるAIアプリケーションによって生成される膨大なデータは、データ・セキュリティとプライバシーに関する懸念を引き起こします。機密データへの不正アクセスは、重大なセキュリティ侵害や金銭的損失につながる可能性があります。さらに、AIとグリッド・インフラとの統合は、サイバー攻撃の潜在的な標的となります。これらの脅威から守るためには、強固なサイバーセキュリティ対策を確保することが極めて重要です。データ保護規制の遵守は、再生可能エネルギーにおけるAIシステム管理の複雑さをさらに高めています。これらのセキュリティ課題に対処することは、この分野でAIを広く採用するために不可欠です。

COVID-19の影響

パンデミックは、再生可能エネルギー分野でのAIを含むデジタル技術の採用を加速させました。AIは遠隔監視、予知保全、ロックダウン時のエネルギー使用の最適化などに活用されています。レジリエントでフレキシブルなエネルギーシステムの必要性がより明確になり、AIソリューションへの投資が促進されました。しかし、パンデミックは、エネルギー・インフラの途絶に対する脆弱性も浮き彫りにしました。このような危機の際にエネルギーシステムの信頼性と安定性を確保することは極めて重要です。

予測期間中、水力発電分野が最大となる見込み

水力発電分野は、インフラが確立されていることと、AIを統合して運用を最適化し効率を高める可能性があることから、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。AIは水流管理を改善し、機器の故障を予測し、エネルギー生産を最適化することができます。環境への影響を最小限に抑えながら大量の再生可能エネルギーを発電できることから、水力発電は魅力的な選択肢となっています。さらに、AIの統合は水力発電システムの持続可能性と信頼性をさらに高めることができます。

予測期間中、住宅用セグメントのCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、住宅セグメントが最も高い成長率を示すと予測されます。AI対応エネルギー管理システムは、エネルギー使用を最適化し、コストを削減し、住宅所有者の利便性を高めることができます。屋上太陽光発電のような分散型再生可能エネルギー発電の増加は、住宅環境におけるAIソリューションの採用をさらに促進します。さらに、住宅用再生可能エネルギーシステムに対する政府の奨励金や補助金もこの成長に寄与しています。

最大のシェアを持つ地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、再生可能エネルギーインフラへの多額の投資により、最大の市場シェアを占めると予想されます。中国やインドのような国々は、政府のイニシアチブと有利な政策に支えられ、再生可能エネルギーの導入を主導しています。この地域は持続可能な開発と二酸化炭素排出量の削減に重点を置いており、エネルギー管理におけるAIソリューションの需要を促進しています。さらに、この地域には主要なAI技術プロバイダーが存在し、市場の成長をさらに後押ししています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域は、政府の強力な支援、技術の進歩、再生可能エネルギーソリューションの堅調な市場により、最も高いCAGRを示すと予測されます。米国とカナダは、二酸化炭素排出量の削減とエネルギー効率向上の必要性から、AIと再生可能エネルギープロジェクトに多額の投資を行っています。さらに、北米における主要AI・再生可能エネルギー企業の存在が、この高い成長率に寄与しています。

無料のカスタマイズ提供：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場企業の包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査情報源
    • 1次調査情報源
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場：供給源別

  • 風力エネルギー
  • 水力発電
  • 太陽エネルギー
  • 地熱エネルギー
  • バイオエネルギー
  • その他の供給源

第6章 再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場：展開モード別

  • オンプレミス
  • クラウドベース

第7章 再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場：技術別

  • 機械学習（ML）
  • ディープラーニング
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータビジョン
  • その他の技術

第8章 再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場：用途別

  • エネルギー予測
  • エネルギー貯蔵管理
  • グリッド管理と最適化
  • 予測メンテナンス
  • 需要応答管理
  • エネルギー取引
  • その他の用途

第9章 再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場：エンドユーザー別

  • 公益事業および発電会社
  • 再生可能エネルギー企業
  • 政府および公共部門
  • 商業・工業部門
  • 住宅
  • その他のエンドユーザー

第10章 再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他の欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他のアジア太平洋
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他の南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他の中東・アフリカ

第11章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

  • Google
  • Microsoft
  • IBM
  • Siemens
  • General Electric（GE）
  • Schneider Electric
  • ABB Ltd.
  • Tesla
  • Enel Group
  • NextEra Energy
  • Shell AI
  • GridBeyond

1213 Kayrros

  • Open Energi
  • Autogrid Systems
  • Verdigris Technologies
  • Innowatts
  • Uptake Technologies
  • Xcel Energy
  • UrbanChain
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Region (2022-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Source (2022-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Wind Energy (2022-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Hydropower (2022-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Solar Energy (2022-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Geothermal Energy (2022-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Bioenergy (2022-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Other Sources (2022-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Deployment Mode (2022-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By On-Premises (2022-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Cloud-Based (2022-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Technology (2022-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Machine Learning (ML) (2022-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Deep Learning (2022-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2022-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Computer Vision (2022-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Other Technologies (2022-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Application (2022-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Energy Forecasting (2022-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Energy Storage Management (2022-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Grid Management & Optimization (2022-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Predictive Maintenance (2022-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Demand Response Management (2022-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Energy Trading (2022-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Other Applications (2022-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By End User (2022-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Utilities & Power Generation Companies (2022-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Renewable Energy Companies (2022-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Government & Public Sector (2022-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Commercial & Industrial Sector (2022-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Residential (2022-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market Outlook, By Other End Users (2022-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC28900

According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market is accounted for $940.50 million in 2024 and is expected to reach $3622.31 million by 2030 growing at a CAGR of 25.2% during the forecast period. Advanced algorithms, machine learning, and data analytics are used in renewable energy to maximize energy production, distribution, and consumption from renewable sources such as solar, wind, and hydro. AI enhances grid management, predicts energy demand, improves efficiency, and enables predictive maintenance of renewable energy infrastructure. By integrating AI, energy providers can minimize costs, reduce carbon emissions, and enhance reliability, making renewable energy more sustainable and scalable in the transition toward a cleaner global energy system.

Market Dynamics:

Driver:

Rising need for grid optimization

The increasing complexity of power systems and the integration of renewable energy sources necessitate advanced AI solutions for efficient grid management. AI can help in predicting energy demand, managing supply, and ensuring the stability of the grid. It can also optimize energy storage and distribution, reducing losses and improving efficiency. Moreover, AI can facilitate the integration of distributed energy resources like solar and wind, enhancing grid flexibility. As renewable energy adoption grows, so does the need for sophisticated grid optimization tools. Hence, AI is becoming indispensable in modern energy grids.

Restraint:

Energy consumption of AI models

The high computational power required for AI models can lead to significant energy consumption. This energy consumption can sometimes offset the efficiency gains achieved in renewable energy systems. Training large AI models requires substantial computational resources, which translates to increased energy use. Additionally, the continuous operation of AI systems for real-time data analysis and decision-making further adds to energy consumption. This poses a challenge for the sustainability of AI in the renewable energy sector. Balancing the benefits of AI with its energy footprint remains a critical concern.

Opportunity:

Increased investments in smart grids

Smart grids incorporate advanced sensors, communication networks, and AI algorithms to improve energy management. These investments aim to enhance grid reliability, reduce outages, and increase efficiency. AI plays a pivotal role in smart grids by enabling predictive maintenance, demand forecasting, and dynamic grid balancing. As governments and private sectors invest in smart grid infrastructure, the demand for AI-based solutions is set to rise. This presents a significant growth opportunity for AI in the renewable energy market.

Threat:

Data security and privacy concerns

The extensive data generated by AI applications in renewable energy raises concerns about data security and privacy. Unauthorized access to sensitive data can lead to significant security breaches and financial losses. Additionally, the integration of AI with grid infrastructure makes it a potential target for cyber-attacks. Ensuring robust cyber-security measures is crucial to protect against these threats. Compliance with data protection regulations further adds to the complexity of managing AI systems in renewable energy. Addressing these security challenges is vital for the widespread adoption of AI in this sector.

Covid-19 Impact

The pandemic has accelerated the adoption of digital technologies, including AI, in the renewable energy sector. AI has been leveraged for remote monitoring, predictive maintenance, and optimizing energy usage during lockdowns. The need for resilient and flexible energy systems has become more apparent, driving investments in AI solutions. However, the pandemic has also highlighted the vulnerability of energy infrastructure to disruptions. Ensuring the reliability and stability of energy systems during such crises is crucial.

The hydropower segment is expected to be the largest during the forecast period

The hydropower segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to the established infrastructure and the potential for integrating AI to optimize operations and enhance efficiency. AI can improve water flow management, predict equipment failures, and optimize energy production. The ability to generate large amounts of renewable energy with minimal environmental impact makes hydropower an attractive option. Additionally, the integration of AI can further enhance the sustainability and reliability of hydropower systems.

The residential segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the residential segment is predicted to witness the highest growth rate. AI-enabled energy management systems can optimize energy usage, reducing costs and enhancing convenience for homeowners. The rise of distributed renewable energy generation, such as rooftop solar, further drives the adoption of AI solutions in residential settings. Additionally, government incentives and subsidies for residential renewable energy systems contribute to this growth.

Region with largest share:

During the forecast period, Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, due to significant investments in renewable energy infrastructure. Countries like China and India are leading the charge in renewable energy adoption, supported by government initiatives and favourable policies. The region's focus on sustainable development and reducing carbon emissions drives the demand for AI solutions in energy management. Additionally, the presence of major AI technology providers in the region further boosts market growth.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to strong government support, technological advancements, and a robust market for renewable energy solutions. The United States and Canada are investing heavily in AI and renewable energy projects, driven by the need to reduce carbon emissions and enhance energy efficiency. Additionally, the presence of leading AI and renewable energy companies in North America contributes to this high growth rate.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market include Google, Microsoft, IBM, Siemens, General Electric (GE), Schneider Electric, ABB Ltd., Tesla, Enel Group, NextEra Energy, Shell AI, GridBeyond, Kayrros, Open Energi, Autogrid Systems, Verdigris Technologies, Innowatts, Uptake Technologies, Xcel Energy, and UrbanChain.

Key Developments:

In January 2025, General Electric (GE) America's leading energy manufacturing company, is planning to invest nearly $600 million in its U.S. factories and facilities over the next two years to help meet the surging electricity demands around the world.

In July 2024, Siemens consortium partners with Bengaluru Metro Rail Corporation Limited for Rail Electrification technologies. Siemens Limited, as part of a consortium along with Rail Vikas Nigam Limited (RVNL), has secured an order from Bangalore Metro Rail Corporation Limited (BMRCL) for electrification of Bengaluru Metro Phase 2 project contributing to sustainable public transport in the city.

Sources Covered:

  • Wind Energy
  • Hydropower
  • Solar Energy
  • Geothermal Energy
  • Bioenergy
  • Other Sources

Deployment Modes Covered:

  • On-Premises
  • Cloud-Based

Technologies Covered:

  • Machine Learning (ML)
  • Deep Learning
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Energy Forecasting
  • Energy Storage Management
  • Grid Management & Optimization
  • Predictive Maintenance
  • Demand Response Management
  • Energy Trading
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Utilities & Power Generation Companies
  • Renewable Energy Companies
  • Government & Public Sector
  • Commercial & Industrial Sector
  • Residential
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2022, 2023, 2024, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market, By Source

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Wind Energy
  • 5.3 Hydropower
  • 5.4 Solar Energy
  • 5.5 Geothermal Energy
  • 5.6 Bioenergy
  • 5.7 Other Sources

6 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market, By Deployment Mode

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 On-Premises
  • 6.3 Cloud-Based

7 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market, By Technology

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Machine Learning (ML)
  • 7.3 Deep Learning
  • 7.4 Natural Language Processing (NLP)
  • 7.5 Computer Vision
  • 7.6 Other Technologies

8 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Energy Forecasting
  • 8.3 Energy Storage Management
  • 8.4 Grid Management & Optimization
  • 8.5 Predictive Maintenance
  • 8.6 Demand Response Management
  • 8.7 Energy Trading
  • 8.8 Other Applications

9 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Utilities & Power Generation Companies
  • 9.3 Renewable Energy Companies
  • 9.4 Government & Public Sector
  • 9.5 Commercial & Industrial Sector
  • 9.6 Residential
  • 9.7 Other End Users

10 Global Artificial Intelligence (AI) in Renewable Energy Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 Google
  • 12.2 Microsoft
  • 12.3 IBM
  • 12.4 Siemens
  • 12.5 General Electric (GE)
  • 12.6 Schneider Electric
  • 12.7 ABB Ltd.
  • 12.8 Tesla
  • 12.9 Enel Group
  • 12.10 NextEra Energy
  • 12.11 Shell AI
  • 12.12 GridBeyond

1213 Kayrros

  • 12.14 Open Energi
  • 12.15 Autogrid Systems
  • 12.16 Verdigris Technologies
  • 12.17 Innowatts
  • 12.18 Uptake Technologies
  • 12.19 Xcel Energy
  • 12.20 UrbanChain