論文の概要: Large Foundation Models for Power Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07044v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 07:55:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 16:58:12.288821
• Title: Large Foundation Models for Power Systems
• Title（参考訳）: 電力系統の大規模基礎モデル
• Authors: Chenghao Huang, Siyang Li, Ruohong Liu, Hao Wang, Yize Chen
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)のような基礎的なモデルは、タスク固有のデータ収集やモデルトレーニングなしに、幅広いフォーマットのないクエリに応答することができる。 まず、電力系統の4つの代表的タスクにおける性能を検証し、既存の基礎モデルの可能性について検討する。 この結果から, 電力系統運用パイプラインの効率化と信頼性向上に向けた基礎モデルの有効性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9618567630474475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation models, such as Large Language Models (LLMs), can respond to a wide range of format-free queries without any task-specific data collection or model training, creating various research and application opportunities for the modeling and operation of large-scale power systems. In this paper, we outline how such large foundation model such as GPT-4 are developed, and discuss how they can be leveraged in challenging power and energy system tasks. We first investigate the potential of existing foundation models by validating their performance on four representative tasks across power system domains, including the optimal power flow (OPF), electric vehicle (EV) scheduling, knowledge retrieval for power engineering technical reports, and situation awareness. Our results indicate strong capabilities of such foundation models on boosting the efficiency and reliability of power system operational pipelines. We also provide suggestions and projections on future deployment of foundation models in power system applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)のような基盤モデルは、タスク固有のデータ収集やモデルトレーニングなしで、幅広いフォーマットフリーなクエリに応答でき、大規模電力システムのモデリングと運用のための様々な研究とアプリケーション機会を生み出す。 本稿では, GPT-4のような大規模基盤モデルがどのように開発されたのかを概説し, 電力・エネルギーシステムの課題にどのように活用できるかを論じる。 まず, 最適潮流(opf), 電気自動車(ev)スケジューリング, 電力工学技術報告の知識検索, 状況把握など, 電力系統領域を横断する4つの代表的なタスクにおける性能を検証することにより, 既存の基礎モデルの可能性を検討する。 その結果, 電力系統の運用パイプラインの効率と信頼性を高める上で, 基礎モデルの強力な能力が示された。 また、電力システムアプリケーションにおける基礎モデルの今後の展開に関する提案と予測も提供する。

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