論文の概要: Fault Diagnosis in Power Grids with Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08836v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 19:44:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 01:36:13.541255
• Title: Fault Diagnosis in Power Grids with Large Language Model
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた電力系統の故障診断
• Authors: Liu Jing, Amirul Rahman,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用して,故障診断精度と説明可能性を向上させる手法を提案する。 我々は、複雑なデータの解釈においてLLMを導くために、包括的でコンテキスト対応のプロンプトを設計した。 実験により,診断精度,説明可能性品質,応答コヒーレンス,文脈理解の大幅な改善が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Power grid fault diagnosis is a critical task for ensuring the reliability and stability of electrical infrastructure. Traditional diagnostic systems often struggle with the complexity and variability of power grid data. This paper proposes a novel approach that leverages Large Language Models (LLMs), specifically ChatGPT and GPT-4, combined with advanced prompt engineering to enhance fault diagnosis accuracy and explainability. We designed comprehensive, context-aware prompts to guide the LLMs in interpreting complex data and providing detailed, actionable insights. Our method was evaluated against baseline techniques, including standard prompting, Chain-of-Thought (CoT), and Tree-of-Thought (ToT) methods, using a newly constructed dataset comprising real-time sensor data, historical fault records, and component descriptions. Experimental results demonstrate significant improvements in diagnostic accuracy, explainability quality, response coherence, and contextual understanding, underscoring the effectiveness of our approach. These findings suggest that prompt-engineered LLMs offer a promising solution for robust and reliable power grid fault diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 電力グリッド故障診断は、電気インフラの信頼性と安定性を確保するための重要な課題である。 従来の診断システムは、電力グリッドデータの複雑さと変動性に悩まされることが多い。 本稿では,大規模言語モデル(LLM),特にChatGPTとGPT-4を併用した新しい手法を提案する。 我々は、複雑なデータを解釈し、詳細な行動可能な洞察を提供するため、LLMをガイドする包括的でコンテキスト対応のプロンプトを設計した。 提案手法は, リアルタイムセンサデータ, 履歴記録, コンポーネント記述を含む新たに構築したデータセットを用いて, 標準プロンプト, CoT (Chain-of-Thought) および Tree-of-Thought (ToT) 手法などのベースライン技術に対して評価を行った。 実験の結果, 診断精度, 説明可能性品質, 応答コヒーレンス, 文脈的理解が有意に向上し, 提案手法の有効性が示された。 これらの結果から, 急速駆動型LSMは, 堅牢かつ信頼性の高い電力グリッド故障診断に有望な解決策をもたらすことが示唆された。

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