論文の概要: SafePowerGraph-LLM: Novel Power Grid Graph Embedding and Optimization with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07639v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 19:01:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:29.227635
• Title: SafePowerGraph-LLM: Novel Power Grid Graph Embedding and Optimization with Large Language Models
• Title（参考訳）: SafePowerGraph-LLM:大規模言語モデルによる新しいパワーグリッドグラフ埋め込みと最適化
• Authors: Fabien Bernier, Jun Cao, Maxime Cordy, Salah Ghamizi,
• Abstract要約: このレターではSafePowerGraph-LLMを紹介します。これは大規模言語モデル(LLM)を使用して最適潮流問題を解決するために明示的に設計された最初のフレームワークです。 OPF問題に特化して,LLMのためのテキスト内学習と微調整プロトコルを新たに導入した。 本研究では,LLMアーキテクチャ,サイズ,微調整の影響を明らかにし,現実的なグリッドコンポーネントや制約を扱うフレームワークの能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.312620964361844
• License:
• Abstract: Efficiently solving Optimal Power Flow (OPF) problems in power systems is crucial for operational planning and grid management. There is a growing need for scalable algorithms capable of handling the increasing variability, constraints, and uncertainties in modern power networks while providing accurate and fast solutions. To address this, machine learning techniques, particularly Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as promising approaches. This letter introduces SafePowerGraph-LLM, the first framework explicitly designed for solving OPF problems using Large Language Models (LLM)s. The proposed approach combines graph and tabular representations of power grids to effectively query LLMs, capturing the complex relationships and constraints in power systems. A new implementation of in-context learning and fine-tuning protocols for LLMs is introduced, tailored specifically for the OPF problem. SafePowerGraph-LLM demonstrates reliable performances using off-the-shelf LLM. Our study reveals the impact of LLM architecture, size, and fine-tuning and demonstrates our framework's ability to handle realistic grid components and constraints.
• Abstract（参考訳）: 電力系統における最適電力流(OPF)問題の効率的な解決は、運用計画とグリッド管理に不可欠である。 最新の電力ネットワークにおける変動性、制約、不確実性に対処し、正確かつ高速なソリューションを提供するスケーラブルなアルゴリズムの必要性が高まっている。 これを解決するために、機械学習技術、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)が有望なアプローチとして登場した。 このレターではSafePowerGraph-LLMを紹介します。これは、LLM(Large Language Models)を使用してOPF問題を解決するために明示的に設計された最初のフレームワークです。 提案手法は,電力網のグラフと表表表現を組み合わせることで,LLMを効率的にクエリし,電力系統の複雑な関係や制約を捉える。 OPF問題に特化して,LLMのためのテキスト内学習と微調整プロトコルを新たに導入した。 SafePowerGraph-LLMは、既製のLLMを使用して信頼性の高いパフォーマンスを示す。 本研究では,LLMアーキテクチャ,サイズ,微調整の影響を明らかにし,現実的なグリッドコンポーネントや制約を扱うフレームワークの能力を示す。

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