論文の概要: LLM4DistReconfig: A Fine-tuned Large Language Model for Power Distribution Network Reconfiguration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14960v2
• Date: Sat, 08 Feb 2025 06:13:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:27:56.645542
• Title: LLM4DistReconfig: A Fine-tuned Large Language Model for Power Distribution Network Reconfiguration
• Title（参考訳）: LLM4DistReconfig: 配電網再構成のための微調整大型言語モデル
• Authors: Panayiotis Christou, Md. Zahidul Islam, Yuzhang Lin, Jingwei Xiong,
• Abstract要約: DERの統合と顧客参加の増加により、配電ネットワークは進化している。 最適動作を維持し、損失を最小限に抑え、様々な負荷要求を満たすためには、頻繁なネットワーク再構成が必要である。 データ駆動の再構成は、不完全なネットワークデータに対する正確性、速度、堅牢性のために勢いを増している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3453966060917504
• License:
• Abstract: Power distribution networks are evolving due to the integration of DERs and increased customer participation. To maintain optimal operation, minimize losses, and meet varying load demands, frequent network reconfiguration is necessary. Traditionally, the reconfiguration task relies on optimization software and expert operators, but as systems grow more complex, faster and more adaptive solutions are required without expert intervention. Data-driven reconfiguration is gaining traction for its accuracy, speed, and robustness against incomplete network data. LLMs, with their ability to capture complex patterns, offer a promising approach for efficient and responsive network reconfiguration in evolving complex power networks. In this work, we introduce LLM4DistReconfig, a deep learning-based approach utilizing a fine-tuned LLM to solve the distribution network reconfiguration problem. By carefully crafting prompts and designing a custom loss function, we train the LLM with inputs representing network parameters such as buses, available lines, open lines, node voltages, and system loss. The model then predicts optimal reconfigurations by outputting updated network configurations that minimize system loss while meeting operational constraints. Our approach significantly reduces inference time compared to classical algorithms, allowing for near real-time optimal reconfiguration after training. Experimental results show that our method generates optimal configurations minimizing system loss for five individual and a combined test dataset. It also produces minimal invalid edges, no cycles, or subgraphs across all datasets, fulfilling domain-specific needs. Additionally, the generated responses contain less than 5% improper outputs on seen networks and satisfactory results on unseen networks, demonstrating its effectiveness and reliability for the reconfiguration task.
• Abstract（参考訳）: DERの統合と顧客参加の増加により、配電ネットワークは進化している。 最適動作を維持し、損失を最小限に抑え、様々な負荷要求を満たすためには、頻繁なネットワーク再構成が必要である。 従来、再構成タスクは最適化ソフトウェアやエキスパート演算子に依存していたが、システムが複雑化するにつれて、専門家の介入なしにより高速で適応的なソリューションが要求される。 データ駆動の再構成は、不完全なネットワークデータに対する正確性、速度、堅牢性のために勢いを増している。 LLMは複雑なパターンをキャプチャする機能を備え、進化する複雑な電力ネットワークにおいて、効率的で応答性の高いネットワーク再構成のための有望なアプローチを提供する。 本研究ではLLM4DistReconfigという,微調整 LLM を用いたディープラーニングによる分散ネットワーク再構成問題の解法を提案する。 カスタム損失関数のプロンプトを慎重に作成して設計することにより、バス、利用可能な回線、オープンライン、ノード電圧、システム損失などのネットワークパラメータを表す入力でLLMを訓練する。 モデルは、運用上の制約を満たしながらシステム損失を最小限に抑える更新されたネットワーク構成を出力することで、最適な再設定を予測する。 提案手法は,従来のアルゴリズムと比較して推論時間を著しく短縮し,学習後のほぼリアルタイムな最適再構成を可能にする。 実験結果から,本手法は5つの個人と1つのテストデータセットのシステム損失を最小限に抑える最適構成を生成する。 また、最小限の無効エッジ、サイクルなし、すべてのデータセットにまたがるサブグラフを生成し、ドメイン固有のニーズを満たす。 さらに、生成された応答は、見知らぬネットワーク上での5%未満の不適切な出力と、目に見えないネットワーク上での満足な結果を含み、再構成タスクの有効性と信頼性を実証する。

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