論文の概要: Advancing Generative Artificial Intelligence and Large Language Models for Demand Side Management with Electric Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15544v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 14:31:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:58:46.356975
• Title: Advancing Generative Artificial Intelligence and Large Language Models for Demand Side Management with Electric Vehicles
• Title（参考訳）: 電気自動車による需要側管理のための生成人工知能と大規模言語モデルの改善
• Authors: Hanwen Zhang, Ruichen Zhang, Wei Zhang, Dusit Niyato, Yonggang Wen,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のエネルギー管理への統合について検討する。 本稿では、自動問題定式化、コード生成、カスタマイズ最適化のために、LLMを検索拡張生成で強化する革新的なソリューションを提案する。 本稿では,電気自動車の充電スケジューリングと最適化における提案手法の有効性を示すケーススタディを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.43886862287498
• License:
• Abstract: Generative artificial intelligence, particularly through large language models (LLMs), is poised to transform energy optimization and demand side management (DSM) within microgrids. This paper explores the integration of LLMs into energy management, emphasizing their roles in automating the optimization of DSM strategies with electric vehicles. We investigate challenges and solutions associated with DSM and explore the new opportunities presented by leveraging LLMs. Then, We propose an innovative solution that enhances LLMs with retrieval-augmented generation for automatic problem formulation, code generation, and customizing optimization. We present a case study to demonstrate the effectiveness of our proposed solution in charging scheduling and optimization for electric vehicles, highlighting our solution's significant advancements in energy efficiency and user adaptability. This work underscores the potential of LLMs for energy optimization and fosters a new era of intelligent DSM solutions.
• Abstract（参考訳）: 生成的人工知能、特に大規模言語モデル(LLM)は、マイクログリッド内でエネルギー最適化と需要側管理(DSM)を変換する。 本稿では, 電気自動車によるDSM戦略の最適化の自動化における役割を強調し, LLMのエネルギー管理への統合について考察する。 我々は,DSMに関連する課題と解決策について検討し,LLMを利用した新たな機会を探る。 そこで本稿では, 自動問題定式化, コード生成, 最適化のための検索拡張生成によるLCMの高速化を実現する, 革新的なソリューションを提案する。 本研究は,電気自動車の充電スケジューリングと最適化における提案手法の有効性を実証するケーススタディであり,エネルギー効率とユーザ適応性に大きな進歩があることを明らかにする。 この研究は、エネルギー最適化のためのLLMの可能性を強調し、インテリジェントDSMソリューションの新しい時代を育む。

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