論文の概要: Advancing Generative Artificial Intelligence and Large Language Models for Demand Side Management with Internet of Electric Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15544v2
- Date: Tue, 18 Feb 2025 09:08:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:04:09.299960
- Title: Advancing Generative Artificial Intelligence and Large Language Models for Demand Side Management with Internet of 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 Internet of 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, LLM のエネルギー管理への統合について検討し, DSM 戦略と電気自動車のインターネットの最適化におけるその役割を強調した。
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。
関連論文リスト
- Deep Insights into Automated Optimization with Large Language Models and Evolutionary Algorithms [3.833708891059351]
大きな言語モデル(LLM)と進化的アルゴリズム(EA)は、制限を克服し、最適化をより自動化するための有望な新しいアプローチを提供する。
LLMは最適化戦略の生成、洗練、解釈が可能な動的エージェントとして機能する。
EAは進化作用素を通して、複雑な解空間を効率的に探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-28T09:04:49Z) - Optima: Optimizing Effectiveness and Efficiency for LLM-Based Multi-Agent System [75.25394449773052]
大規模言語モデル (LLM) に基づくマルチエージェントシステム (MAS) は協調的問題解決において顕著な可能性を示している。
通信効率の低下、スケーラビリティの低下、効果的なパラメータ更新方法の欠如などです。
本稿では,コミュニケーション効率とタスク効率を両立させ,これらの課題に対処する新しいフレームワークOptimaを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T17:00:06Z) - Large Language Model as a Catalyst: A Paradigm Shift in Base Station Siting Optimization [62.16747639440893]
大規模言語モデル(LLM)とその関連技術は、特に迅速な工学とエージェント工学の領域において進歩している。
提案するフレームワークは、検索拡張生成(RAG)を組み込んで、ドメイン固有の知識を取得してソリューションを生成するシステムの能力を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-07T08:43:32Z) - OptiBench Meets ReSocratic: Measure and Improve LLMs for Optimization Modeling [62.19438812624467]
大規模言語モデル (LLM) は数学的推論における問題解決能力を示した。
本稿では,人間可読入力と出力を用いたエンドツーエンド最適化問題のベンチマークであるOptiBenchを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-13T13:27:57Z) - Advanced Intelligent Optimization Algorithms for Multi-Objective Optimal Power Flow in Future Power Systems: A Review [1.450405446885067]
多目的最適潮流(MOPF)へのインテリジェント最適化アルゴリズムの適用について
再生可能エネルギーの統合、スマートグリッド、エネルギー需要の増加による課題を掘り下げている。
アルゴリズムの選択は、現在ある特定のMOPF問題に近づき、ハイブリッドアプローチは大きな可能性を秘めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-14T09:44:08Z) - EnergAIze: Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradient for Vehicle to Grid Energy Management [0.0]
本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)エネルギー管理フレームワークであるEnergAIzeを紹介する。
ユーザ中心の多目的エネルギー管理を可能にし、各プローサが様々な個人管理目標から選択できるようにする。
EnergAIzeの有効性は、CityLearnシミュレーションフレームワークを用いたケーススタディにより評価された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T23:16:17Z) - An LLM-Based Digital Twin for Optimizing Human-in-the Loop Systems [13.388869442538399]
本稿では,ショッピングモールにおける多様な集団の行動と熱的嗜好を模倣するために,大規模言語モデル(LLM)を用いたケーススタディを提案する。
集約された熱嗜好は、エージェント・イン・ザ・ループに基づく強化学習アルゴリズムであるAitL-RLに統合される。
以上の結果から,LLMは大規模オープンスペース内での複雑な人口移動をシミュレートできることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T14:32:28Z) - Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and
Applications [74.67495900436728]
本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。
本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。
本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T15:02:15Z) - A Human-on-the-Loop Optimization Autoformalism Approach for
Sustainability [27.70596933019959]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたパーソナライズされたエネルギー問題に対する自然な対話的アプローチについて概説する。
我々は,LLMを最適化解決器で強化し,ユーザの仕様や好みを理解し,応答する能力を高める戦略を提唱した。
提案手法は,自然言語タスク仕様を自動で最適化インスタンスに翻訳することで,人間誘導最適化オートフォーマリズムという新しい概念を開拓する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-20T22:42:04Z) - Energy-Efficient Multi-Orchestrator Mobile Edge Learning [54.28419430315478]
Mobile Edge Learning(MEL)は、エッジデバイス上で機械学習(ML)モデルの分散トレーニングを特徴とする、協調学習パラダイムである。
MELでは、異なるデータセットで複数の学習タスクが共存する可能性がある。
本稿では, エネルギー消費, 精度, 解複雑性のトレードオフを容易にする軽量なアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-02T07:37:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。