論文の概要: Exploration of Multi-Element Collaborative Research and Application for Modern Power System Based on Generative Large Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02855v1
- Date: Wed, 26 Mar 2025 17:58:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-20 19:06:04.003574
- Title: Exploration of Multi-Element Collaborative Research and Application for Modern Power System Based on Generative Large Models
- Title（参考訳）: 次世代大規模モデルに基づく多要素協調研究の探索と近代電力システムへの適用
- Authors: Lu Cheng, Qixiu Zhang, Beibei Xu, Zhiwei Huang, Cirun Zhang, Yanan Lyu, Fan Zhang,
- Abstract要約: ジェネレーティブ・大型モデル(GLM)は、予測、スケジューリング、市場操作を強化するデータ駆動型アプローチを提供する。
時間的モデリングと強化学習を活用することで、GLMは動的エネルギースケジューリングを可能にし、グリッド安定性を改善し、炭素取引戦略を強化し、極端な気象イベントに対するレジリエンスを強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.854786697610143
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The transition to intelligent, low-carbon power systems necessitates advanced optimization strategies for managing renewable energy integration, energy storage, and carbon emissions. Generative Large Models (GLMs) provide a data-driven approach to enhancing forecasting, scheduling, and market operations by processing multi-source data and capturing complex system dynamics. This paper explores the role of GLMs in optimizing load-side management, energy storage utilization, and electricity carbon, with a focus on Smart Wide-area Hybrid Energy Systems with Storage and Carbon (SGLSC). By leveraging spatiotemporal modeling and reinforcement learning, GLMs enable dynamic energy scheduling, improve grid stability, enhance carbon trading strategies, and strengthen resilience against extreme weather events. The proposed framework highlights the transformative potential of GLMs in achieving efficient, adaptive, and low-carbon power system operations.
- Abstract（参考訳）: インテリジェントで低炭素の電力システムへの移行は、再生可能エネルギーの統合、エネルギー貯蔵、二酸化炭素排出を管理するための高度な最適化戦略を必要とする。
Generative Large Models (GLMs) は、マルチソースデータを処理し、複雑なシステムダイナミクスをキャプチャすることで、予測、スケジューリング、市場オペレーションを強化するデータ駆動型アプローチを提供する。
本稿では,SGLSC(Smart Wide-area Hybrid Energy Systems with Storage and Carbon)に着目し,負荷側管理,エネルギー貯蔵利用,電気炭素の最適化におけるGLMの役割について検討する。
時空間モデリングと強化学習を活用することで、GLMは動的エネルギースケジューリングを可能にし、グリッド安定性を改善し、炭素取引戦略を強化し、極端な気象イベントに対する弾力性を強化する。
提案するフレームワークは, 効率, 適応性, 低炭素電力系統の運用を実現する上で, GLMの変換可能性を強調している。
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