論文の概要: Large Language Models integration in Smart Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09059v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 03:29:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:53:17.302634
• Title: Large Language Models integration in Smart Grids
• Title（参考訳）: スマートグリッドにおける大規模言語モデルの統合
• Authors: Seyyedreza Madani, Ahmadreza Tavasoli, Zahra Khoshtarash Astaneh, Pierre-Olivier Pineau,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は私たちの社会の運営方法を変えつつあり、間違いなく電力システムにも影響を及ぼすでしょう。 本稿では、8つの主要なカテゴリにわたる30の実世界のアプリケーションについて包括的に分析する。 データプライバシやモデルの信頼性といった重要な技術的ハードルと、可能なソリューションについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) are changing the way we operate our society and will undoubtedly impact power systems as well - but how exactly? By integrating various data streams - including real-time grid data, market dynamics, and consumer behaviors - LLMs have the potential to make power system operations more adaptive, enhance proactive security measures, and deliver personalized energy services. This paper provides a comprehensive analysis of 30 real-world applications across eight key categories: Grid Operations and Management, Energy Markets and Trading, Personalized Energy Management and Customer Engagement, Grid Planning and Education, Grid Security and Compliance, Advanced Data Analysis and Knowledge Discovery, Emerging Applications and Societal Impact, and LLM-Enhanced Reinforcement Learning. Critical technical hurdles, such as data privacy and model reliability, are examined, along with possible solutions. Ultimately, this review illustrates how LLMs can significantly contribute to building more resilient, efficient, and sustainable energy infrastructures, underscoring the necessity of their responsible and equitable deployment.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は私たちの社会の運営方法を変えつつある。 リアルタイムグリッドデータ、市場ダイナミクス、消費者行動など、さまざまなデータストリームを統合することで、LLMは、電力系統の運用をより適応させ、積極的なセキュリティ対策を強化し、パーソナライズされたエネルギーサービスを提供する可能性を秘めている。 本稿では、グリッド運用と管理、エネルギー市場と取引、パーソナライズされたエネルギー管理と顧客エンゲージメント、グリッド計画と教育、グリッドセキュリティとコンプライアンス、高度なデータ分析と知識発見、新興アプリケーションと社会への影響、LLM強化強化強化学習の8つの主要なカテゴリにわたる30の実世界のアプリケーションに関する包括的分析を提供する。 データプライバシやモデルの信頼性といった重要な技術的ハードルと、可能なソリューションについて検討する。 最終的に、このレビューはLCMがよりレジリエントで効率的で持続可能なエネルギーインフラの構築にどのように貢献するかを示し、その責任と公平な展開の必要性を浮き彫りにしている。

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