論文の概要: Large Language Model-Empowered Interactive Load Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16577v1
• Date: Thu, 22 May 2025 12:11:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.271968
• Title: Large Language Model-Empowered Interactive Load Forecasting
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた対話型負荷予測
• Authors: Yu Zuo, Dalin Qin, Yi Wang,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、人間のオペレータと予測モデルの間のギャップを埋める新たな機会を提供する。 特殊なエージェントのセットは、予測ワークフローで異なるタスクを実行し、専用の通信メカニズムを介して協調するように設計されている。 本実験は,ユーザが重要な段階について適切な洞察を与えると,対話型負荷予測精度が大幅に向上できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0031348283981987
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing complexity of power systems has made accurate load forecasting more important than ever. An increasing number of advanced load forecasting methods have been developed. However, the static design of current methods offers no mechanism for human-model interaction. As the primary users of forecasting models, system operators often find it difficult to understand and apply these advanced models, which typically requires expertise in artificial intelligence (AI). This also prevents them from incorporating their experience and real-world contextual understanding into the forecasting process. Recent breakthroughs in large language models (LLMs) offer a new opportunity to address this issue. By leveraging their natural language understanding and reasoning capabilities, we propose an LLM-based multi-agent collaboration framework to bridge the gap between human operators and forecasting models. A set of specialized agents is designed to perform different tasks in the forecasting workflow and collaborate via a dedicated communication mechanism. This framework embeds interactive mechanisms throughout the load forecasting pipeline, reducing the technical threshold for non-expert users and enabling the integration of human experience. Our experiments demonstrate that the interactive load forecasting accuracy can be significantly improved when users provide proper insight in key stages. Our cost analysis shows that the framework remains affordable, making it practical for real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: 電力システムの複雑さの増大により、正確な負荷予測がこれまで以上に重要になった。 より高度な負荷予測手法が開発されている。 しかし、現在の手法の静的設計は、人間-モデル相互作用のメカニズムを提供しない。 予測モデルの主要な使用者として、システムオペレータは、一般的に人工知能(AI)の専門知識を必要とするこれらの高度なモデルを理解し、適用することが難しいと感じることが多い。 これはまた、彼らの経験と実世界の文脈理解を予測プロセスに組み込むのを防ぐ。 大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルーは、この問題に対処する新たな機会を提供する。 自然言語の理解と推論機能を活用することで,人間の演算子と予測モデルとのギャップを埋めるLLMベースのマルチエージェント協調フレームワークを提案する。 特殊なエージェントのセットは、予測ワークフローで異なるタスクを実行し、専用の通信メカニズムを介して協調するように設計されている。 このフレームワークは、負荷予測パイプライン全体にインタラクティブなメカニズムを組み込んで、専門家でないユーザの技術的しきい値を低減し、ヒューマンエクスペリエンスの統合を可能にする。 本実験は,ユーザが重要な段階について適切な洞察を与えると,対話型負荷予測精度が大幅に向上できることを実証する。 当社のコスト分析によると、フレームワークは依然として手頃な価格であり、現実のデプロイメントに実用的である。

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