論文の概要: M2WLLM: Multi-Modal Multi-Task Ultra-Short-term Wind Power Prediction Algorithm Based on Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00531v1
• Date: Sat, 31 May 2025 12:27:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.181332
• Title: M2WLLM: Multi-Modal Multi-Task Ultra-Short-term Wind Power Prediction Algorithm Based on Large Language Model
• Title（参考訳）: M2WLLM:大規模言語モデルに基づくマルチモーダルマルチタスク超短期風力予測アルゴリズム
• Authors: Hang Fana, Mingxuan Lib, Zuhan Zhanga, Long Chengc, Yujian Ye, Dunnan Liua,
• Abstract要約: 本研究は,風力出力を粒度間隔で予測するLarge Language Models (LLMs) の機能を活用する革新的なモデルであるM2WLLMを紹介する。 M2WLLMは,テキスト情報と時間的数値データをシームレスに統合することにより,従来の学習手法の限界を克服する。 中国三省の風力発電データに対する実証的な評価は、M2WLLMが既存の手法を一貫して上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44531072184246007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of wind energy into power grids necessitates accurate ultra-short-term wind power forecasting to ensure grid stability and optimize resource allocation. This study introduces M2WLLM, an innovative model that leverages the capabilities of Large Language Models (LLMs) for predicting wind power output at granular time intervals. M2WLLM overcomes the limitations of traditional and deep learning methods by seamlessly integrating textual information and temporal numerical data, significantly improving wind power forecasting accuracy through multi-modal data. Its architecture features a Prompt Embedder and a Data Embedder, enabling an effective fusion of textual prompts and numerical inputs within the LLMs framework. The Semantic Augmenter within the Data Embedder translates temporal data into a format that the LLMs can comprehend, enabling it to extract latent features and improve prediction accuracy. The empirical evaluations conducted on wind farm data from three Chinese provinces demonstrate that M2WLLM consistently outperforms existing methods, such as GPT4TS, across various datasets and prediction horizons. The results highlight LLMs' ability to enhance accuracy and robustness in ultra-short-term forecasting and showcase their strong few-shot learning capabilities.
• Abstract（参考訳）: 電力グリッドへの風力エネルギーの統合は、グリッドの安定性を確保し、資源配分を最適化するために、正確な超短期風力予測を必要とする。 本研究は,風力出力を粒度間隔で予測するLarge Language Models (LLMs) の機能を活用する革新的なモデルであるM2WLLMを紹介する。 M2WLLMは、テキスト情報と時間的数値データをシームレスに統合することにより、従来のディープラーニング手法の限界を克服し、マルチモーダルデータによる風力予測精度を大幅に改善する。 アーキテクチャはPrompt EmbedderとData Embedderを備えており、LLMフレームワーク内でテキストプロンプトと数値入力の効果的な融合を可能にする。 Data Embedder内のSemantic Augmenterは、時間データをLLMが理解できるフォーマットに変換することで、潜伏した特徴を抽出し、予測精度を向上させることができる。 中国三省の風力発電データに対する実証的な評価は、M2WLLMがGPT4TSなどの既存の手法を様々なデータセットや予測地平線で一貫して上回っていることを示している。 その結果,LLMの超短期予測における精度と頑健性を高める能力を強調し,その強力な数発学習能力を示した。

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