論文の概要: Solar Photovoltaic Assessment with Large Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19144v1
- Date: Fri, 25 Jul 2025 10:26:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.92342
- Title: Solar Photovoltaic Assessment with Large Language Model
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる太陽光発電評価
- Authors: Muhao Guo, Yang Weng,
- Abstract要約: 太陽パネル検出の課題を克服するために,大規模言語モデル (LLM) をどのように活用できるかを検討する。
LLMは、多段階の論理過程の困難を含む、ソーラーパネルの検出においていくつかの課題に直面している。
より効率的な出力標準化のためのタスク分解を組み込んだLLMフレームワークを用いたPVアセスメントを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.72184534513047
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate detection and localization of solar photovoltaic (PV) panels in satellite imagery is essential for optimizing microgrids and active distribution networks (ADNs), which are critical components of renewable energy systems. Existing methods lack transparency regarding their underlying algorithms or training datasets, rely on large, high-quality PV training data, and struggle to generalize to new geographic regions or varied environmental conditions without extensive re-training. These limitations lead to inconsistent detection outcomes, hindering large-scale deployment and data-driven grid optimization. In this paper, we investigate how large language models (LLMs) can be leveraged to overcome these challenges. Despite their promise, LLMs face several challenges in solar panel detection, including difficulties with multi-step logical processes, inconsistent output formatting, frequent misclassification of visually similar objects (e.g., shadows, parking lots), and low accuracy in complex tasks such as spatial localization and quantification. To overcome these issues, we propose the PV Assessment with LLMs (PVAL) framework, which incorporates task decomposition for more efficient workflows, output standardization for consistent and scalable formatting, few-shot prompting to enhance classification accuracy, and fine-tuning using curated PV datasets with detailed annotations. PVAL ensures transparency, scalability, and adaptability across heterogeneous datasets while minimizing computational overhead. By combining open-source accessibility with robust methodologies, PVAL establishes an automated and reproducible pipeline for solar panel detection, paving the way for large-scale renewable energy integration and optimized grid management.
- Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーシステムの重要な構成要素であるマイクログリッドとアクティブ配電ネットワーク(ADN)を最適化するためには,衛星画像中の太陽電池パネルの正確な検出と位置決めが不可欠である。
既存の方法では、基盤となるアルゴリズムやトレーニングデータセットに関する透明性が欠如し、大規模で高品質なPVトレーニングデータに依存しており、大規模な再訓練をすることなく、新しい地理的領域や様々な環境条件への一般化に苦慮している。
これらの制限は一貫性のない検出結果をもたらし、大規模なデプロイメントとデータ駆動グリッドの最適化を妨げる。
本稿では,これらの課題を克服するために,大規模言語モデル (LLM) をどのように活用できるかを検討する。
LLMは、その約束にもかかわらず、多段階の論理過程の難しさ、出力フォーマットの不整合、視覚的に類似した物体(例えば影、駐車場など)の頻繁な誤分類、空間的局所化や量子化のような複雑なタスクにおける低い精度など、ソーラーパネル検出においていくつかの課題に直面している。
これらの課題を克服するために,より効率的なワークフローのためのタスク分解,一貫性とスケーラブルなフォーマットのための出力標準化,分類精度の向上を目的とした数発のプロンプト,詳細なアノテーションを備えたキュレートされたPVデータセットを用いた微調整を含むPVアセスメント(PVAL)フレームワークを提案する。
PVALは、計算オーバーヘッドを最小限にしながら、異種データセット間の透明性、スケーラビリティ、適応性を保証する。
オープンソースのアクセシビリティとロバストな方法論を組み合わせることで、PVALはソーラーパネル検出のための自動化および再現可能なパイプラインを確立し、大規模な再生可能エネルギー統合と最適化グリッド管理の道を開いた。
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