論文の概要: RE-LLM: Integrating Large Language Models into Renewable Energy Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01392v1
- Date: Mon, 01 Dec 2025 08:10:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.758118
- Title: RE-LLM: Integrating Large Language Models into Renewable Energy Systems
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを再生可能エネルギーシステムに統合するRE-LLM
- Authors: Ali Forootani, Mohammad Sadr, Danial Esmaeili Aliabadi, Daniela Thraen,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models(LLM)を直接エネルギーシステムモデリングワークフローに統合するハイブリッドフレームワークであるRenewable Energy Large Language Model (RE-LLM)を提案する。
RE-LLMは、最適化に基づくシナリオ探索(i)、計算集約的なシミュレーションを加速する機械学習サロゲート(ii)、複雑な結果を明確でステークホルダー指向の説明に変換するLLMベースの自然言語生成(iii)の3つの中核要素を組み合わせる。
将来的なエネルギー経路との対話的、多言語的、アクセス可能なエンゲージメントを可能にし、最終的にはデータ駆動分析と持続可能な移行のための実行可能な意思決定の最終的なギャップを埋める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7466390172678973
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Energy system models are increasingly employed to guide long-term planning in multi-sectoral environments where decisions span electricity, heat, transport, land use, and industry. While these models provide rigorous quantitative insights, their outputs are often highly technical, making them difficult to interpret for non-expert stakeholders such as policymakers, planners, and the public. This communication gap limits the accessibility and practical impact of scenario-based modeling, particularly as energy transitions grow more complex with rising shares of renewables, sectoral integration, and deep uncertainties. To address this challenge, we propose the Renewable Energy Large Language Model (RE-LLM), a hybrid framework that integrates Large Language Models (LLMs) directly into the energy system modeling workflow. RE-LLM combines three core elements: (i) optimization-based scenario exploration, (ii) machine learning surrogates that accelerate computationally intensive simulations, and (iii) LLM-powered natural language generation that translates complex results into clear, stakeholder-oriented explanations. This integrated design not only reduces computational burden but also enhances inter-pretability, enabling real-time reasoning about trade-offs, sensitivities, and policy implications. The framework is adaptable across different optimization platforms and energy system models, ensuring broad applicability beyond the case study presented. By merging speed, rigor, and interpretability, RE-LLM advances a new paradigm of human-centric energy modeling. It enables interactive, multilingual, and accessible engagement with future energy pathways, ultimately bridging the final gap between data-driven analysis and actionable decision-making for sustainable transitions.
- Abstract（参考訳）: エネルギーシステムモデルは、電気、熱、輸送、土地利用、産業にまたがる多分野環境における長期計画の指針として、ますます採用されている。
これらのモデルは厳密な量的洞察を提供するが、そのアウトプットはしばしば高度に技術的であり、政策立案者、プランナー、そして一般大衆のような非専門家の利害関係者を解釈することは困難である。
このコミュニケーションギャップはシナリオベースモデリングのアクセシビリティと実践的影響を制限している。
この課題に対処するため,我々は,Large Language Models (LLM)を直接エネルギーシステムモデリングワークフローに統合するハイブリッドフレームワークであるRenewable Energy Large Language Model (RE-LLM)を提案する。
RE-LLMは3つのコア要素を結合する。
(i)最適化に基づくシナリオ探索
(二)計算集約シミュレーションを加速する機械学習サロゲート、及び
三 複雑な結果を明確かつステークホルダー指向の説明に翻訳するLLMを利用した自然言語生成。
この統合された設計は、計算の負担を軽減するだけでなく、解釈可能性も向上し、トレードオフ、感性、および政策含意に関するリアルタイムな推論を可能にする。
このフレームワークは、さまざまな最適化プラットフォームとエネルギシステムモデルに適応可能であり、提示されたケーススタディを超えて幅広い適用性を保証する。
速度、剛性、解釈可能性の融合により、RE-LLMは人中心エネルギーモデリングの新しいパラダイムを推し進める。
将来的なエネルギー経路との対話的、多言語的、アクセス可能なエンゲージメントを可能にし、最終的にはデータ駆動分析と持続可能な移行のための実行可能な意思決定の最終的なギャップを埋める。
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