論文の概要: LLM Agent Based Renewable Energy Forecasting Using Edge and IoT Data A Review of Solar Wind Weather and Grid Aware Decision Support
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25141v1
- Date: Sun, 24 May 2026 15:40:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.855581
- Title: LLM Agent Based Renewable Energy Forecasting Using Edge and IoT Data A Review of Solar Wind Weather and Grid Aware Decision Support
- Title（参考訳）: エッジとIoTデータを用いたLLMエージェントによる再生可能エネルギー予測 : 太陽風気象とグリッドアウェア決定支援の概観
- Authors: Pavan Manjunath, Thomas Pruefer,
- Abstract要約: 再生可能エネルギー生成の信頼性予測は、グリッド安定エネルギー取引電池のスケジューリングとカーボン対応運転計画の基礎的な要件である。
スマートメーターインバータ、ピラノメーター、気象観測所、グリッドインターフェースセンサーにまたがるIoTとエッジデバイスの普及は、従来の予測パイプラインが十分に活用できないような、前例のない量のリアルタイム運用データを生み出した。
本稿では,大規模言語モデルLLMエージェントが,異質なセンサストリームの天気予報APIデータにグリッド制約とコンテキスト推論を組み込むことで,再生可能エネルギー予測を向上する方法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reliable forecasting of renewable energy generation is a foundational requirement for grid stability energy trading battery scheduling and carbon aware operational planning Solar and wind resources are inherently intermittent their output fluctuates with cloud cover wind speed atmospheric turbulence seasonal patterns and local terrain The proliferation of IoT and edge devices spanning smart meters inverters anemometers pyranometers weather stations and grid interface sensors has created an unprecedented volume of real time operational data that conventional forecasting pipelines are ill equipped to exploit fully This review investigates how large language model LLM agents can enhance renewable energy forecasting by integrating heterogeneous sensor streams weather API data historical generation records grid constraints and contextual reasoning into unified decision support workflows We survey classical forecasting methods statistical time series models deep learning architectures physics hybrid approaches and emerging LLM agent frameworks for explanation uncertainty communication and operator guidance A six layer taxonomy is proposed covering data acquisition preprocessing feature engineering model inference uncertainty estimation and natural language reporting The review identifies twelve open challenges spanning real time deployment model drift under distribution shift uncertainty quantification hallucination control in LLM agents interoperability of edge hardware and integration with energy management systems The paper concludes by recommending a research agenda centred on open benchmarks physics informed LLM grounding and federated forecasting architectures
- Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー生成の信頼性予測は、グリッド安定性のエネルギートレーディングバッテリーのスケジューリングとカーボン対応運転計画の基本的な要件であり、太陽風と風力資源は、本来、その出力をクラウド被覆風速の大気乱流パターンと局部的な地形で断続的に変動させる。 スマートメーターインバータにまたがるIoTおよびエッジデバイスの増殖 ピラノメーター 気象観測所とグリッドインターフェースセンサーは、従来の予測パイプラインが十分に活用できないような、かつてない量のリアルタイム運用データを作成している。 このレビューでは、LLMエージェントが、ヘテロジニアスなセンサストリームストリームを組み込んだ再生可能エネルギー予測をいかに強化できるかを調査する。
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