論文の概要: Traceable Fault Diagnosis for Battery Energy Storage Systems via Retrieval-Augmented Multi-Agent O&M Assistant
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01992v1
- Date: Thu, 02 Jul 2026 10:26:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.789101
- Title: Traceable Fault Diagnosis for Battery Energy Storage Systems via Retrieval-Augmented Multi-Agent O&M Assistant
- Title（参考訳）: 検索型マルチエージェントO&Mアシスタントによる蓄電池システムのトレーサブル故障診断
- Abstract要約: 大規模な電池エネルギー貯蔵システム(BESS)は、アラーム、セルレベルの測定、デバイストポロジ、診断表、歴史的事例、メンテナンス文書を組み合わせたO&M決定を必要とする。
このダイジェストは、検索強化マルチエージェント推論を使用して、運用データ、ドメイン知識、視覚的エビデンス、レポート生成を接続するトレース可能なBESSフォールト診断アシスタントを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.16044175211743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large-scale battery energy storage systems (BESSs) require O&M decisions that combine alarms, cell-level measurements, device topology, diagnostic tables, historical cases, and maintenance documents. Monitoring platforms can flag threshold violations, but they often cannot explain whether voltage inconsistency, resistance drift, short-circuit risk, capacity divergence, or thermal abnormality needs intervention. This digest presents a traceable BESS fault-diagnosis assistant that uses retrieval-augmented multi-agent reasoning to connect operational data, domain knowledge, visual evidence, and report generation. Reliability is improved through BESS-specific task routing, schema-constrained natural-language database access, hybrid text-image retrieval, and evidence-based answer synthesis. Preliminary internal evaluation is reported for routing, database access, and diagnostic reasoning.
- Abstract（参考訳）: 大規模な電池エネルギー貯蔵システム(BESS)は、アラーム、セルレベルの測定、デバイストポロジ、診断表、歴史的事例、メンテナンス文書を組み合わせたO&M決定を必要とする。
監視プラットフォームはしきい値違反にフラグを付けることができるが、電圧の不整合、抵抗ドリフト、短絡リスク、キャパシティのばらつき、熱異常の介入が必要であるかどうかを説明できないことが多い。
このダイジェストは、検索強化マルチエージェント推論を使用して、運用データ、ドメイン知識、視覚的エビデンス、レポート生成を接続するトレース可能なBESSフォールト診断アシスタントを提供する。
信頼性は、BESS固有のタスクルーティング、スキーマ制約のある自然言語データベースアクセス、ハイブリッドテキストイメージ検索、エビデンスベースの回答合成によって改善される。
ルーティング、データベースアクセス、診断のための予備的内部評価が報告される。
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