論文の概要: Large Language Model Assisted Operational Monitoring for Battery Energy Storage System Integrated Power Distribution Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.15396v1
- Date: Sat, 15 Aug 2026 20:00:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.287324
- Title: Large Language Model Assisted Operational Monitoring for Battery Energy Storage System Integrated Power Distribution Networks
- Title（参考訳）: 蓄電池システム統合配電ネットワークにおける大規模言語モデルによる運転監視
- Abstract要約: バッテリ・エナジー・ストレージ・システム(BESS)は、電圧規制と需要応答のための配電網でますます利用されている。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)インタフェースとBESS統合分散システム解析のための構造化テレメトリデータベースを接続するAI対応監視フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6754597324022876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Battery energy storage systems (BESS) are increasingly used in distribution networks for voltage regulation and demand response, which increases the volume and complexity of operational telemetry available to grid operators. This paper presents an AI-enabled monitoring framework that connects a large language model (LLM) interface with a structured telemetry database for BESS-integrated distribution system analysis. Operator questions are submitted in natural language and translated into validated SQL queries using predefined database schema information and approved KPI views. Retrieved measurements, including bus voltages, state of charge, active power, and reactive power, are evaluated against engineering constraints for voltage limits, BESS operation, and demand response tracking. The framework is validated using hardware-in-the-loop co-simulation data from a BESS-equipped distribution feeder operating under reactive power-based voltage control and price-driven demand response. Case studies show that the framework generates valid database queries, identifies repeated voltage violations, detects reactive power overshoot, and evaluates active-power tracking performance. The results show that LLM-assisted monitoring can connect structured grid telemetry with automated engineering assessment for BESS operation analysis.
- Abstract（参考訳）: バッテリ・エナジー・ストレージ・システム(BESS)は、電圧規制と需要応答のための分散ネットワークにおいてますます使われており、グリッド・オペレーターが利用できる運用用テレメトリの量と複雑さが増大している。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)インタフェースとBESS統合分散システム解析のための構造化テレメトリデータベースを接続するAI対応監視フレームワークを提案する。
オペレーター質問は自然言語で送信され、事前に定義されたデータベーススキーマ情報と承認されたKPIビューを使用して検証済みのSQLクエリに変換される。
バス電圧, 充電状態, アクティブパワー, 反応性パワーなど, 電圧制限やBESS動作, 需要応答追跡の工学的制約に対して, 回収された測定値を評価する。
このフレームワークは、リアクティブ電力ベース電圧制御および価格駆動需要応答で動作するBESS搭載配電装置のハードウェア・イン・ザ・ループ・コミュレーションデータを用いて検証される。
ケーススタディでは、有効なデータベースクエリを生成し、繰り返し電圧違反を特定し、反応性のオーバーシュートを検出し、アクティブパワートラッキング性能を評価する。
その結果,LLMを用いた監視は,構造化グリッドテレメトリとBESS動作解析のための自動エンジニアリングアセスメントを接続できることがわかった。
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