自然言語とマイクログリッドのダイナミクスをつなぐ：文脈対応型シミュレータとデータセット

Abstract

再生可能システムにおけるインテリジェントで文脈を考慮したエネルギー管理の喫緊の必要性に取り組むために、私たちは extbf{OpenCEM Simulator and Dataset} を提案します。これは、定量的な再生可能エネルギーのダイナミクスと、豊富で非構造化の文脈情報を明示的に統合するよう設計された、最初のオープンソースのデジタルツインです。従来のエネルギー管理は数値の時系列に大きく依存しており、そのため、人が生成する文脈（例：イベントのスケジュール、システムログ、ユーザの意図）に埋め込まれた重要な予測力を見落としています。OpenCEM は、このギャップを埋めるために、実世界の PV-and-battery マイクログリッド設備から取得した、入念に整合された言語リッチなデータセットと、このマルチモーダルな文脈をネイティブに処理できるモジュール式シミュレータの両方を備えた独自のプラットフォームを提供します。OpenCEM Simulator は、新しい制御アルゴリズムや予測モデル、とりわけ Large Language Models を活用するものの開発と検証のための、高忠実度な環境を提供します。私たちは、そのコンポーネントベースのアーキテクチャ、ハイブリッドなデータ駆動と物理ベースのモデリング能力について詳述し、文脈を考慮した負荷予測や、オンラインの最適バッテリー充電制御戦略の実装といった実践的な例を通じてその有用性を示します。このプラットフォームを公開することで、OpenCEM は、次世代のインテリジェントで持続可能、そして真に文脈を考慮したエネルギーシステムに関する研究を加速することを目指します。