AutoB2G：大規模言語モデル駆動のエージェント型フレームワークによる自動化された建物—電力網（B2G）同時シミュレーション

arXiv cs.AI / 2026/3/30

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要点

AutoB2Gは、自然言語のタスク記述のみを入力として、エンドツーエンドの建物—電力網同時（co-simulation）を自動化する、LLM駆動のエージェント型フレームワークとして提案される。
この手法は、Building-to-Grid（B2G）相互作用をサポートするためにCityLearn V2を拡張し、シミュレーションの生成・実行・反復的な改良を行うLLMベースのオーケストレーション層（SOCIA）を用いる。
LLMが実装コンテキストの知識を欠いている問題に対処するため、本論文ではシミュレーション設定と機能モジュールを有向非巡回グラフ（DAG）に構築・整理し、依存関係と実行順序をエンコードする。
本論文で報告された実験結果によれば、AutoB2Gは実行可能なシミュレータを生成し、B2G相互作用を協調させることで、系統側の性能指標を改善でき、手作業によるセットアップやプログラミングの必要性を低減できる。
全体として、本研究は従来の環境における重要なギャップを対象としている。すなわち、建物中心の評価や手作業の構成から、システマティックな系統（電力網）への影響評価へと移行するための、自動化されたシミュレーション・ワークフローを実現する点である。