電力分配タスクに特化したLLM（Large Language Model）の開発は、電力システムのダイナミクスを理解し、人間とコンピュータのインタラクションを容易にし、正確な意思決定を提供することを目指しています。
多段階のパイプラインを用いてデータ生成から前処理、学習、最適化までを進め、マルチタスク学習やターゲットトレーニングなどの手法でLLMの能力を磨き上げます。
具体的には、IEEE標準のバスシステムモデルを利用した運用シナリオの生成や、実際の電力システムの運用基準を満たすためのシミュレーションデータの緻密な検証などが含まれます。
また、教育や学術論文から抽出したテキストデータを活用し、AIモデルの知識を豊かにし、電力分配に関する複雑な問題への対応力を高めます。
さらに、GAIAモデルのトレーニングには、パラメーターサイズが異なる複数のモデルやLoRA（Low-rank Adaptation）などの効果的なファインチューニング手法が用いられます。
これにより、深い専門知識とデータを迅速に習得し、新たなタスクへの適応が可能となることが期待されます。
次世代の電力システムを支えるAI技術開発の前進は、パワーディスパッチ業務に対する洞察を深め、さらに人類社会の発展に貢献することでしょう。
出典 : A large language model for advanced power dispatch – Scientific Reports https://www.nature.com/articles/s41598-025-91940-x
