大規模言語モデルを用いた仮想発電所 dispatch のためのセマンティックリスク認識最適化フレームワーク
A Semantic Risk-Aware Optimization Framework for Virtual Power Plant Dispatch Using Large Language Models
本論文では、ISOスタイルの市場通知、緊急警報、気象警報、規制更新などの非構造化テキスト情報をリスク認識dispatch最適化に統合する、RAG-VPP(Retrieval-Augmented Generation Virtual Power Plant)フレームワークを提案する。このフレームワークは、セマンティック知覚エンジン、ハイブリッド数値予測エンジン、人間参加型dispatchゲートウェイを備えている。非構造化市場テキストは、セマンティック条件付きシナリオ生成、セマンティックエクスポージャーペナルティ、動的セマンティックリザーブマージン、セマンティックデマンドレスポンス事前活性化制約に埋め込まれ、確率的MIQP dispatchに組み込まれる。7日間のERCOT風制御ストレステストで評価した結果、RAG-VPPは決定論的ベースラインと比較して32%向上した285.8kドルの総利益を達成した。また、CVaRを85.2kドル改善し、制御ストレステストシナリオで4時間のセマンティックリードを示し、0.92のセマンティックアライメントを達成し、リザーブマージン違反時間をゼロに維持した。
- RAG-VPPフレームワークはERCOT風制御ストレステストで決定論的ベースライン比32%向上の285.8kドルの総利益を達成
- CVaRを85.2kドル改善し、制御ストレステストシナリオで4時間のセマンティックリードを示した
- リザーブマージン違反時間をゼロに維持し、0.92のセマンティックアライメントを達成
本論文は、非構造化テキスト情報(市場通知・気象警報・規制更新など)を仮想発電所(VPP)の最適dispatchに組み込むRAG-VPPフレームワークを提案している。ERCOT市場の7日間風制御ストレステストで、従来の決定論的手法と比較して総利益32%向上(285.8kドル)、CVaRを85.2kドル改善し、4時間のセマンティックリードを達成した点は、VPP運用の収益性とリスク管理の大幅な向上を示している。AI×エネルギー分野の実応用として事業化・商用展開の観点から注目に値する。