Large language models-enhanced multi-agent systems for low-carbon energy scheduling under load and renewable uncertainties
負荷と再生可能エネルギー不確実性下での低炭素エネルギー計画のための大規模言語モデル強化マルチエージェントシステム (AI 翻訳)
Tao Wu, Xinyu Li, Jie Li, Qiang Liu, Jinsong Bao
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、大規模言語モデル（LLM）を活用したマルチエージェントシステムを提案し、負荷と再生可能エネルギーの不確実性下での低炭素エネルギー計画を最適化する。AI技術をエネルギー転換に応用し、系統運用の効率と持続可能性を向上させる。
English
This paper proposes a multi-agent system enhanced by large language models (LLMs) to optimize low-carbon energy scheduling under load and renewable uncertainties. It applies AI to energy transition, improving grid operation efficiency and sustainability.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本のGX文脈では、再生可能エネルギー導入拡大に伴う需給調整の高度化が課題であり、LLMを活用した計画最適化は、系統運用者やエネルギー企業にとって有用な知見を提供する。
In the global GX context
In the global GX context, this work contributes to the growing field of AI-enabled energy management, relevant for integrating renewables and enhancing grid resilience, aligning with climate goals.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Highlights a novel application of LLM-based multi-agent systems for energy scheduling, offering a new direction for AI×ESG research.
🏢実務担当者:Provides a potential tool for optimizing low-carbon energy operations, useful for utilities and energy managers.
🏛政策担当者:Demonstrates AI's role in facilitating energy transition, informing policies that support smart grid and renewable integration.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.133805first seen 2026-08-11 04:37:19
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。