에너지 분야 트랜스포머 및 LLM

인공지능(AI)은 스마트 그리드의 상황 인식을 개선하고 의사결정을 지원하여 에너지 관리를 향상할 잠재력을 오랫동안 제시해왔습니다. 기존 머신러닝은 예측 및 최적화에서 성과를 보였으나, 일반화, 상황 인식, 이기종 데이터 통합에 어려움을 겪었습니다. 트랜스포머 아키텍처, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 파운데이션 모델(FM)의 발전은 복잡한 시공간적 및 맥락적 관계 모델링과 다중 모드 데이터 융합 능력을 크게 향상시켜 에너지 분야 AI 애플리케이션에 유용합니다. 본 연구는 에너지 도메인에서 빠르게 확장되는 AI 애플리케이션 분야를 종합적으로 검토하며, 특히 트랜스포머 모델(TM)과 LLM에 중점을 둡니다. TM의 아키텍처 기반, 도메인별 적응 및 다양한 예측 및 그리드 관리 작업에서의 실제 구현 사례를 분석합니다. 또한, LLM의 새로운 역할, 즉 에너지 분야에 대한 적응 및 미세 조정, 적합한 작업 유형, 그리고 새로운 도전 과제를 탐구합니다. 이러한 최근 발전은 생성형 AI(GenAI)가 고수준 계획뿐만 아니라 예측, 그리드 균형 조정, 인력 교육 및 자산 온보딩과 같은 일상적인 운영에서도 의사결정을 강화하기 시작했음을 보여줍니다. FM의 잠재력에도 불구하고, 에너지 도메인에서의 구체적인 적용 사례는 아직 제한적임을 확인했습니다. 이에 본 연구는 FM을 통합하여 다중 모드 상황 인식, 자율성, 사전 대응성 및 사회적 상호작용을 디지털 트윈 기반 에너지 관리 시스템에 도입하는 차세대 모델인 에이전트형 디지털 트윈(Agentic Digital Twin) 개념을 소개합니다. 이는 에너지 관리 시스템에 혁신적인 변화를 가져올 것입니다.