프롬프트 결정 트랜스포머를 활용한 마이크로그리드 주파수 제어

마이크로그리드(microgrid)의 주파수 제어를 위해 프롬프트 결정 트랜스포머(Prompt Decision Transformer, Prompt-DT) 구조를 제안한 연구입니다. 기존 강화학습(RL) 방식이 다양한 마이크로그리드 구성에 대한 일반화와 미지 환경 적응에 어려움을 겪는 점을 지적하며, 확보하기 어려운 환경 특성 파라미터 대신 소수의 전문가 과거 궤적(expert historical trajectories)을 프롬프트로 사용해 자율적 인식과 적응적 의사결정을 유도합니다.

여기에 자기지도 대조학습(self-supervised contrastive learning) 기반의 상황 인지형 학습·실행 기법, 누적 보상과 주파수 변동성을 기준으로 프롬프트를 선별하는 물리 정보 기반(physics-informed) 프롬프트 설계, 그리고 전체 파라미터 미세조정에 준하는 성능을 목표로 한 경량 미세조정(lightweight finetuning) 방식을 함께 제시했습니다. 다만 초록에는 구체적인 실험 조건이나 정량적 성능 수치, 비교 대상 수치가 제시되어 있지 않아 개선 정도를 판단하기 어렵고, 동료평가를 거치지 않은 프리프린트일 수 있습니다.