본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 초단기 풍력 발전량 예측의 정확도를 높이는 새로운 모델인 M2WLLM을 제시합니다. M2WLLM은 기존의 전통적 방법과 딥러닝 방법의 한계를 극복하기 위해, 텍스트 정보와 시간적 수치 데이터를 통합하여 다중 모달 데이터를 활용합니다. Prompt Embedder와 Data Embedder를 통해 텍스트 프롬프트와 수치 입력을 효과적으로 융합하고, Semantic Augmenter는 시간적 데이터를 LLM이 이해할 수 있는 형태로 변환하여 잠재적 특징을 추출하고 예측 정확도를 향상시킵니다. 중국 3개 성의 풍력 발전소 데이터를 이용한 실험 결과, M2WLLM은 GPT4TS와 같은 기존 방법보다 다양한 데이터셋과 예측 시간대에서 일관되게 우수한 성능을 보였습니다. 이는 LLM이 초단기 예측의 정확성과 강건성을 향상시키고, 강력한 몇 번의 학습(few-shot learning) 능력을 보여줌을 시사합니다.
