基于大语言模型的新型电力系统生成式智能应用模式初探.pdfVIP

基于大语言模型的新型电力系统生成式智能

应用模式初探

一、研究背景

随着全球能源需求的不断增长和环境问题日益严重，电力系统的

运行和优化变得越来越重要。传统的电力系统运行和管理方法已经难

以满足现代社会对电力系统高效、安全、可靠和环保的需求。研究新

型电力系统生成式智能应用模式具有重要的理论和现实意义。

本研究旨在探索基于大语言模型的新型电力系统生成式智能应

用模式，以期为电力系统的运行和管理提供新的思路和方法。通过对

现有研究成果的梳理，分析大语言模型在电力系统中的应用现状和发

展趋势。结合电力系统的特点，设计一种适应性强、性能优越的大语

言模型生成式智能应用模式。通过实验验证该模式的有效性，并探讨

其在未来电力系统中的应用前景。

A.电力系统的现状和挑战

随着全球经济的快速发展和人口的不断增长，对电力的需求也在

不断上升。电力系统面临着诸多挑战，如能源资源的有限性、环境污

染、气候变化等。为了满足日益增长的电力需求并实现可持续发展，

电力系统需要进行智能化升级，以提高运行效率、降低成本、减少对

环境的影响。

电力系统主要采用基于控制论和信息论的方法来实现智能控制。

这些方法在一定程度上提高了电力系统的运行效率，但仍然存在许多

问题，如系统响应速度较慢、对非线性和时变特性的处理能力不足等。

传统的电力系统设计和运行模式往往过于依赖人工经验，难以适应快

速变化的环境和需求。

为了克服这些挑战，研究人员开始探索利用人工智能技术(尤其

是大语言模型)来改进电力系统的智能应用模式。通过引入自然语言

处理、知识图谱等先进技术，大语言模型可以更好地理解和处理复杂

的电力系统问题，为电力系统的智能化提供有力支持。

当前电力系统面临着诸多挑战，需要进行智能化升级以应对这些

挑战。利用大语言模型等先进技术改进电力系统的智能应用模式，将

有助于提高电力系统的运行效率、降低成本、减少对环境的影响，从

而实现可持续发展。

B.人工智能技术在电力系统中的应用现状

数据挖掘与分析：通过收集和分析大量的电力系统运行数据，人

工智能技术可以帮助电力企业更好地了解系统的运行状态，预测潜在

的问题，并为决策提供支持。通过对历史数据的深度学习，可以实现

对电力负荷、发电量等关键指标的实时预测。

智能调度与控制：人工智能技术可以实现电力系统的智能化调度

和控制，提高系统的运行效率和可靠性。通过引入强化学习算法，可

以实现对电力设备运行状态的优化调度，降低故障率和停电时间。

电力设备故障诊断与预测：利用人工智能技术对电力设备的运行

数据进行分析，可以实现对设备故障的实时监测和预测。通过对变压

器油温、电流等参数的实时监测，可以实现对设备故障的预警和快速

处理。

电力市场预测与价格优化：人工智能技术可以为电力市场提供更

加精准的价格预测和供需分析，帮助企业优化资源配置，提高市场竞

争力。通过对历史数据的深度学习，可以实现对未来电力市场的趋势

预测，为企业制定合理的生产计划和销售策略提供依据。

能源管理与节能减排：人工智能技术可以帮助电力企业实现能源

管理的智能化和精细化。通过对电力消耗数据的实时监控和分析，可

以实现对能源消耗的精确控制，从而降低能耗成本。通过对可再生能

源的开发和利用进行优化调度，可以实现能源结构的优化，降低碳排

放。

尽管人工智能技术在电力系统中的应用已经取得了一定的成果，

但仍然面临着许多挑战，如数据质量问题、模型鲁棒性问题、算法复

杂性问题等。未来的研究需要在这些方面进行深入探讨，以期为电力

系统的发展提供更加有效的技术支持。

C.大语言模型技术的发展与应用前景

大语言模型可以用于电力系统的优化调度，通过对电力系统运行

数据的实时分析，大语言模型可以为电力调度人员提供优化调度建议，

降低电力系统的能耗，提高能源利用效率。大语言模型还可以用于电

力市场的价格预测，为企业和个人提供更加准确的电价信息，促进电

力市场的健康发展。

大语言模型还可以用于电力系统的智能规划与设计，通过对电力

系统的需求分析、资源配置和环境影响等方面的研究，大语言模型可

以为电力系统的设计者提供更加科学合理的方案，降低电力系统的建

设和运营成本。

随着大语言模型技术的不断发展和完善，其在电力系统领域的应

用将越来越广泛。大语言模型有望成为电力系统智能化建设的核心技