香港中文大学(深圳)：
《AI大模型技术在电力系统中的应用及发展趋势》

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一、报告基础信息与核心定位

该报告由香港中文大学（深圳）赵俊华团队撰写，聚焦 AI 大模型（尤其是 LLM Agents）在电力系统中的技术落地与未来趋势，核心定位是从 “技术原理 - 应用思考 - 实践案例” 三个维度，系统阐述大模型如何解决电力系统负荷预测、调度决策、市场仿真等核心难题，同时提出 “多模型融合”“人机混合智能” 等创新路径，为电力行业数字化转型提供技术参考，助力新型电力系统构建。

二、大语言模型与智能体技术简介

（一）人工智能发展历程

AI 发展历经四个阶段，从 “决策式” 逐步迈向 “生成式 + 智能体” 阶段：

1. 早期萌芽阶段（1950s-1980s）
   ：以逻辑程序为核心，如 1956 年首个人工智能研讨会召开，1965 年 Logic Theorist 程序实现数学推理，依赖小规模专家知识，缺乏自主学习能力。
2. 技术积淀阶段（1980s-2010 年）
   ：浅层机器学习崛起，1986 年反向传播算法推动神经网络发展，1997 年 Deep Blue 击败国际象棋冠军，2006 年深度学习技术突破，为后续大模型奠定基础。
3. 快速发展阶段（2011 年 - 2016 年）
   ：深度机器学习主导，2011 年 Watson 赢得《Jeopardy》竞赛，2013 年 DeepMind 提出深度强化学习，2015 年 AlphaGo 击败围棋冠军，AI 在复杂思维任务中超越人类。
4. 爆发阶段（2017 年至今）
   ：大模型与智能体技术爆发，2017 年 Transformer 架构提出，2018 年 GPT/BERT 开启 “大模型时代”，2022 年 ChatGPT、2024 年 Sora 推出，LLM 具备自然语言理解、逻辑推理、代码生成等核心能力，智能体（Agent）实现 “感知 - 行动 - 学习” 闭环。

（二）大语言模型（LLM）核心技术

1. 定义与架构
   LLM 是建模人类语言分布的模型，给定文本前缀可预测后续内容（如 “你好”→“你也好”）。核心架构为 Transformer Decoder-only，预训练阶段通过 “文字接龙”（prefix LM）自监督学习，数据来源涵盖网络爬虫、书籍、论文、私有知识库等无标注文本。

2. 训练三要素

• 大数据
  ：决定模型学习范围，需覆盖语言现象、语义知识及领域数据（如电力调度规程）；
• 大模型
  ：以深度神经网络（如 12 层以上 Deep Transformers）为载体，容纳海量数据中的抽象知识；
• 大算力
  ：依赖 GPU/TPU 并行计算集群，支撑超大规模参数训练（如千亿级模型需千台 GPU 级集群）。

3. 高效微调技术
   
   针对全量参数微调 “耗资源、周期长” 的痛点，主流方案为LoRA（低秩适应）：

• 核心优势：训练参数量仅为全量微调的千分之一（如 70 亿参数模型仅需训练百万级参数），3090*4 即可支撑 7B 模型微调，效果与全量微调相当甚至更优；
• 对比其他方案：优于 Adapter、Prelayer 等微调方式，在 E2E NLG 等任务中 BLEU、ROUGE-L 等指标更优（如 GPT-2L 模型 LoRA 微调 BLEU 达 70.4，全量微调仅 68.5）。

4. 强化学习与人类反馈（RLHF）
   
   LLM 通过 “预训练 - 有监督微调 - 强化学习” 三阶段提升效果：

• 预训练：在千亿级文本上学习语言规律；
• 有监督微调（SFT）：用数万条用户指令 - 答案对优化模型；
• 强化学习（RLHF）：先人工对模型输出排序（如 A>B>C>D），训练奖励模型（Reward Model），再通过 PPO 算法迭代优化，使模型输出贴合人类偏好（如 ChatGPT 从 3 迭代至 3.5 的核心技术）。

（三）LLM Agents 核心能力

LLM Agents 是具备 “自主感知 - 行动 - 学习” 的智能体，核心能力包括：

1. 工具使用
   ：调用搜索引擎、爬虫、代码执行等工具，如查询 Twitter 趋势时，Agent 自动调用 API 获取实时数据；
2. 任务分解与试错
   ：将复杂任务拆解为子目标（如 “搭建床” 拆解为 “找材料 - 组装框架 - 放置床垫”），通过试错优化路径（如 Minecraft 游戏中自主调整建造步骤）；
3. 长期记忆（Long-term Memory）
   ：区分情景记忆（存储体验，如生成式智能体）、语义记忆（存储知识）、过程记忆（存储技能，如 Voyager 游戏智能体），可读写且长期留存，区别于 RAG（仅检索）；
4. 自主学习
   ：通过微调模型参数、优化提示词、改进代码库、自我反思等方式提升能力（如 Reflextion 智能体通过反思日志优化决策）。

三、LLM Agents 在电力系统中的应用思考

（一）LLM 的核心能力与电力系统需求匹配

LLM 具备四大核心能力，可针对性解决电力系统痛点：

1. 自然语言与常识理解
   ：解析调度规程、新闻事件（如 “疫情封城” 对负荷的影响），适配电力系统 “文本 + 数据” 多源信息处理需求；
2. 逻辑推理
   ：处理调度决策、故障诊断等复杂逻辑任务（如 “线路跳闸后最优恢复路径选择”）；
3. 数学建模与公式推导
   ：支撑电力系统潮流计算、稳定分析等量化任务，如推导碳市场均衡 KKT 方程；
4. 代码生成
   ：自动生成调度操作脚本、仿真代码，提升自动化效率。

（二）潜在应用领域与技术路线

1. 核心应用场景

• 机器代人
  ：替代人工完成巡检（机巡）、客服咨询、公文写作等重复性任务，降低人力成本；
• 工作流重构
  ：优化调度运行规划流程，如自动生成 “负荷预测 - 发电计划 - 安全校验” 全流程方案；
• 信息 - 物理 - 社会系统（CPSSE）仿真
  ：融合电力物理特性与社会行为（如用户用电习惯），解决传统仿真 “忽略社会因素” 的局限；
• 多模态数据融合
  ：整合文本（新闻）、图像（设备影像）、时序数据（负荷曲线），赋能数字化服务；
• 电力系统机理研究（AI4S）
  ：辅助动态建模、稳定性分析等基础研究，如寻找电力系统李雅普诺夫函数。

2. 技术路线：多模型融合
   
   考虑到大模型 “幻觉” 与可靠性问题，需采用 “LLM + 因果模型 + 符号模型 + 小模型” 融合路线：

• 简单场景
  ：LLM 直接用于机器代人（如客服），或多模态融合（如结合图像数据检测设备缺陷）；
• 精确量化场景
  ：LLM（负责任务分解）+ PINN（物理知情神经网络，保留机理）+ 因果模型（保证可靠性）+ 符号模型（SPT，提升可解释性），如调度决策中，LLM 规划任务，PINN 快速计算潮流，因果模型验证决策安全性；
• 人机协同
  ：必要时引入人类决策（如重大故障处理），通过反馈优化智能体，解决 “何时介入” 的课题。

（三）CPSSE 仿真：核心难题与解决思路

1. 传统仿真痛点
   电力系统作为 CPSSE，传统方法依赖还原论，难以处理 “物理 - 信息 - 社会” 耦合的复杂问题，尤其社会行为（如用户用电响应）建模困难。

2. 大模型解决方案

• 基于整体还原论（WRT）：通过混合动态仿真提取高维轨迹，结合 LLM 内化的理论常识，实现 “局部可解释推理”（如解释某区域负荷波动的社会成因）；
• 人机混合仿真
  ：结合真人、因果模型、LLM，LLM 模仿人类系统性思维，提升社会行为建模精度；
• 终极目标
  ：构建大模型驱动的数字孪生，通过仿真反馈优化实际系统运行。

四、LLM Agents 应用初探（实践案例）

（一）案例 1：基于 LLM 的高适应性负荷预测（ITA-LF）

1. 传统方法局限
   传统负荷预测（如 LSTM、SARIMA）难以应对特殊事件（如疫情封城、区域停电）、新场景（超出历史数据范围），且无法利用文本数据（如新闻事件）。

2. ITA-LF 框架设计
   融合 LLM Agent 与多模态数据，提升预测适应性：

• 数据输入
  ：历史负荷数据、气象数据（温度、湿度）、地理信息、典型天属性（工作日 / 节假日）、实时新闻（如 “商业活动增加导致居民用电上升”）；
• Agent 核心作用
  ：筛选与负荷相关的新闻（如排除娱乐新闻），通过提示词工程引导 LLM 理解文本逻辑（如 “封城→商业用电下降、居民用电上升”）；
• 预测流程
  ：LLM 整合多源数据，生成次日负荷时序预测，结合验证环节优化结果。

3. 应用效果
   
   在澳大利亚多地区、多场景测试中，ITA-LF 显著优于传统模型：

• 精度提升
  ：MAPE（平均绝对百分比误差）低至 4.65%，准确率达 95.61%，远超 LSTM（MAPE 21.25%）、SARIMA（MAPE 11.61%）；
• 适应性强
  ：在疫情封城、区域停电等特殊场景中，预测误差比传统方法降低 30%-50%，如封城期间准确捕捉 “商业负荷下降、居民负荷上升” 趋势。

（二）案例 2：基于 LLM 的电力调度决策

1. 传统调度痛点
   调度行为（如操作序列生成、市场博弈）缺乏有效建模工具，依赖人工经验，难以应对复杂开放场景（如多主体博弈、市场波动）。

2. 调度大模型设计

• 数据基础
  ：整合调度多模态数据（日志、语音、拓扑结构）、调度规程、教材论文，构建领域数据集与对话问答数据集；
• 核心能力
  ：实现调度行为理解（解析历史操作逻辑）、推理（如 “线路过载后的最优切负荷方案”）、操作序列生成（自动生成合规操作脚本）、市场波动响应（如电价突变时的发电计划调整）；
• 评价体系
  ：从事实性、逻辑性、稳定性、公平性、安全性、表达能力 6 大类 24 个子维度评估，客观题（判断题 / 选择题）由 GPT-4 + 脚本评测，主观题结合人工审核。

3. 应用价值
   
   提升调度安全性与效率，支撑 “经济调度、操作监护、黑启动” 等核心场景，降低人工决策强度，减少操作失误。

（三）案例 3：基于 LLM 的电力市场与碳市场仿真

1. 传统市场仿真难点
   依赖数学模型，动态博弈求解难（如多主体不完全信息博弈）、泛化性差（难以适应新市场规则）。

2. 大模型仿真方案

（1）电力市场仿真

• 基础单元
  ：将 “网源荷储” 主体、电力系统 / 市场规则、外部扰动（如国际能源价格波动）建模为仿真单元；
• LLM 应用
  ：直接建模交易决策（如机组报价策略）、辅助市场规则设计（生成合规条款）、生成外部扰动参数（如负荷波动系数）；
• 技术支撑
  ：通过提示词工程（模拟交易员工作环境，给出机组工况、燃料成本等提示）、RAG（检索历史交易数据、政策文件）提升仿真精度。

（2）碳市场均衡分析

• 核心目标
  ：求解企业碳配额交易均衡（供需平衡），为企业策略制定、政策优化提供依据；
• 技术路径
  ：

1. 指令工程
   ：设计提示词引导 LLM 推导 KKT 方程（如企业 “买入 / 卖出配额” 的最优条件）；
2. 工具调用
   ：通过 Python 代码求解均衡解（如 SymPy 库联立方程）；
3. 多代理模型
   ：模拟大国企、中国企、私企等多主体行为，各代理自主生成交易策略（如大国企低价囤配额、高价抛售）；

五、未来趋势与结语

（一）核心趋势：AI4S（AI for Science）

AI4S 是融合 AI、高性能计算、先进数学的通用框架，将成为电力系统机理研究的蓝海：

• 需求背景
  ：新能源渗透率提升使电力系统物理机理质变，传统建模理论需重构，且主网计算规模达 10 万节点以上，需超 10 亿算例实时计算，依赖大模型提升效率；
• 应用方向
  ：辅助动态建模、稳定性分析解析方法、电力市场博弈均衡研究，如陶哲轩团队通过 “人类 + AI” 协作，57 天完成 2200 万 + 数学关系证明，为电力系统基础研究提供新范式。

（二）结语

1. 技术价值
   ：大模型与智能体正颠覆电力系统基础研究与工业应用，机器代人是易落地场景，多智能体框架可实现多模型有效融合；
2. 核心挑战
   ：信息 - 物理 - 社会系统（CPSSE）的仿真、运行、规划仍是待攻克难题，需解决大模型 “幻觉”、可靠性不足等问题；
3. 未来路径
   ：“人机混合智能” 是现阶段最优选择，长期需通过 AI4S 深化机理研究，推动新型电力系统向 “智能化、高效化、低碳化” 发展。

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