基于大语言模型的新型电力系统用户特性立体应用模式初探

作     者：余涛 王艺澎 罗庆全 蔡新雷 刘熙鹏 梁敏航 YU Tao;WANG Yipeng;LUO Qingquan;CAI Xinei;LIU Xipeng;LIANG Minhang

作者机构：华南理工大学电力学院广州510640 广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室广州510640 广东电网有限责任公司电力调度控制中心广州510600 

出 版 物：《高电压技术》 (High Voltage Engineering)

年 卷 期：2024年第50卷第7期

页      面：2833-2848页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(52207105) 广东电网公司第一批“国之大”创新链重大科技项目(036000KC23090003) 广东省基础与应用基础研究基金(2023A1515011598) 

主　　题：新型电力系统 用户特性 立体应用 大语言模型 智能体 

摘      要：随着新型负荷的广泛接入与虚拟电厂建设的不断推进,新型电力系统中多元的负荷结构与频繁的网荷交互使得用户特性应用在数据融合、特性挖掘和业务赋能面临关键挑战。因此,该文首先深入分析了用户特性的研究现状,以此为基础提出了新型电力系统用户特性立体应用模式,贯通了“多源数据-多维特性-多元模块-多样业务的应用链路。然后,针对该模式实践中海量多源数据可用性差、特性刻画灵活性低、业务贯通复杂性高的核心技术难题,立足于近期大语言模型备受关注的显著能力与智能体应用范式,分别在自适应数据治理、对话式数据交互、自动数据分析与机器学习、多智能体应用系统架构方面提出了解决方案。进一步,更通过用电数据库交互与业扩报装接入优化的案例表明所提方案能够自动化、智能化、个性化地开展用户特性应用,有望在实际中应对用户侧业务面临的关键挑战。最后,对大语言模型赋能用户侧海量资源管控以及系统智能水平跃升进行了展望。