新型配电系统生成式人工智能技术研发与应用

生成式人工智能发展简介电力系统研究应用进展配电系统相关应用研发 发展简介我国高度重视人工智能发展，出台了一系列旨在促进人工智能技术创新与行业深度融合的政策措施通过政策引导请加速人工智能技术的产业化进程，推动经济社会高质量发展近年，在政策引导、技术创新和产业融合等多轮驱动下，人工智能正为高质量发展注入强劲动能 推动人工智能技术高质量发展高度重视人工智能在电力行业应用《生成式人工智能服务管理管行办法）发布坚持发展和安全并重、促进创新推进电网基础设施智能化改造和智2024年02月，国家发改委、能和依法治理相结合的原则，鼓励能微电网建设，提高电网对清洁能源局发布《关于新形势下配电生成式人工智能创新发展源的接纳、配置和调控能力网高质量发展的指导意见 大模型兴起带动AIGC应用快速发展Al-GeneratedContent（生成式人工智能）通过学习大量数据的规律和模式自动生成文本，图像视频、代码、流程等多种形式的内容。AIGC既是内容，又是一种内容生产方式，还是用于内容自动生大模型架构潜力凸显技术前沿应用深度神经网络多模态+大模型数字内容映射能力卷积神经网络CNN视觉大模型：ViT递归神经网络 RIN语言大模型：GPT数字内容编辑能力生产对抗网络GNN多模态大模型：DALLF2Transfotmer大模型数字内容生成能力深度神经网络在学习范式+网络结构上的送代使算法具备送代学习的能力 成的技术集合升级步入深化阶段统计模型+规则设计传统机器学习算法智能增源技术智能转详技术回归算法：线性回归等语义理解技术分类算法：这辑回归等属性控制技术聚类算法：仿射传播等基于校仿创作依赖于预先定义的统计模型或专家基于念创作系统执行特定的任务，可以完成简单的文本生成 AIGC技术历程搭载GPT-4的ChatGPT正式发布包含1.8万亿国家人工智能标准化总体组下设立参数采用混合专家模型大模型标准化专题组发布生成百度发布文心一言式人工智能服务管理暂行方法2023年5月2023年3月国内发布10亿以上参数大模参数1750亿，在零样本学习型超79个，任务上实现巨大性能提升势初步形成 发展简介AlexNet等新一代模型在规模和性能上超越传统自然语言处理模型Word2Vec诞生2005年CNN为代表的传统神经网络模型占据主导地位 生成式人工智能与大模型依赖中小模型完成内容生成强调实用但缺乏通用智能大模型：以超大参数量构建通用认知能力兼具理解、推理与生成，驱动生成式AI迈向通用智能时代对比角度大模型技术技术实现主要基于Transfarmer架构与预训练微调规檬依赖五联网海摄文本耐像教据模型巨量参数能力对比支持复杂语义理解、逻辑推理记忆与思维链生成便用自行燕童力，可完成多任务、多模态内容生成海量数据+GPU/TPU强大算力+Transformer架构使大模型规模化训练成为可能 早期AIGC：面向特定任务早期AIGC规则模板/传统机器学习/早期神经网络不强制要求规模仅限生成，语义逻辑推理弱 大模型技术主要特点大模型是基于深度学习发展构建的自然语言处理模型通过对海量文本数据进行训练可学习和预测自然语言模式和规律，生成具有自然语言风格的文本和回答自然语言的问题，是当下人工智能核心热点contextualEnvironment典型特证参数规模庞大参数规模不少于十亿（1B)有涌现能力在特定任务上，随着模型规模提升，模型性能能够出现显著提升LLM 发展简介与未来发展基石。1-0-Nwncoingwoidebtthe （语言一思维执行基础规模核心能力Neuraoreachword as指令微调Networkhenedw神经网络训练上下文学钧lagelangLEM思维链提示预测文本序列 应用场景及其优势得益于多模态数据融合（映射）复杂问题理解（编辑）和任务组织规划（生成）能力大模型已逐步应用于数理分析深入思考形成推理链有效提升任务处理能力开放场景下复杂任务的自组织规思维的学习趋优与分拆推理决策能力复杂推理与逻辑能力强，具备多步推理和环境感知与动态理解能力强实时感知多链式思考能力，，能够处理复杂推理问题。源环境信息准确理解复杂场素。知识整合与迁移能力整合并迁移跨领域适应开放复杂场景：不依赖固定规则，能知识支持创新性分析与泛化自主适应开放、多变的复杂任务。 发展简介图文生成数理分析和辅助鹭驶等应用领域图文多模态信息深度认知与相互转化优势1多模态数据融含认知理解跨模态理解能力强深度融合图像、文本等多模态数据精准理解复杂场景生成质意高且多样化高质量生成多样化图文内容，满足个性化需求。 图文生成任务规划洗势2优势3住务自组织建模与与预测能力跨域泛化迁移能力 场景应用实现方法口从基础交互到自主决策，以下四项技术构成了当前大模型垂直领域应用开发的关键能力检索增强生成（RAG）核心思想实时查询外部领域知识库操作流程当用户提问时检索于用户问题相关资料整提高回客准确率和可信度咖常用方法：重排序、查询重写、混合搜索技术特点：解决知识幻觉，实时更新知识，实现成本中等智能（Agent核心思想斯予模型规与执行能力惠操作流程：结合角色定义记忆存储大模型可以自生思考，观察及行动常用方法：ReAct多智能体协作技术特点：自主规划与执行，可综合各类技术，统筹决策流程能力上限高 提示词工程（PromptEngineering)核心思想通过提示词指导大模型思考与回答操作流程，定义任务日标给出背景示例等常用方法少样本学习，思维链，角色份演技术特点技术成本低实现快捷，但依赖人工调试经验指多微调instructionFine-Tuning留核心思想注入领域知识与特定能力电操作流程基于高质量数据居集对大模型进行再训练工具集使得常用方法全量微调、参数高效微调技术特点深度定制、性能提升显著、成本与数据门槛高 生成式人工智能发展简介电力系统研究应用进展配电系统相关应用研发 应用层级结构口基于基础大模型构建适配电力系统业务特性的行业专用大模型，并针对具体场景做定制化开发运行天快塑大模型行业大模型大模型LO基础语义大模型大模型 基于大模型实现高适应性负荷预测（多模态融合）显奢提升预测药适放性精确度A口点双新闻事件的筛选，在提升大媒流程新间事件相关的文本数据的引天有效提开在特定事件发生时负荷顶测精确度特殊事件发生时，能够应对短期电力负荷的快速变化或极针对超出历史数据涵盖范围的新场景，表现出更优秀的适用电鑫升电负荷降低实现了基于文本数据居（新闻事件）的预则推理lingwitliReflection,CouferenceandWorkshoponNeunalinfarmiutionProceneSem 学术研究Intelligent Text-Analytic Load Farecasting:Agen筛选实时相关新间井理解文本逻辑型输入ken效幸的同时增强预测精准费1行博推理要优势端波动进行准确预测应性和泛化性[ljinteiWangMaikeFeng.Jug Cin.JinjinGe,JunhunZiso,FromNesteForecat IntepatiugEventAuahsisinLLM-BasedTimeSenesForecat 微调和评 电力调度专用大语售模型多源数据融合sh优化算法局限：G解风光液动性深度学习快陷：黑箱模型缺变奇膜柔带合规风险高twmselcnownhepethgalctieshaldo领域数据快失基电力系统多源数据hanneiinglfhho.vakyidithoatto专业术语壁堂请调高视格与整理的带理解不足8Ahesuremothuwasecicmeilde基座模型：LLaMA2-70B领域适应层RA高极购决第验证环：仿真验证调度终审GAA仿真数据：IEEE标维系统11473077得#点）蒙特卡洛采样智能电网文本数据：OCR转化行业文献CEENTRSE实现分钟级精准生成传统需数小时完成的调度指令与故障处置方决策范式升级：经验驱动物理约束的A辅助决策案，将复杂场景决策效率提升百倍，为离渗透车新能源电网提供人效提升：合规检索效率提升10倍降低人为失误普惠应用：LORA微调支持中小电网低成本部署1596-005-91910 学术研究GAIAS面向电力调度的大语言模型2支本致建处混合指令数据PYVATEEE对抗波动性与极端事件的智能决策支持 人机协同的广域电动汽车智能调度挑战：大翻电动汽车（EV）的随机接入给电网带来了巨大的调度压力副痛点：传统调度策略主要考虑负荷、电价等因素完全忽略了海量驾驶员个性化气非专业的充电需求自标：利用大模型实现人机协同智能调度，让系统能理解车主自然语吉表达的充电意图，并生成更高效调度策略风光数据聚合分典型运行场果生成分场景强化学习智能体构建高光低风高光高风低光低风D3PG-1充电成本今晚充清动态奖励函数最低即可测重成本用户交流测重稳定意图识别收益量大全局量优策路生成模拟鲸鱼的电户需求储能充放电：生网交互搜寻免食可再生能源上网等行为节点电压成本运营 学术研究空天地-体化车联网（SAGVNs）3D]CheX.LuQ.L,D.LiandE.Zhu,LategatiouofLLMandE AirnetworkGroundnetwor 南略1（高光低风路2（低光高风）第略（低光低风） D3PG-2:D3PG-3调度策略汇总生成策略实施 基于大语言模型的电力市场仿真市场仿真基础单元：市场主体市场环境和规则、市场外部性网源荷储主体和监管主体、电力系统和市场规则系统和市场外部扰动直接交易决策建模市场规则辅助建模外部扰动参数生成交易吉大模型决策技外部干扰CST/RAG/IMGE银织青规则设计大模型生成不向发电方式和交易模式下出清电价对比icinsMarlrsBaoedouLargeLanguageModebsn.SmmrtPorren.2034C(yS-16 学术研究基于大语言模型的低碳电力市场模拟[4]在电力市场中，分别对应：图大模型技术应用：Prompt提示满工程框架对比MICAOYLZHANGLIGUO 思维树(10) 文易快结 国网干亿参数光明电力大模型融合文本图像视频及时序数据具备电力知识记忆理解多模态融合分析，业务逻辑推理基础数值计旗、内容辅助生成等能力可应用于新能源场站智能运维、电力运对比主流生成式AI模型领域典型应用成效数据电力专业能力平均高出电网规重过载设备诊断诊断时间：20天用5米电网运维换流变压器智慧体检评估时长：1周一分钟电网运行负荷转供策略生成决策时间：80mm-1m客户服务供电方案智能编制方实生成10天一1天PPT/报告自动生成制作时间：2时10分钟电力跨模态适配层：多模态融合分析能力130%已覆盖8省网公司，赋行业样本库（1.2万条标准）专业知识理解力120%案例驱动推理优化：业务逻辑推理准确率25% 行业应用口国内首个干亿级多模态电力行业大模型行态势分析、设备故障诊断评价等业务多模态表征数据时序四图像 案例15%福州电网夏峰负荷分析语育山东特高压故障定位配电动行价化长沙配调系统江苏30万套方案编制电力行业认练安徽休宁供电部图像通用基出LLM能营销/调度/运维等600+场号 南网大瓦特·驭电智能仿真大模型口全球首款AI电力智能仿真器专为高比例新能源电网设计。采用数据驱动模式（非传统数学模型）底层嵌入电力系统物理规律，实现潮流计算与稳定分析速度提升1000倍，误差<1.5%神经网络求解高阶微分方程完全自研基座华为昇思框架性能提升60%创造数干万虚拟案例训练模型（免荷/西电东送/新能源渗透率拳数调优核心功能浩地装例海量潮流场景生成与拓扑优化云南3500节点系统验证分钟级调度指令生成支撑南方五省区新能源日渗透率31.12%电力现货交易策略优化提升新能源参与市场竞争力负荷转供方案自动生成决策有效率98.6% 行业应用物理约束神经网络应用领域电网规划调度控制市场出清故障应急 16亿样本云南电网3500节点系统验证嵌入机理方程 美国NREeGrIUGPT生成式A决策平台深度融合大型语言模型电力物理规则与