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2024年基于大语言模型的新型电力系统运行与仿真初探报告.pdf

2024年基于大语言模型的新型电力系统运行与仿真初探报告.pdf
这份文档主要介绍了基于大语言模型的新型电力系统运行与仿真，探讨了人工智能（AI）的发展历史与趋势，以及大语言模型在电力系统中的应用。 首先，文档概述了AI的发展历程，从早期逻辑程序到深度学习的突破，再到LLM（大语言模型）的兴起。LLM之所以受到关注，是因为它在相关任务上取得了显著的进步，降低了NLP（自然语言处理）的准入门槛，并展现了通用人工智能（AGI）的曙光。 接下来，文档深入探讨了大语言模型的技术背景。它解释了什么是语言模型，以及LLM的架构（如GPT系列模型），包括Transformer结构的多头自注意力机制。文档还详细介绍了LLM的训练过程，包括预训练、微调和通过人类反馈进行学习的过程。预训练阶段涉及学习文字接龙、自监督学习，并强调了大数据、大模型和大算力这三个要素的重要性。微调阶段则侧重于如何赋予LLM逻辑能力和思考推理能力，并通过思维链（Chain of Thought）等技术来增强LLM的推理能力。同时，文档也提到了LLM可能存在的局限性，例如生成有偏见、歧视性言论的问题，并介绍了通过人类反馈来量化人类喜好，以及结合强化学习来改进LLM的方法。 然后，文档展望了LLM在电力系统中的应用。LLM的核心能力包括自然语言与常识理解、逻辑推理、数学建模与公式推导以及代码生成。这些能力可以应用于机器代人、工作流重构、信息-物理-社会系统仿真、多模态数据融合和电力系统机理研究等领域。文档强调，在大模型推理可靠性与“幻觉”问题尚未完全解决的情况下，因果模型+大模型+小模型的融合是较为可行的技术路线。 文档重点介绍了LLM在负荷预测中的应用。通过Intelligent Text-Analytic Load Forecasting (ITA-LF)，LLM能够基于语言处理、整合非结构化数据和海量多源数据，显著提升预测的适应性和精确度。通过引入新闻事件相关的文本数据，可以有效提升在特定事件发生时的负荷预测精确度。实验结果表明，ITA-LF模型在多种负荷预测指标上优于传统方法，并能在不同时间和地理维度上展现出更强的适应性。 此外，文档探讨了调度大模型的研究背景和关键技术。研究目标包括通过大语言模型对调度和市场行为进行建模，实现调度行为的理解、推理、操作序列生成、智能博弈策略生成等。调度大模型的技术框架包括：调度统一知识表示、数据支持、人机协同和工具使用，并结合电力调控运行的多模态融合，构建大模型集群。核心技术包括：混合专家模型、基于低秩适应的加速微调、自监督学习、检索增强生成知识库、多模态对齐、多业务融合和多主体协同。还介绍了初版领域数据集、大模型训练数据集和领域对话问答数据集的构建，以及调度大模型交互页面和评测体系，包括事实性、逻辑性、稳定性、公平性、安全性和表达能力六大类二十四个子维度。实验结果表明，大模型在多个指标上接近ChatGPT的表现，在调度相关问题的逻辑性、稳定性和安全性上表现优于ChatGPT。 最后，文档提到了信息物理社会系统仿真与数字孪生，以及LLM在经济学仿真中的潜力。LLM在经济学仿真中具有推理能力、泛化能力和代理模拟的优势。文档总结了大模型智能体、市场仿真基础、大语言模型训练在电力市场中的应用案例，并介绍了AI4S（结合人工智能、高性能计算及先进数学工具的通用计算框架或系统）的优势，及其在解决复杂问题上的潜力。 总而言之，文档强调了大语言模型在电力系统领域的应用前景，包括负荷预测、调度优化、市场仿真等，并指出AI4S是解决新型电力系统核心理论问题的希望。
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