AI大模型技术在电力系统中的应用及发展趋势_43页_3mb

报告总结：Al 大 模型 技术 在 电力 系统 中 的应 用 及 发展 趋势

Al 大 模型 技术，基于 深度 学习 和 自然 语言 处理，已从 生成式 AI 发展 至 智能体 应用。其 历史 回顾 包含 1956 年 人工 智能 研讨会 开始 到 2017 年 后 的 “大 模型 时代”，关键 突破 包括 GPT、BERT 等 模型 的 推出。
大 语言 模型 核心 能力 包括 自监督 学习、参数 微调（如 LoRA 方 法）、强化 学习，以及 多模态 数据 融合。应用 场景 包括 电力 系统 中 的 负荷 预测、调度 决策、市场 仿真 和 碳 市场 分析。
在 电力 系统 中，大 模型 用于 高 适应性 负荷 预测（ 如 综合 新闻 事件），提升 精确 度 和 决策 效率；调度 决策 支持 通过 语言 模型 化 和 多智能体 系统，实现 任务 分解、推理 和 模拟。
挑战 包括 推理 可靠性 和 幻觉 问题，需 与 因果 模型、符号 系统 和 小 模型 融合（如 多智能体 框架 可 用于 实现 部分 代 替 人工 或 迭代 优化）。
发展趋势 包括 Al4S（科学 AI）整合在 电力 系统 复杂 问题 中，解决 新 型 电源 渗透 和 多维 仿真 问题。应用 需 持续 优化 合作 机制，确保 安全 和 精准 性。
未来 方向 为 人 机 混合 智能 和 数字 双 生，支持 实时 反馈 和 前沿 理论 研究。