2024生成式人工智能大模型及其电力系统数智化应用前沿报告

生成式人工智能大模型及其电力系统数智化应用前沿

一、人工智能发展概述

• 1956年：达特茅斯会议标志着人工智能（AI）的诞生。
• 1982年：霍普菲尔德神经网络被提出。
• 2016年：AlphaGo战胜人类围棋冠军，推动了AI的发展。
• 2022年：大模型由语言模态向图文视频多模态迈进，标志着AI进入大模型时代。

二、生成式大模型的发展

• 2022年底：ChatGPT发布，标志着单模态向多模态转变。
• 2024年2月：Sora发布，进一步推动了多模态大模型的发展。
• 代表性模型：
  • GTransformer: 2017年
  • Sora: 2024年2月
  • MetaLLaMA: 2021年
  • Anthropic: 2022年
  • ChatGLM: 2023年

三、新型电力系统概述

• 2030年“碳达峰”与2060年“碳中和”目标：中国提出了“双碳”目标。
• 新型电力系统：以数智化为关键手段，推动电力系统向新型电力系统转型。
• 电源结构：
  • 传统电力系统：以煤电为主，灵活性较低。
  • 新型电力系统：以新能源为主，灵活性较高。
• 负荷特性：
  • 传统电力系统：刚性负荷，纯消费性。
  • 新型电力系统：柔性负荷，兼具生产和消费功能。

四、基于生成式大模型的新型电力系统数智化升级

• 绿色低碳：通过大模型实现能源优化和节能减排。
• 安全可控：提高电力系统的安全性，减少事故风险。
• 经济高效：通过智能化调度降低成本，提高效率。
• 柔性开放：实现多场景、多任务的灵活应用。
• 数字赋能：利用大模型提升电力系统的智能化管理水平。

五、大模型在电力系统中的应用

• 智能客服：提升电力服务的智能化水平。
• 电力负荷预测：通过大模型提高预测精度，优化调度。
• 智能检修与运维：利用大模型进行设备故障诊断和维修。
• 智能优化决策：通过多智能体系统实现高效的决策支持。
• 综合能源系统：实现能源的多元化和优化配置。

六、大模型建设路线分析

• 基座大模型：构建通用大模型。
• 行业通用大模型：面向特定行业的应用。
• 业务AIAgent：实现业务层面的智能化。

七、具体应用场景

• 新型电力系统规划与运营：通过大模型进行精准预测和优化。
• 高比例新能源接入下的运行与控制：应对新能源的间歇性和不稳定性。
• 智能检修与运维：提高设备维护效率和准确性。
• 综合能源系统规划：实现能源的多元化和优化配置。

八、案例分析

• 案例1.1：华中区域电力需求动态预测与社会经济分析

  • 方法：长短期记忆网络（LSTM）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）
  • 效果：提高预测精度和鲁棒性。

• 案例1.2：特高压直流净负荷预测与成本效益分析

  • 方法：长短时记忆网络（LSTM）、卷积长短时记忆网络（CNN-LSTM）、注意力机制（Attention CNN-BiLSTM）
  • 效果：优化成本效益，实现经济效益和能效的最优平衡。

• 案例1.3：新型电力系统新建风电场短期功率预测

  • 方法：因果深度学习模型、样本加权机制、先进Transformer变体模型
  • 效果：提高风电预测精度，解决历史数据不足的问题。

• 案例1.4：基于物理信息嵌入的强化学习暂态功角分析

  • 方法：物理信息嵌入强化学习（PIRL）
  • 效果：提高暂态功角分析的准确性和稳定性。

• 案例1.5：考虑风电不确定性的前瞻调度电力平衡风险预警

  • 方法：长短期记忆网络-混合密度网络（LSTM-MDN）
  • 效果：提高风险预警的准确性和及时性。

通过上述分析可以看出，生成式大模型在电力