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，出台系列政策推动技术创新与行业深度融合，加速产业化进程。近年来，在政策引导、技术创新和产业融合驱动下，人工智能为高质量发展注入强劲动能。国家发改委发布《关于新形势下配电电网高质量发展的指导意见》，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新能源微电网建设，提高电网对清洁能源的接纳、配置和调控能力。
大模型兴起带动AIGC应用快速发展。AIGC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。大模型架构潜力凸显，技术前沿应用包括深度神经网络、多模态+大模型、数字内容映射能力、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、生产对抗网络（GAN）、图神经网络（GNN）等。AIGC技术历程包括Word2Vec诞生（2005年）、AlexNet等新一代模型超越传统自然语言处理模型（2012年）、GPT-4发布（2023年3月）等。
大模型技术主要特点包括参数规模庞大（不少于十亿）、涌现能力、多模态数据融合、复杂问题理解、任务组织规划能力等。大模型已逐步应用于数理分析、图文生成、辅助驾驶等领域。
应用场景及其优势
大模型应用场景包括图文生成、数理分析、辅助驾驶等。其优势在于多模态数据融合、复杂问题理解、任务自组织建模与预测能力、跨域泛化迁移能力等。
应用层级结构
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。应用层级包括基础语义大模型、行业大模型、大模型Lo。
学术研究
学术研究包括基于文本数据的负荷预测、基于大模型的电力市场仿真、基于大语言模型的低碳电力市场模拟等。
行业应用
行业应用包括国网干亿参数光明电力大模型、南网大瓦特·驭电智能仿真大模型、美国NREC GridGPT生成式AI决策平台等。应用领域包括电网规划、调度控制、市场出清、故障应急等。
新型配电系统生成式人工智能应用展望
新型配电系统源荷时空不确定性增强，有源化电力电子化特征显著，增加了运行调控难度。大模型对配电异构数据的全面认知包括多模态融合认知、多模态融合态势理解、态势推演等。
系统认知能力包括态势觉察、态势理解、态势推演等。系统理解能力包括规程认知、自主计算、趋优决策等。针对不同应用场景与模型特性可构建多样化的大小模型应用模式。
研发场景
研发场景包括配网拓扑的大模型认知技术、配电系统最优潮流生成式建模与求解、分布式优化参数自动调优、新型配电系统生成式自动规划、配电网多模态运维辅助技术等。
关键问题
关键问题包括配网拓扑的大模型认知技术、配电系统最优潮流生成式建模与求解、分布式优化参数自动调优、新型配电系统生成式自动规划、配电网多模态运维辅助技术等。
技术路线
技术路线包括Graph2Text、多智能体架构、提示词工程、混合专家链架构、多模型加权融合等。
研究结论
研究结论包括大模型在电力系统中的应用前景广阔，能够有效提升电网运行效率、降低成本、提高安全性等。
