AI大模型技术在电力系统中的应用及发展趋势

AI大模型技术通过"预训练-微调-强化学习"三阶段训练（如LoRA技术显著降低微调成本），赋予智能体工具调用、任务分解、长期记忆和自主学习能力，正深度融入电力系统应用：在负荷预测领域，通过ITA-LF框架整合新闻事件等多模态数据，将预测精度提升至95.06%，显著优于传统模型；在调度领域，构建DispatchLLM-70b模型统一处理语音、日志等数据，生成安全操作序列；在复杂系统仿真中，提出"因果模型+大模型+符号模型"融合框架，结合物理神经网络（PINN）加速计算，并探索多智能体人机协同解决决策可靠性问题；在碳市场分析中，利用大模型模拟企业博弈策略，揭示价格操纵风险。当前挑战集中于大模型"幻觉"、超大规模计算（如10万节点实时分析），未来将通过AI4S（人工智能驱动的科学计算）重构电力系统基础理论，推动数字孪生与跨学科机理研究，实现从机器代人到理论突破的跃迁。

**

**