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储能系统技术 储能系统 GaN器件 ★ 5.0

基于工具增强型大语言模型的电网模型生成

Power Grid Model Generation Based on the Tool-augmented Large Language Model

作者 Kaihang Deng · Yanzhen Zhou · Hongtai Zeng · Zhengcheng Wang · Qinglai Guo
期刊 IEEE Transactions on Power Systems
出版日期 2025年9月
技术分类 储能系统技术
技术标签 储能系统 GaN器件
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 电网模型 结构化文本生成 大语言模型 工具增强大语言模型 模型生成
语言:

中文摘要

电网模型是电力系统研究及人工智能应用的基础。由于安全原因,公开可用的电网模型极为有限,亟需生成具有特定拓扑结构和潮流特性的模型。鉴于电网模型通常以结构化文本形式存储,可将其生成问题转化为结构化文本生成任务,大语言模型(LLMs)在此类任务中表现出色。受此启发,本文提出一种基于工具增强型大语言模型的电网模型生成新方法,支持用户通过自然语言描述按需生成电网模型。数值结果表明,该方法能有效生成满足指定需求的电网模型。

English Abstract

Power grid models are essential for power system research and AI-based applications. However, due to security reasons, publicly available power grid models are very limited, making the generation of models with specific topologies and power flow properties crucial. As these models are typically stored in organized text, their generation can be framed as structured text generation, which can be effectively handled by Large Language Models (LLMs). Inspired by their remarkable performance, this letter proposes a novel method for generating power grid models based on the tool-augmented LLM, providing users with an intuitive way to generate power grid models according to their needs. Numerical results show that the proposed method can effectively generate power grid models that meet specified requirements expressed in natural language.
S

SunView 深度解读

该工具增强型大语言模型的电网建模技术对阳光电源具有重要应用价值。在储能系统方面,可快速生成不同电网拓扑下的PowerTitan系统仿真模型,优化ST系列储能变流器的并网控制策略验证;在光伏逆变器领域,支持SG系列产品在复杂配电网场景下的GFM/GFL控制算法测试,加速1500V系统的电网适应性分析;在iSolarCloud平台集成方面,可通过自然语言快速构建区域电网数字孪生模型,提升智能诊断与预测性维护能力;在充电桩业务中,辅助生成充电站接入电网的潮流分析模型。该技术可显著缩短产品电网适应性测试周期,降低实际电网数据获取难度,为阳光电源多场景产品开发提供高效建模工具支撑。