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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
Kaihang Deng · Yanzhen Zhou · Hongtai Zeng · Zhengcheng Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年9月
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。
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；...
云原生环境中使用大语言模型和贝叶斯网络的异常检测与根因分析
Anomaly Detection and Root Cause Analysis in Cloud-Native Environments Using Large Language Models and Bayesian Networks
Diego Frazatto Pedroso · Luís Almeida · Lucas Eduardo Gulka Pulcinelli · William Akihiro Alves Aisawa 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
云计算技术提供可扩展性和性能优势,但微服务架构引入复杂的监控和故障诊断挑战。本文提出一种集成大语言模型与贝叶斯网络的异常检测与根因分析框架,通过智能化分析微服务日志和指标数据,自动识别系统异常并追溯根本原因。
解读: 该智能运维技术可应用于阳光电源的储能云平台和远程监控系统。通过AI驱动的异常检测技术,提升ST系列储能系统的故障预警能力和运维效率,减少人工诊断时间,实现大规模储能电站的智能化运维管理。...
基于大语言模型的工业热电微网分布式优化调度
LLM-powered distributed optimal scheduling for industrial heat-electricity micro-grids
Haolan Yang · Zhengbo Li · Youbo Liu · Yue Xiang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
摘要：热负荷和电动汽车（EV）等柔性负荷在微电网调度中充当虚拟储能源（VESS），通过负荷转移来提高经济效益。由于集中式优化方法在柔性负荷调度中面临可扩展性和隐私性限制，交替方向乘子法（ADMM）等分布式方法提供了具有可扩展性的替代方案。然而，ADMM的性能对惩罚参数高度敏感，该参数必须根据问题的内在特征进行调整。这种依赖性需要复杂且费力的手动调参。为解决这一问题，本文提出了一种利用大语言模型（LLM）的新型参数调整机制。在特定领域精心设计的提示下，LLM动态优化惩罚参数，以提高收敛效率和适应性...
解读: 该LLM驱动的分布式优化调度技术对阳光电源工商业微网解决方案具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统与SG系列逆变器构成的工业微网场景，通过多智能体协同机制实现光伏发电、ST储能变流器、充电桩等多元设备的智能协调。该方法将热负荷与电动汽车作为虚拟储能的理念，可增强iSolarClo...