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欢迎访问《电力系统自动化》网站！ 半月刊 ISSN 1000-1026 CN 32-1180/TP 首页 期刊简介 期刊简介 历史及荣誉 期刊订阅 编委会 紫金论电 MPCE +高级检索 English 热点论文 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 基于大语言模型的电力系统通用人工智能展望：理论与应用 大语言模型（LLM）是一种利用大规模文本语料库进行预训练和微调的深度学习语言模型。目前，在通识问答、文本生成和科学推理等方面已展现出强大的能力。在此背景下，文中探索了基于LLM构建面向电力系统的通用人工智能技术，并展望其在电力系统中的潜在应用。首先，介绍了LLM的基本原理、神经网络架构以及训练方法，特别是与传统人工智能模型相比，LLM在逻辑推理、编程和代码理解以及数学推理方面的突破。然后,展望了LLM在电力系统负荷与新能源发电出力预测、电力系统规划、电力系统运行、电力系统故障诊断与系统恢复、电力市场等领域的潜在应用。最后，阐述了基于LLM构建电力系统通用人工智能技术所面临的挑战，包括电力系统数据的质量与可获取性、输出结果可解释性以及隐私保护问题。 人-车-桩-路-网深度耦合下的配电网协同规划与运行优化 电动汽车(EV)作为连接交通电气化和电网清洁化的纽带和桥梁，可实现电力-交通-信息之间的深度耦合，形成电力-交通一体化的规划及运行架构。配电-交通融合系统(DTIS)中，EV充放电行为多时空动态交织、电能流-交通流-信息流深度融合、多利益主体动态博弈等大量不确定性因素使配电网的规划及运行优化的边界都将发生重大转变，但同时也给挖掘利用EV的移动储能特性和提升配电网灵活性带来了契机。为此，在分析“人-车-桩-路-网”深度耦合下配电网的形态演化特征基础上，剖析了新形态下配电网协同规划与运行优化所面临的新挑战，进而针对“人-车-桩-路-网”耦合下的EV灵活性建模、灵活域高效构建及预测、协同规划、运行优化4个方面关键技术展开讨论，并对相关技术问题的研究方向进行了展望。 信息-物理-社会视角下电力-交通耦合网络建模与协同优化 近年来，电动汽车（EV）、快速充电设施的高速增长将电力系统和交通系统这两个复杂的基础设施网络紧密耦合。EV具备充电时间和充电位置的灵活性，对于新型电力系统...
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