Large Language Model Powered Automated Modeling and Optimization of Active Distribution Network Dispatch Problems

📄 arXiv: 2507.21162v1 📥 PDF

作者: Xu Yang, Chenhui Lin, Yue Yang, Qi Wang, Haotian Liu, Haizhou Hua, Wenchuan Wu

分类: cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-07-25

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的配电网自动化建模与优化方法，解决专家依赖问题。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 主动配电网调度 大语言模型 自动化建模 优化算法 多智能体系统

📋 核心要点

  1. 主动配电网调度依赖专家知识，成本高且效率低，难以满足日益增长的分布式能源接入需求。
  2. 提出多LLM协同框架，将调度问题分解为信息提取、问题建模和代码生成，实现自动化调度策略生成。
  3. 通过定制的LLM优化技术，提升生成内容的准确性和可靠性，并通过自然语言交互降低用户使用门槛。

📝 摘要（中文）

随着分布式能源在主动配电网（ADN）中渗透率的提高，有效的ADN调度变得至关重要。然而，大量新集成的ADN运营商，如配电系统聚合商、虚拟电厂管理者和终端产消者，通常缺乏电力系统运行、建模、优化和编程方面的专业知识。这种知识差距使得依赖人类专家既昂贵又耗时。为了解决这一挑战，实现智能、灵活的ADN调度，本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的自动化建模和优化方法。首先，将ADN调度问题分解为顺序阶段，并设计了一个多LLM协调架构。该框架包括信息提取器、问题公式化器和代码程序员，分别负责信息检索、优化问题公式化和代码实现。然后，为每个LLM代理开发了定制的改进技术，大大提高了生成内容的准确性和可靠性。所提出的方法具有以用户为中心的界面，使ADN运营商能够通过简单的自然语言查询获得调度策略，消除了技术障碍并提高了效率。在各种测试用例上的全面比较和端到端演示验证了所提出的架构和方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：主动配电网（ADN）调度问题日益复杂，需要考虑大量分布式能源的接入。然而，许多ADN运营商缺乏专业的电力系统知识，依赖人工专家进行建模和优化，导致成本高昂且效率低下。现有方法难以快速适应不断变化的电网状态和用户需求。

核心思路：利用大语言模型（LLM）的强大能力，将复杂的ADN调度问题分解为多个可管理的子任务，并分配给不同的LLM代理协同完成。通过自然语言交互，降低用户的使用门槛，实现自动化、智能化的ADN调度。

技术框架：该方法采用多LLM协同架构，包含三个主要模块：信息提取器（Information Extractor）、问题公式化器（Problem Formulator）和代码程序员（Code Programmer）。信息提取器负责从用户输入和电网数据中提取相关信息；问题公式化器根据提取的信息，将调度问题转化为数学优化模型；代码程序员将优化模型转化为可执行的代码。

关键创新：该方法的核心创新在于利用LLM实现ADN调度的自动化建模和优化。与传统方法相比，该方法无需人工干预，能够快速适应不同的电网状态和用户需求。此外，通过定制的LLM优化技术，提高了生成内容的准确性和可靠性。

关键设计：针对每个LLM代理，论文设计了定制的优化技术。例如，对于问题公式化器，采用了基于规则的约束条件生成方法，确保生成的优化模型满足电力系统的物理约束。对于代码程序员，采用了代码模板和代码验证机制，提高生成代码的正确性和效率。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过在不同测试用例上的全面比较和端到端演示，验证了所提出架构和方法的有效性。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，但强调了该方法能够通过简单的自然语言查询获得调度策略，显著降低了技术门槛，提高了效率。更详细的实验结果需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网、虚拟电厂、配电系统自动化等领域，为配电网运营商提供高效、便捷的调度策略生成工具，降低运营成本，提高电网运行效率和可靠性。未来可进一步扩展到包含更多类型分布式能源和复杂电网拓扑的场景。

📄 摘要（原文）

The increasing penetration of distributed energy resources into active distribution networks (ADNs) has made effective ADN dispatch imperative. However, the numerous newly-integrated ADN operators, such as distribution system aggregators, virtual power plant managers, and end prosumers, often lack specialized expertise in power system operation, modeling, optimization, and programming. This knowledge gap renders reliance on human experts both costly and time-intensive. To address this challenge and enable intelligent, flexible ADN dispatch, this paper proposes a large language model (LLM) powered automated modeling and optimization approach. First, the ADN dispatch problems are decomposed into sequential stages, and a multi-LLM coordination architecture is designed. This framework comprises an Information Extractor, a Problem Formulator, and a Code Programmer, tasked with information retrieval, optimization problem formulation, and code implementation, respectively. Afterwards, tailored refinement techniques are developed for each LLM agent, greatly improving the accuracy and reliability of generated content. The proposed approach features a user-centric interface that enables ADN operators to derive dispatch strategies via simple natural language queries, eliminating technical barriers and increasing efficiency. Comprehensive comparisons and end-to-end demonstrations on various test cases validate the effectiveness of the proposed architecture and methods.