Fault Diagnosis in Power Grids with Large Language Model

📄 arXiv: 2407.08836v1 📥 PDF

作者: Liu Jing, Amirul Rahman

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-11

备注: 11 pages

💡 一句话要点

提出基于Prompt工程的大语言模型电力系统故障诊断方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电力系统故障诊断 大型语言模型 Prompt工程 智能电网 可解释性

📋 核心要点

  1. 传统电力系统故障诊断方法难以有效处理复杂多变的电网数据，诊断准确率和可解释性有待提高。
  2. 利用大型语言模型（LLM）结合Prompt工程，设计上下文感知的Prompt，引导LLM理解复杂数据并提供可操作的诊断信息。
  3. 实验结果表明，该方法在诊断准确性、可解释性、响应连贯性和上下文理解方面均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

电力系统故障诊断对于确保电力基础设施的可靠性和稳定性至关重要。传统的诊断系统常常难以应对电力系统数据的复杂性和可变性。本文提出了一种新颖的方法，该方法利用大型语言模型（LLM），特别是ChatGPT和GPT-4，并结合先进的Prompt工程来提高故障诊断的准确性和可解释性。我们设计了全面的、上下文感知的Prompt，以指导LLM解释复杂数据并提供详细的、可操作的见解。我们的方法通过新构建的数据集进行了评估，该数据集包含实时传感器数据、历史故障记录和组件描述，并与包括标准Prompt、思维链（CoT）和思维树（ToT）方法在内的基线技术进行了比较。实验结果表明，在诊断准确性、可解释性质量、响应连贯性和上下文理解方面均有显著提高，突显了我们方法的有效性。这些发现表明，Prompt工程化的LLM为稳健可靠的电力系统故障诊断提供了一个有希望的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：电力系统故障诊断旨在快速准确地识别电力网络中的故障类型和位置，以保障电力供应的稳定性和可靠性。传统方法，如基于规则的专家系统和传统的机器学习方法，在处理复杂、非线性和时变的电力系统数据时面临挑战，诊断准确率和可解释性不足。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言处理和知识推理能力，将电力系统故障诊断问题转化为自然语言理解和生成任务。通过精心设计的Prompt，引导LLM理解电力系统数据，并生成诊断结果和解释，从而提高诊断的准确性和可解释性。

技术框架：该方法的核心框架包括数据预处理、Prompt设计、LLM推理和结果后处理四个主要阶段。首先，对电力系统数据进行清洗和转换，使其符合LLM的输入格式。然后，设计包含上下文信息的Prompt，引导LLM进行故障诊断。接着，使用LLM进行推理，生成诊断结果和解释。最后，对LLM的输出进行后处理，提取关键信息并进行可视化展示。

关键创新：该方法的核心创新在于将Prompt工程应用于电力系统故障诊断，通过设计上下文感知的Prompt，充分利用LLM的知识和推理能力。与传统的基于规则或机器学习的方法相比，该方法具有更强的适应性和可解释性，能够处理更复杂的电力系统故障场景。

关键设计：Prompt的设计是该方法的关键。Prompt需要包含电力系统数据的描述、故障诊断的目标和约束条件，以及LLM的推理步骤。例如，Prompt可以包含以下信息：“以下是电力系统的传感器数据，包括电压、电流和功率等。请根据这些数据诊断电力系统是否存在故障，并给出故障类型和位置的解释。”此外，还可以使用思维链（CoT）或思维树（ToT）等Prompt工程技术，引导LLM进行更深入的推理。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在电力系统故障诊断的准确性、可解释性、响应连贯性和上下文理解方面均优于基线方法。与标准Prompt相比，该方法在诊断准确率上提升了显著幅度（具体数值未知）。同时，该方法生成的诊断结果具有更高的可解释性，能够为电力系统运行维护人员提供有价值的参考信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网的故障诊断与自愈，提升电网运行的可靠性和稳定性。通过集成到电力监控系统中，可以实现故障的快速定位和隔离，减少停电时间和损失。此外，该方法还可以用于电力系统运行维护人员的培训，提高其故障诊断能力。

📄 摘要（原文）

Power grid fault diagnosis is a critical task for ensuring the reliability and stability of electrical infrastructure. Traditional diagnostic systems often struggle with the complexity and variability of power grid data. This paper proposes a novel approach that leverages Large Language Models (LLMs), specifically ChatGPT and GPT-4, combined with advanced prompt engineering to enhance fault diagnosis accuracy and explainability. We designed comprehensive, context-aware prompts to guide the LLMs in interpreting complex data and providing detailed, actionable insights. Our method was evaluated against baseline techniques, including standard prompting, Chain-of-Thought (CoT), and Tree-of-Thought (ToT) methods, using a newly constructed dataset comprising real-time sensor data, historical fault records, and component descriptions. Experimental results demonstrate significant improvements in diagnostic accuracy, explainability quality, response coherence, and contextual understanding, underscoring the effectiveness of our approach. These findings suggest that prompt-engineered LLMs offer a promising solution for robust and reliable power grid fault diagnosis.