Large Foundation Models for Power Systems
作者: Chenghao Huang, Siyang Li, Ruohong Liu, Hao Wang, Yize Chen
分类: eess.SY, cs.LG
发布日期: 2023-12-12
备注: Code available at https://github.com/chennnnnyize/LLM_PowerSystems
💡 一句话要点
探索大型基础模型在电力系统中的应用潜力，提升效率与可靠性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型基础模型 电力系统 最优潮流 电动汽车调度 知识检索 态势感知 提示工程
📋 核心要点
- 现有电力系统任务通常需要针对特定问题进行数据收集和模型训练，成本高昂且泛化性不足。
- 利用大型基础模型无需特定任务训练，通过提示工程即可解决电力系统中的多种问题，降低开发成本。
- 实验表明，大型基础模型在最优潮流、电动汽车调度等任务上表现出强大的能力，可提升电力系统效率。
📝 摘要（中文）
本文探讨了大型语言模型（LLMs）等基础模型在电力系统建模和运行中的应用前景。这些模型无需特定任务的数据收集或模型训练，即可响应各种格式的查询，为大规模电力系统的研究和应用创造了机会。本文概述了GPT-4等大型基础模型的发展，并讨论了如何在具有挑战性的电力和能源系统任务中利用它们。通过在最优潮流（OPF）、电动汽车（EV）调度、电力工程技术报告的知识检索和态势感知等四个代表性任务上验证其性能，结果表明这些基础模型在提高电力系统运行效率和可靠性方面具有强大的能力。最后，对未来基础模型在电力系统应用中的部署提出了建议和展望。
🔬 方法详解
问题定义：电力系统优化和运行面临诸多挑战，例如最优潮流计算、电动汽车调度、知识检索和态势感知等。传统方法通常需要针对每个特定任务收集大量数据并训练专门的模型，这不仅耗时耗力，而且模型的泛化能力有限，难以适应电力系统不断变化的需求。
核心思路：本文的核心思路是利用大型基础模型（例如GPT-4）的强大泛化能力和零样本学习能力，直接解决电力系统中的各种问题，而无需针对每个任务进行专门的训练。通过巧妙地设计提示（prompts），引导大型基础模型理解电力系统问题的背景和约束，并生成相应的解决方案。
技术框架：本文采用了一种基于提示工程的技术框架，主要包括以下几个步骤：1) 定义电力系统任务，例如最优潮流计算；2) 将任务转化为自然语言描述，并设计相应的提示，包括任务目标、约束条件和相关背景知识；3) 将提示输入大型基础模型，例如GPT-4；4) 解析大型基础模型的输出，并将其转化为电力系统问题的解决方案；5) 评估解决方案的性能，并根据需要调整提示。
关键创新：本文的关键创新在于将大型基础模型应用于电力系统领域，并探索了基于提示工程的解决方案。与传统方法相比，该方法无需针对每个任务进行专门的训练，大大降低了开发成本和时间。此外，大型基础模型具有强大的泛化能力，可以适应电力系统不断变化的需求。
关键设计：本文的关键设计在于提示的设计。提示需要清晰地描述任务目标、约束条件和相关背景知识，以便大型基础模型能够理解问题并生成有效的解决方案。此外，本文还探索了不同的提示策略，例如使用少量示例进行引导，以提高大型基础模型的性能。
📊 实验亮点
论文在四个代表性电力系统任务上验证了大型基础模型的性能。结果表明，在最优潮流（OPF）计算中，大型基础模型能够生成可行的解决方案；在电动汽车（EV）调度中，能够优化充电策略；在知识检索中，能够快速找到相关技术报告；在态势感知中，能够识别异常事件。这些结果表明，大型基础模型在提高电力系统效率和可靠性方面具有巨大的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能电网、能源互联网等领域，提升电力系统的运行效率、可靠性和智能化水平。例如，可用于实时优化电网运行、调度电动汽车充电、辅助电力工程师进行知识检索和决策，以及提高电力系统态势感知能力。未来，随着基础模型的不断发展，其在电力系统中的应用前景将更加广阔。
📄 摘要（原文）
Foundation models, such as Large Language Models (LLMs), can respond to a wide range of format-free queries without any task-specific data collection or model training, creating various research and application opportunities for the modeling and operation of large-scale power systems. In this paper, we outline how such large foundation model such as GPT-4 are developed, and discuss how they can be leveraged in challenging power and energy system tasks. We first investigate the potential of existing foundation models by validating their performance on four representative tasks across power system domains, including the optimal power flow (OPF), electric vehicle (EV) scheduling, knowledge retrieval for power engineering technical reports, and situation awareness. Our results indicate strong capabilities of such foundation models on boosting the efficiency and reliability of power system operational pipelines. We also provide suggestions and projections on future deployment of foundation models in power system applications.