Large Language Model-aided Edge Learning in Distribution System State Estimation
作者: Renyou Xie, Xin Yin, Chaojie Li, Guo Chen, Nian Liu, Bo Zhao, Zhaoyang Dong
分类: eess.SY
发布日期: 2024-05-11 (更新: 2024-08-02)
💡 一句话要点
提出基于大语言模型辅助的边缘学习框架，解决配电系统状态估计中缺失数据问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 配电系统状态估计 大语言模型 边缘学习 缺失数据预测 多任务学习
📋 核心要点
- 传统配电系统状态估计方法计算量大，且对测量数据质量要求高，容易受到传感器故障或通信延迟导致的数据缺失影响。
- 论文提出一种基于大语言模型辅助的边缘学习框架，先利用LLM预测缺失数据，再进行状态估计，提高鲁棒性和准确性。
- 通过数值模拟验证了所提框架的有效性，表明其在处理缺失数据时具有良好的性能，能够提升配电系统状态估计的准确性。
📝 摘要（中文）
配电系统状态估计(DSSE)在配电网络的实时监控、控制和运行中起着至关重要的作用。传统的DSSE方法除了需要大量的计算资源外，还需要高质量的测量数据才能获得准确的状态，但由于传感器故障或通信延迟，经常出现数据缺失。为了解决这些具有挑战性的问题，本文提出了一种基于边缘学习的“预测-估计”框架用于DSSE，利用大语言模型(LLM)来预测缺失的测量值并提供伪测量。首先，通过所提出的LLM集成了基于自然语言的提示和测量序列，以从历史数据中学习模式并提供准确的预测结果。其次，引入了一种基于卷积层的神经网络模型，以提高状态估计在缺失测量下的鲁棒性。第三，为了缓解基于深度学习的DSSE的过拟合问题，将其重新表述为一个包含共享层和特定任务层的多任务学习框架。应用不确定性加权算法来找到平衡不同任务的最佳权重。在Simbench案例上的数值模拟证明了所提出的“预测-估计”框架的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：配电系统状态估计（DSSE）依赖于高质量的测量数据，但实际应用中传感器故障或通信延迟会导致数据缺失，降低状态估计的准确性。现有方法难以有效利用历史数据进行缺失值预测和状态估计，鲁棒性较差。
核心思路：利用大语言模型（LLM）强大的序列建模能力，学习历史测量数据的模式，预测缺失的测量值，并将其作为伪测量值用于状态估计。同时，采用深度学习模型提高状态估计的鲁棒性，并通过多任务学习框架缓解过拟合问题。
技术框架：该框架主要分为两个阶段：预测阶段和估计阶段。在预测阶段，利用LLM对缺失的测量数据进行预测，生成伪测量值。在估计阶段，将预测的伪测量值与现有的测量值一起输入到基于卷积神经网络的状态估计模型中，得到最终的状态估计结果。整个过程在边缘设备上进行，降低了对中心服务器的计算压力。
关键创新：该方法将大语言模型引入配电系统状态估计领域，利用其强大的序列建模能力进行缺失值预测，提高了状态估计的准确性和鲁棒性。此外，采用多任务学习框架，将状态估计问题分解为多个子任务，并利用不确定性加权算法平衡不同任务的权重，有效缓解了深度学习模型的过拟合问题。
关键设计：LLM的输入包括自然语言提示和测量序列，通过精心设计的提示工程引导LLM学习历史数据的模式。状态估计模型采用卷积神经网络，利用卷积层提取测量数据中的特征。多任务学习框架包含共享层和特定任务层，共享层用于学习通用的特征表示，特定任务层用于学习特定任务的特征表示。不确定性加权算法根据每个任务的不确定性动态调整任务的权重。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在Simbench案例上的数值模拟验证了所提框架的有效性。实验结果表明，该方法在存在缺失数据的情况下，能够显著提高配电系统状态估计的准确性和鲁棒性。具体的性能提升数据（例如，状态估计误差降低百分比）需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能配电网的实时监控、故障诊断和优化运行。通过提高配电系统状态估计的准确性和鲁棒性，可以为配电网的控制和决策提供更可靠的数据支持，从而提高配电网的运行效率和安全性。未来，该方法可以进一步扩展到其他电力系统应用场景，例如电力负荷预测、电力设备状态评估等。
📄 摘要（原文）
Distribution system state estimation (DSSE) plays a crucial role in the real-time monitoring, control, and operation of distribution networks. Besides intensive computational requirements, conventional DSSE methods need high-quality measurements to obtain accurate states, whereas missing values often occur due to sensor failures or communication delays. To address these challenging issues, a forecast-then-estimate framework of edge learning is proposed for DSSE, leveraging large language models (LLMs) to forecast missing measurements and provide pseudo-measurements. Firstly, natural language-based prompts and measurement sequences are integrated by the proposed LLM to learn patterns from historical data and provide accurate forecasting results. Secondly, a convolutional layer-based neural network model is introduced to improve the robustness of state estimation under missing measurement. Thirdly, to alleviate the overfitting of the deep learning-based DSSE, it is reformulated as a multi-task learning framework containing shared and task-specific layers. The uncertainty weighting algorithm is applied to find the optimal weights to balance different tasks. The numerical simulation on the Simbench case is used to demonstrate the effectiveness of the proposed forecast-then-estimate framework.