Can Large Language Model Agents Balance Energy Systems?

📄 arXiv: 2502.10557v2 📥 PDF

作者: Xinxing Ren, Chun Sing Lai, Gareth Taylor, Zekun Guo

分类: eess.SY

发布日期: 2025-02-14 (更新: 2025-03-30)

💡 一句话要点

提出LLM辅助的随机单元承诺框架，提升高风电不确定性下的能源系统效率与可靠性。

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

关键词: 大型语言模型 随机单元承诺 能源系统优化 风电不确定性 智能电网

📋 核心要点

  1. 传统随机单元承诺方法在高风电不确定性下，难以兼顾能源系统的效率与可靠性。
  2. 利用LLM代理指导发电机组承诺决策，动态适应随机条件，优化能源系统运行。
  3. 实验表明，LLM-SUC降低了成本和负荷削减，同时保持零风电削减，提升了系统性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种混合方法，将大型语言模型（LLM）与多场景随机单元承诺（SUC）框架相结合，以提高高风电发电不确定性下的效率和可靠性。在对测试能源系统进行的10次试验研究中，传统的SUC方法的平均总成本为1.8768亿美元，而LLM辅助的SUC（LLM-SUC）的平均成本为1.8558亿美元（范围：1.8261至1.8865亿美元），相当于降低了1.1%至2.7%的成本。此外，LLM-SUC减少了26.3%的负荷削减（2.24±0.31 GWh，而SUC为3.04 GWh），同时两种方法都保持了零风电削减。详细的时间分析表明，LLM-SUC在大多数时间间隔内实现了更低的成本，并且在90%的情况下始终优于SUC，其解决方案聚集在有利的成本-可靠性区域（总成本的变异系数=0.93%，负荷削减的变异系数=13.8%）。通过利用LLM代理来指导发电机组的承诺决策并动态适应随机条件，所提出的框架提高了需求满足和运营弹性。

🔬 方法详解

问题定义：在高比例可再生能源接入的背景下，能源系统面临着日益增长的不确定性，特别是风电的间歇性和波动性。传统的随机单元承诺（SUC）方法虽然考虑了不确定性，但在处理复杂场景和快速决策方面存在局限性，难以在效率和可靠性之间取得最佳平衡。现有方法的痛点在于计算复杂度高，难以快速响应变化的市场条件和突发事件。

核心思路：本文的核心思路是将大型语言模型（LLM）的推理能力与SUC框架相结合，利用LLM作为智能代理，辅助决策者进行发电机组的承诺决策。LLM能够理解复杂的能源系统约束和目标，并根据历史数据和实时信息，预测未来负荷和风电出力，从而优化机组组合方案。这种混合方法旨在提高决策效率，降低运营成本，并提升系统的可靠性。

技术框架：该框架包含两个主要模块：LLM代理和SUC优化器。首先，LLM代理接收能源系统的状态信息，包括负荷预测、风电预测、机组运行状态等。然后，LLM利用其知识库和推理能力，生成一组候选的机组组合方案。接下来，SUC优化器对这些候选方案进行评估，并选择最优的方案。SUC优化器是一个传统的数学优化模型，考虑了各种约束条件，如机组容量限制、爬坡速率限制、最小运行时间限制等。最后，系统根据选定的机组组合方案进行运行。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将LLM引入到能源系统的优化调度中。与传统的基于规则或数学优化的方法不同，LLM能够学习和理解复杂的系统行为，并根据实时信息进行自适应决策。这种方法能够更好地处理高维、非线性的优化问题，并提高决策的鲁棒性和灵活性。此外，LLM还可以通过不断学习和反馈，提高其决策能力。

关键设计：LLM代理的设计至关重要。作者使用了预训练的LLM，并对其进行了微调，使其能够更好地理解能源系统的相关知识。微调过程中，作者使用了大量的历史数据，包括负荷数据、风电数据、机组运行数据等。此外，作者还设计了一种特殊的提示工程（prompt engineering）方法，引导LLM生成高质量的机组组合方案。SUC优化器使用了混合整数线性规划（MILP）模型，并使用CPLEX求解器进行求解。作者还对模型进行了简化，以提高求解效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-SUC方法在10次试验中平均总成本为1.8558亿美元，相比传统SUC方法降低了1.1%至2.7%。更重要的是，LLM-SUC显著减少了26.3%的负荷削减，从3.04 GWh降低到2.24±0.31 GWh，同时保持了零风电削减，表明该方法在提高系统可靠性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网、微电网等能源系统的优化调度。通过LLM的辅助决策，可以提高可再生能源的利用率，降低运营成本，并提升系统的可靠性和弹性。未来，该方法还可以扩展到其他领域，如交通运输、物流管理等，实现更智能化的资源配置。

📄 摘要（原文）

This paper presents a hybrid approach that integrates Large Language Models (LLMs) with a multi-scenario Stochastic Unit Commitment (SUC) framework to enhance both efficiency and reliability under high wind generation uncertainties. In a 10-trial study on the test energy system, the traditional SUC approach incurs an average total cost of 187.68 million dollars, whereas the LLM-assisted SUC (LLM-SUC) achieves a mean cost of 185.58 million dollars (range: 182.61 to 188.65 million dollars), corresponding to a cost reduction of 1.1 to 2.7 percent. Furthermore, LLM-SUC reduces load curtailment by 26.3 percent (2.24 plus/minus 0.31 GWh versus 3.04 GWh for SUC), while both methods maintain zero wind curtailment. Detailed temporal analysis shows that LLM-SUC achieves lower costs in the majority of time intervals and consistently outperforms SUC in 90 percent of cases, with solutions clustering in a favorable cost-reliability region (Coefficient of Variation = 0.93 percent for total cost and 13.8 percent for load curtailment). By leveraging an LLM agent to guide generator commitment decisions and dynamically adjust to stochastic conditions, the proposed framework improves demand fulfillment and operational resilience.