Customising Electricity Contracts at Scale with Large Language Models
作者: Jochen L. Cremer
分类: eess.SY, eess.SP
发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-11-15)
备注: 13 pages, 20 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
利用大型语言模型定制电力合约，解决电网规划中的效率瓶颈。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 电力合约 智能电网 自动化设计 电网规划 用户定制 电力系统模型
📋 核心要点
- 现有电力系统合约定制依赖专家人工分析，效率低下，无法满足用户个性化需求，造成资源浪费。
- 提出基于大型语言模型的聊天系统，将用户需求与电力系统模型相结合，实现合约的自动化设计与协商。
- 实验验证了该系统在工程研究精度、用户输入鲁棒性、自我评估和维护计划方面的潜力，提升电网规划效率。
📝 摘要（中文）
电力系统日益复杂，连接了大量的终端用户和分布式发电机。增加或移除电网连接需要专家进行研究，以使技术约束与用户需求相符。在劳动力短缺的时代，进行这些研究占用了系统运营商工程师在规划部门的大量时间。由于时间有限，只能向终端用户提供标准的块连接合约，或者请求堆积如山。即使提出了报价，这些报价通常也不能完全满足用户的需求，导致用户过度支付或未能充分利用电网容量。本文研究了终端用户是否可以使用大型语言模型（LLM）通过聊天大规模地直接与电网协商个性化的、灵活的分时合约。这项工作解决了在电网约束下自动化合约设计的核心技术挑战，将LLM与电力系统模型集成，并确保安全、可靠的交互。我们开发了一个使用函数式程序进行电力系统分析的聊天系统，使用户能够大规模地请求定制的、技术上可行的合约。我们证明了在执行工程研究方面的高精度、对用户输入变化的鲁棒性、中小企业对连接请求的自我评估，以及安全、支持聊天的维护计划的潜力。这项初步研究为开发量身定制的LLM系统铺平了道路，从而可能为电网规划和客户管理带来高效益。
🔬 方法详解
问题定义：电力系统连接日益复杂，传统人工定制电力合约效率低下，无法满足用户个性化需求，导致电网资源利用率不高，且在劳动力短缺的情况下问题更加突出。现有方法难以在技术约束下快速、准确地生成满足用户需求的合约。
核心思路：利用大型语言模型（LLM）的自然语言处理能力，构建一个用户友好的聊天界面，用户可以通过自然语言表达其电力需求。LLM将用户需求转化为电力系统模型可以理解的输入，并根据电网约束生成可行的合约方案。核心在于将LLM与电力系统模型有效集成，实现自动化合约设计。
技术框架：该系统包含以下主要模块：1) 用户聊天界面：用户通过自然语言输入电力需求；2) LLM：解析用户输入，将其转化为电力系统模型的输入参数；3) 电力系统模型：根据LLM提供的参数，进行电力系统分析，评估合约方案的可行性；4) 合约生成器：根据电力系统模型的分析结果，生成满足技术约束和用户需求的合约；5) 安全模块：确保用户交互和数据传输的安全性。
关键创新：该方法的核心创新在于将大型语言模型与电力系统模型相结合，实现了电力合约的自动化设计与协商。与传统方法相比，该方法能够显著提高合约设计的效率，并支持用户个性化需求。此外，该系统还具有自我评估和维护计划的功能，进一步提升了电网管理的智能化水平。
关键设计：具体的技术细节包括：1) LLM的选择和训练：选择合适的LLM，并针对电力合约设计任务进行微调；2) 电力系统模型的选择和集成：选择合适的电力系统模型，并将其与LLM有效集成；3) 安全模块的设计：采用合适的安全协议，确保用户交互和数据传输的安全性；4) 聊天界面的设计：设计用户友好的聊天界面，方便用户输入电力需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该系统在执行工程研究方面具有高精度，能够有效处理用户输入的变化，并支持中小企业对连接请求进行自我评估。此外，该系统还具有安全、支持聊天的维护计划的潜力，为电网规划和客户管理带来了高效益。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能电网、微电网等领域，实现电力合约的自动化定制和协商，提高电网资源利用率，降低运营成本。同时，该系统还可用于电力系统的维护计划和故障诊断，提升电网的可靠性和安全性。未来，该技术有望推广到其他能源领域，如天然气、水等。
📄 摘要（原文）
The electricity system becomes more complex, connecting massive numbers of end-users and distributed generators. Adding or removing grid connections requires expert studies to align technical constraints with user requests. In times of labour shortages, carrying out these studies represents a significant amount of time that engineers at system operators spend in planning departments. As time is limited, only standard block connectivity contracts can be offered to end-users, or the requests pile up. Even if offers are made, these often do not perfectly match the user's requirements, leading to overpaying or underusing the grid capacity. This paper investigates whether end-users can negotiate individual, flexible time-of-use contracts directly with the grid using Large Language Models (LLMs) in chats at scale. This work addresses core technical challenges in automating contract design under grid constraints, integrating LLMs with power system models, and ensuring secure, reliable interaction. We develop a chat system using functional programs for power system analysis, enabling users to request customised, technically feasible contracts at scale. We demonstrate high accuracy in executing engineering studies, robustness to user input variations, self-assessment of connection requests by small and medium enterprises, and potential for secure, chat-enabled maintenance planning. This initial study paves the way toward developing a tailored LLM system, resulting in possible high-efficiency gains for grid planning and customer management. The code is available at: https://github.com/TU-Delft-AI-Energy-Lab/LLM-Electricity-Contracts