Large Language Models for Solving Economic Dispatch Problem
作者: Sina Mohammadi, Ali Hassan, Rouzbeh Haghighi, Van-Hai Bui, Wencong Su
分类: eess.SY
发布日期: 2025-05-28
备注: 5 pages, 3 figures, Accepted, 2025 IEEE Energy Conversion Conference and Expo (ECCE 2025), Philadelphia, PA
💡 一句话要点
利用大型语言模型解决经济调度问题，无需数学公式和训练数据。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 经济调度 电力系统优化 少样本学习 提示工程
📋 核心要点
- 传统经济调度方法依赖数学公式，易出现收敛问题，或需大量标注数据和长时间训练。
- 论文提出利用具备推理能力的大型语言模型，通过少样本学习解决经济调度问题。
- 实验表明，不同提示策略下，LLM能有效解决经济调度问题，提供便捷高效的替代方案。
📝 摘要（中文）
本文研究了现成的大型语言模型（LLM）解决经济调度（ED）问题的能力。经济调度是一个硬约束优化问题，由电网运营商在日前时间尺度上解决，目的是在考虑物理和工程约束的同时，最小化发电成本。虽然已经提出了许多方法，但这些方法通常需要数学公式，面临收敛问题，或者依赖于大量的标记数据和训练时间。本文采用具有推理能力的大型语言模型来解决经典的无损耗经济调度问题。所提出的方法避免了对显式数学公式的需求，没有收敛性挑战，并且不需要标记数据或大量训练。在两种不同的提示上下文中使用了少样本学习技术。使用具有19个发电单元的IEEE 118总线系统作为评估基准。结果表明，各种提示策略使LLM能够有效地解决ED问题，提供了一种方便有效的替代方案。因此，这种方法为ED任务提供了一个有希望的未来解决方案，尤其是在有基础电力系统模型可用时。
🔬 方法详解
问题定义：经济调度（ED）问题旨在满足电力需求的同时，最小化发电成本，并满足各种物理和工程约束。现有方法的痛点在于需要精确的数学建模，计算复杂度高，容易陷入局部最优，或者需要大量的训练数据和计算资源。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理和泛化能力，直接从问题描述中学习经济调度的规则和约束，而无需显式地构建数学模型。通过合适的提示工程，引导LLM生成满足约束条件的最优解。
技术框架：整体流程包括：1) 问题描述：将经济调度问题转化为自然语言描述，包括目标函数、约束条件和系统参数。2) 提示工程：设计合适的提示语，引导LLM理解问题并生成解决方案。3) LLM推理：利用LLM的推理能力，生成发电机的最优出力方案。4) 结果评估：验证LLM生成的方案是否满足约束条件，并计算总发电成本。
关键创新：最重要的技术创新点在于将大型语言模型应用于经济调度问题，避免了传统方法中复杂的数学建模和优化过程。与现有方法相比，该方法不需要训练数据，具有更强的泛化能力和适应性。此外，通过提示工程，可以灵活地调整LLM的推理策略，以适应不同的电力系统配置和约束条件。
关键设计：论文采用了少样本学习技术，通过提供少量的示例问题和解决方案，引导LLM学习经济调度的规则。提示语的设计至关重要，需要清晰地描述目标函数、约束条件和系统参数。论文尝试了不同的提示策略，例如，提供详细的约束条件描述，或者引导LLM逐步推理求解过程。具体参数设置和网络结构取决于所使用的LLM，论文使用了现成的LLM，没有进行定制化的网络结构设计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过合适的提示策略，大型语言模型能够有效地解决IEEE 118总线系统的经济调度问题。虽然论文没有提供与传统优化算法的直接性能对比，但强调了该方法无需数学建模和训练数据的优势，为经济调度问题提供了一种全新的解决方案。该方法在特定提示下能够找到接近最优解的方案，验证了LLM在电力系统优化领域的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能电网的优化调度、电力市场的交易决策、以及分布式能源的管理等领域。通过利用大型语言模型的强大能力，可以实现更加智能化、高效和灵活的电力系统运行，降低发电成本，提高能源利用效率，并促进可再生能源的消纳。未来，该方法有望扩展到更复杂的电力系统优化问题，例如考虑输电约束的经济调度、以及包含储能系统的优化调度。
📄 摘要（原文）
This paper investigates the capability of off-the-shelf large language models (LLMs) to solve the economic dispatch (ED) problem. ED is a hard-constrained optimization problem solved on a day-ahead timescale by grid operators to minimize electricity generation costs while accounting for physical and engineering constraints. Numerous approaches have been proposed, but these typically require either mathematical formulations, face convergence issues, or depend on extensive labeled data and training time. This work implements LLMs enhanced with reasoning capabilities to address the classic lossless ED problem. The proposed approach avoids the need for explicit mathematical formulations, does not suffer from convergence challenges, and requires neither labeled data nor extensive training. A few-shot learning technique is utilized in two different prompting contexts. The IEEE 118-bus system with 19 generation units serves as the evaluation benchmark. Results demonstrate that various prompting strategies enable LLMs to effectively solve the ED problem, offering a convenient and efficient alternative. Consequently, this approach presents a promising future solution for ED tasks, particularly when foundational power system models are available.