Integrating AI and Simulation for Teaching Power System Dynamics: An Interactive Framework for Engineering Education
作者: Osasumwen Cedric Ogiesoba-Eguakun, Phani Kumar Inkollu, Rupesh Sah, Zia Rashid, Douglas Jussaume, Suman Rath
分类: eess.SY
发布日期: 2026-04-17
备注: 2 pages
💡 一句话要点
提出AI与仿真集成的电力系统动态交互式教学框架，提升工程教育质量
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电力系统动态 人工智能 交互式学习 工程教育 仿真 大型语言模型 智能反馈
📋 核心要点
- 电力系统动态概念抽象、数学性强，缺乏实践机会，学生难以理解。
- 构建AI交互式学习框架，融合AI解释、系统仿真和用户实时交互。
- 框架提供逐步流程，指导教育者设计AI支持的学习环境，提升教学效果。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于人工智能的交互式学习框架，旨在通过结合仿真和智能反馈，提高学生对电力系统动态的理解和参与度。该框架包含三个互联的部分：提供解释和指导的AI层、模拟系统行为的仿真层以及允许学生实时交互的用户层。这三部分协同工作，形成一个闭环，学生可以探索系统行为、更改参数并根据结果接收反馈。本文还提供了一个逐步流程，帮助教育工作者设计和应用AI支持的学习环境，包括分解概念、使用仿真和评估性能。该方法有助于学生通过实践学习，更好地理解课堂知识在实际电力系统中的应用，并为电气工程教育的改进提供了一种实用方法，帮助学生为在工程中谨慎且负责任地使用AI工具做好准备。
🔬 方法详解
问题定义：电力系统动态的学习对学生来说是一个挑战，因为其概念抽象，涉及大量的数学知识，并且缺乏足够的实践机会。现有的教学方法难以有效地帮助学生将理论知识与实际系统行为联系起来，导致学习效果不佳。
核心思路：本文的核心思路是将人工智能（AI）技术与电力系统仿真相结合，构建一个交互式的学习环境。通过AI提供智能反馈和指导，学生可以在仿真环境中进行实验，从而更直观地理解电力系统动态的复杂概念。这种方法旨在弥合理论与实践之间的差距，提高学生的学习参与度和理解深度。
技术框架：该框架包含三个主要组成部分：AI层、仿真层和用户层。AI层负责提供解释、指导和反馈，利用大型语言模型（LLM）等技术。仿真层使用电力系统仿真软件模拟系统行为。用户层提供用户界面，允许学生实时与系统交互，更改参数并观察结果。这三层之间形成一个闭环，学生的操作会影响仿真结果，AI层根据结果提供反馈，从而引导学生进行更深入的探索。
关键创新：该框架的关键创新在于将AI技术无缝集成到电力系统动态的学习过程中。传统的教学方法通常依赖于静态的讲授和有限的实验，而该框架通过AI的智能反馈和指导，为学生提供了一个动态、个性化的学习体验。此外，该框架还提供了一个逐步流程，帮助教育工作者设计和应用AI支持的学习环境，降低了AI技术在教育领域应用的门槛。
关键设计：具体的AI层设计可能涉及使用预训练的大型语言模型（LLM）进行微调，以提供针对电力系统动态的解释和指导。仿真层可能使用商业电力系统仿真软件，如PSCAD或Simulink。用户界面的设计需要考虑易用性和交互性，以便学生能够轻松地进行实验和观察结果。此外，还需要设计合适的评估指标来衡量学生的学习效果，并根据评估结果不断优化框架的设计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一个AI辅助的电力系统动态学习框架，但摘要中没有提供具体的实验结果或性能数据。因此，无法量化该框架的提升幅度。未来的研究可以考虑进行更详细的实验评估，并与传统的教学方法进行对比，以验证该框架的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于电气工程及相关专业的教学中，尤其适用于电力系统动态、电力系统稳定等课程。通过该框架，学生可以更深入地理解电力系统的复杂行为，为未来的工程实践做好准备。此外，该框架还可以扩展到其他工程领域，为工程教育的智能化转型提供借鉴。
📄 摘要（原文）
Artificial Intelligence (AI), especially cloud platforms and large language models (LLMs), is changing how engineering is taught by making learning more interactive and flexible. However, in electrical engineering and energy systems, students often find power system dynamics difficult to understand because the concepts are abstract, math-heavy, and there are limited opportunities for hands-on practice. This paper presents an AI-based interactive learning framework that combines simulation with intelligent feedback to improve understanding and student engagement. The framework has three connected parts: an AI layer that provides explanations and guidance, a simulation layer that models system behavior, and a user layer that allows students to interact with the system in real time. These parts work together in a continuous loop where students explore how the system behaves, change parameters, and receive feedback based on the results. The paper also provides a step-by-step process to help educators design and apply AI-supported learning environments, including breaking down concepts, using simulations, and assessing performance. This method helps students learn through practice and better understand how ideas from class apply to real power systems. It also provides a practical way to improve electrical engineering education and helps students get ready to use AI tools carefully and responsibly in engineering.