【目的】随着大规模新能源入网,新型电力系统在对灵活性需求提出一定要求的同时,对预测技术也有了更高的精确性要求,而传统预测方法在处理动态复杂的场景时存在一定局限性,因此,亟需研究适用于新型电力系统的预测技术。大语言模型(large...【目的】随着大规模新能源入网,新型电力系统在对灵活性需求提出一定要求的同时,对预测技术也有了更高的精确性要求,而传统预测方法在处理动态复杂的场景时存在一定局限性,因此,亟需研究适用于新型电力系统的预测技术。大语言模型(large language model,LLM)是一种基于生成式人工智能(artificial intelligence,AI)的技术,具有多模态数据融合、少样本学习、多任务处理的能力,能够为电力系统中的预测任务提供更加智能化和精准化的解决路径。为此,针对LLM在电力系统预测领域的应用现状及优势展开分析。【方法】首先,对LLM的基本架构、训练方法及其应用现状进行阐释;然后,说明了其应用在预测领域的原理及实现过程,并重点探讨了在电力负荷预测、新能源出力预测和电价预测方面的优势和潜力;最后,从数据质量管理、隐私保护及计算资源3个方面分析了目前LLM在预测应用中存在的问题,并给出了可行的解决思路。【结论】通过对比各种预测任务研究发现,与传统预测方法相比,LLM在少样本学习和多模态数据处理方面的强大能力使其更适用于复杂多变的预测场景,对LLM合理有效的应用能够为电力市场预测提供新的解决方案。展开更多
文摘【目的】随着大规模新能源入网,新型电力系统在对灵活性需求提出一定要求的同时,对预测技术也有了更高的精确性要求,而传统预测方法在处理动态复杂的场景时存在一定局限性,因此,亟需研究适用于新型电力系统的预测技术。大语言模型(large language model,LLM)是一种基于生成式人工智能(artificial intelligence,AI)的技术,具有多模态数据融合、少样本学习、多任务处理的能力,能够为电力系统中的预测任务提供更加智能化和精准化的解决路径。为此,针对LLM在电力系统预测领域的应用现状及优势展开分析。【方法】首先,对LLM的基本架构、训练方法及其应用现状进行阐释;然后,说明了其应用在预测领域的原理及实现过程,并重点探讨了在电力负荷预测、新能源出力预测和电价预测方面的优势和潜力;最后,从数据质量管理、隐私保护及计算资源3个方面分析了目前LLM在预测应用中存在的问题,并给出了可行的解决思路。【结论】通过对比各种预测任务研究发现,与传统预测方法相比,LLM在少样本学习和多模态数据处理方面的强大能力使其更适用于复杂多变的预测场景,对LLM合理有效的应用能够为电力市场预测提供新的解决方案。
