2025年7月4日-6日中國(guó)·上海2025年7月4日-6日中國(guó)·上海研發(fā)與應(yīng)用報(bào)告人：四川大學(xué)劉友波2025年7月5日個(gè)2發(fā)展簡(jiǎn)介發(fā)展簡(jiǎn)介我國(guó)我國(guó)高度重視人工智能發(fā)展，出臺(tái)了一系列旨在促進(jìn)人工智能技術(shù)創(chuàng)新與行業(yè)深度融合的政策措施，通過(guò)政策引導(dǎo)，加速人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展。中學(xué)人院網(wǎng)起夫人民放府.推進(jìn)電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施智能化改造和智能微電網(wǎng)建設(shè)，提高電網(wǎng)對(duì)清潔能2024年02月，國(guó)家發(fā)改委、能源局發(fā)布《關(guān)于新形勢(shì)下配電四川大學(xué)四川大學(xué)3四川大學(xué)序列/模態(tài)/生成式反向傳播算法(Backpropagation)提出，推動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)突破IBMWatson在Jeopardy問(wèn)答節(jié)目中擊敗人類冠軍，展示AI語(yǔ)言理解能力序列建模能力，奠定大模型基礎(chǔ)基于邏輯推理解決數(shù)學(xué)問(wèn)型，AI自主學(xué)習(xí)能力增強(qiáng)GPT和BERT模型發(fā)布，開創(chuàng)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型時(shí)代-2006年-2014年-2022年GAN(生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)圖ChatGPT推出，生成式AI進(jìn)入大生成式Al尚未出現(xiàn)生成模型初步探索，技術(shù)積累期像生成眾視野，應(yīng)用爆發(fā)-2015年-2024年AlphaGo擊敗圍棋冠軍李世石，Al在復(fù)雜策略游戲中超越人類Sora等新一代大模型發(fā)布，推動(dòng)生成式AI持續(xù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化(2011年~2016年)(2017年~)四川大拳發(fā)展簡(jiǎn)介大模型興起帶動(dòng)AIGC應(yīng)用快速發(fā)展四川大拳發(fā)展簡(jiǎn)介升級(jí)步入深化階段技術(shù)前沿應(yīng)用大模型架構(gòu)潛力凸顯升級(jí)步入深化階段技術(shù)前沿應(yīng)用統(tǒng)計(jì)模型+規(guī)則設(shè)計(jì)數(shù)字內(nèi)容映射能力傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字內(nèi)容映射能力傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN生產(chǎn)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GNN視覺(jué)大模型：ViT數(shù)字內(nèi)容編輯能力聚類算法：仿射傳播等數(shù)字內(nèi)容生成能力數(shù)字內(nèi)容生成能力5搭載GPT-4的ChatGPT正式發(fā)布，包含1.8萬(wàn)億百度發(fā)布“文心一言”2005年2017年2020年2023年5月2024年12月2012-2013年2018年2023年3月2023年7月主導(dǎo)地位參數(shù)1750億，在零樣本學(xué)習(xí)型超79個(gè)，“百模大戰(zhàn)”態(tài)勢(shì)初步形成四川大拳四川大拳6不強(qiáng)制要求規(guī)模生成某一特定類型內(nèi)容使大模型規(guī)?；?xùn)練成為可能發(fā)展簡(jiǎn)介發(fā)展簡(jiǎn)介thenextwordw神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練thenextwordw神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練預(yù)測(cè)文本序列oio……u卡卡-參數(shù)規(guī)模龐大參數(shù)規(guī)模龐大jnksjnksinlg購(gòu)6dgibateDC具有涌現(xiàn)能力供供指令微調(diào)上下文學(xué)習(xí)u8型思維鏈提示大模型技術(shù)主要特點(diǎn)8四川大拳四川大拳②、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合認(rèn)知復(fù)雜問(wèn)題數(shù)理解析②任務(wù)規(guī)劃與人機(jī)交互圖文多模態(tài)信息深度認(rèn)知與相互轉(zhuǎn)化開放場(chǎng)景下復(fù)雜任務(wù)的自組織規(guī)劃圖文多模態(tài)信息深度認(rèn)知與相互轉(zhuǎn)化開放場(chǎng)景下復(fù)雜任務(wù)的自組織規(guī)劃深入思考形成推理鏈有效提升任務(wù)處理能力品■跨模態(tài)理解能力強(qiáng)：深度融合圖像、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)理解復(fù)雜場(chǎng)景?！錾少|(zhì)量高且多樣化：高質(zhì)量生成多樣化圖文內(nèi)容，滿足個(gè)性化需求?！鰪?fù)雜推理與邏輯能力強(qiáng)：具備多步推理和鏈?zhǔn)剿伎寄芰?，能夠處理?fù)雜推理問(wèn)題?！鲋R(shí)整合與遷移能力：整合并遷移跨領(lǐng)域知識(shí)，支持創(chuàng)新性分析與泛化?！霏h(huán)境感知與動(dòng)態(tài)理解能力強(qiáng)：實(shí)時(shí)感知多源環(huán)境信息，準(zhǔn)確理解復(fù)雜場(chǎng)景?！鲞m應(yīng)開放復(fù)雜場(chǎng)景：不依賴固定規(guī)則，能自主適應(yīng)開放、多變的復(fù)雜任務(wù)。9四川大學(xué)■常用方法：重排序、查詢重寫、混合搜索■技術(shù)特點(diǎn)：解決知識(shí)幻覺(jué)、實(shí)時(shí)更新知識(shí)，實(shí)現(xiàn)成本中等籌決策流程，能力上限高指令微調(diào)(InstructionFine-門檻高四川大學(xué)電力行業(yè)的大模型技術(shù)應(yīng)用應(yīng)用層級(jí)結(jié)構(gòu)四川大學(xué)電力行業(yè)的大模型技術(shù)應(yīng)用應(yīng)用層級(jí)結(jié)構(gòu)口基于基礎(chǔ)大模型構(gòu)建適配電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)特性的行業(yè)專用大模型，并針對(duì)具體場(chǎng)景做定制化開發(fā)場(chǎng)景應(yīng)用方式編排運(yùn)行大模型29光明智能問(wèn)答字Q自動(dòng)計(jì)算輔助Q自動(dòng)計(jì)算輔助.運(yùn)維支持巡檢大模型..大模型層級(jí)結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)化文本提示引導(dǎo)模型完成任務(wù)相關(guān)知識(shí)智能體訓(xùn)練數(shù)據(jù)專家標(biāo)注數(shù)據(jù)、場(chǎng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)思維鏈小樣本學(xué)習(xí)-14繪基于大模型實(shí)現(xiàn)高適應(yīng)性負(fù)荷預(yù)測(cè)(多模態(tài)融合)SUN首基于LLM語(yǔ)言理解能力整合非結(jié)構(gòu)化及海量多源數(shù)據(jù)，通過(guò)Agent篩選實(shí)時(shí)相關(guān)新聞并理解文本邏輯，顯著提升預(yù)測(cè)的適應(yīng)性和精確度。Agent對(duì)新聞事件的篩選，在提升大模第2次請(qǐng)5的奶新邏城推理體鐘照值■特殊事件發(fā)生時(shí)，能夠應(yīng)對(duì)短期電力負(fù)荷的快速變化或極端波動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)；■針對(duì)超出歷史數(shù)據(jù)涵蓋范圍的新場(chǎng)景，表現(xiàn)出更優(yōu)秀的適■實(shí)現(xiàn)了基于文本數(shù)據(jù)(新聞事件)的預(yù)測(cè)推理?！ews:PeakhourdelysforMetbournewaheraseriouscash,VC,2019-06-11·Rationaliny:Atrafkereeotcanimmedconsumotion,withincreasedwseafpoblctransaeredbutineopeningboun,andtrafficmanagemertrespone.NeikArtice·NeweTrainservices(2atalevelcrosingnear·RationalyThessspenslsloctrictylosdasaltermativetraniportationandemergencyservices·Newe共delugea·RationaliryWeatherwamingsandseveradjestmentsinerlectrictycermptiondvetoireseduseofheate·New:Optushasactivatedearypaareastofolow;GeneralAustraa2019-01-201inereainglongtermelectripitydemandsduetoasoitionalfacitiesandgreaterrelasceon5GtechspLong-TermEffectNewsNEWSApourowugaecrdoadhelvtApourowugaecrdoadhelvtNewAughrposrhouddringmk二arM(norialafndatniwlenngNew二一民用電量上升[1]XinleiWan.MaikeFeng,JingQiu,JinjinGu,JunhuaZhao,FromNewstoForeeast:IntegratingEventAnahzisinLLM-BasedTimeSeriesForecastingwithReflection,ConferenceandWorkahoponNeuralInformat電力調(diào)度專用大語(yǔ)言模型(多源數(shù)據(jù)融合)四川大學(xué)A代轉(zhuǎn)編譯提示模檻A代轉(zhuǎn)編譯提示模檻軸Q月QπB文本數(shù)據(jù)處理C模型訓(xùn)練器元器模擬數(shù)據(jù)濟(jì)適任努指令數(shù)涼pobi4ning致駕塔握混合指令數(shù)據(jù)數(shù)資審盔人機(jī)交互指優(yōu)化調(diào)度員調(diào)度員B部施示詞工程指令數(shù)據(jù)德8智能電網(wǎng)電力調(diào)度專用大語(yǔ)言模型的混合指令調(diào)度框架對(duì)抗波動(dòng)性與極端事件的智能決策支持theindexofeachnodeinthelistdirectthenode'sindex,theunitis·Bus9currentiyhasavoltage解風(fēng)光波動(dòng)性大語(yǔ)言模型應(yīng)用障礙■領(lǐng)域數(shù)據(jù)缺失：電力系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)(拓?fù)?負(fù)荷/成本)未整合■專業(yè)術(shù)語(yǔ)壁壘：調(diào)度規(guī)程與物理約(14/30/57/118節(jié)點(diǎn))蒙特卡洛采樣決策范式升級(jí)：經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)決策范式升級(jí)：經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)→物理約束的Al輔助決策人效提升：合規(guī)檢索效率提升10倍人效提升：合規(guī)檢索效率提升10倍·降低普惠應(yīng)用：LoRA微調(diào)支持中小電網(wǎng)低成本部署[2]Cheng.Y,Zhao,H,Zhou,XetalAlargelanguagemodelforadvancedpowerdispatch.SdRep15,8925(2025).https://doiorg/10.1038/241598-025-91940-x四川大拳SatelMteUAVAirnetw圍區(qū)ChmXLu,QAL;,DLimLE.Zh,laoeaiofLMamd◆高光低風(fēng)◆高光高風(fēng)◆低光低風(fēng)√用戶需求√節(jié)點(diǎn)電壓√成本運(yùn)營(yíng)儲(chǔ)能充放電、主網(wǎng)交互可再生能源上網(wǎng)……策略1(高光低風(fēng))策略2(低光高風(fēng))策略3(低光低風(fēng))■模擬鯨魚的等行為分場(chǎng)景強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體構(gòu)建今晚充滿即可充電成本最低wiCcmsdlusewVdileDodsSCSsIETEmnareomowiad基于大語(yǔ)言模型的電力市場(chǎng)仿真基于大語(yǔ)言模型的電力市場(chǎng)仿真文本嵌人表示模型用戶結(jié)果用戶大模型外部干擾大模型生成交易者大模型決策技術(shù)8始軍、生產(chǎn)十劃?rùn)M衛(wèi)法入·熱示閱工理橫空輸出市場(chǎng)說(shuō)。博奔預(yù)判規(guī)則設(shè)計(jì)□直接夫定決策干擾規(guī)則設(shè)計(jì)□直接夫定損益結(jié)算、計(jì)劃調(diào)整交易影響市場(chǎng)內(nèi)部交易決策交恩量交易出出清結(jié)果Q賣家一買家Q方P力他他神斷0 神斷0 1-1開開[4]CAOYi,ZHANCLi,CUOJingLINanQIJianchuan,CHENHaoxuan,ZHAORuntong.PropectaforDerelopmentofLow-carbonElectriityMarkotsBaedonLargeLanguageMoel[J].SmrtPower,2024,52(2)國(guó)網(wǎng)千億參數(shù)“光明電力大模型”四川大學(xué)口國(guó)內(nèi)首個(gè)干億級(jí)多模態(tài)電力行業(yè)大模型，融合文本、圖像、視頻及時(shí)序數(shù)據(jù)，具備電力知識(shí)記憶理解、多模態(tài)融合分析、業(yè)務(wù)邏輯推理、基礎(chǔ)數(shù)值計(jì)算、內(nèi)容輔助生成等能力，可應(yīng)用于新能源場(chǎng)站智能運(yùn)維、電力運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析、設(shè)備故障診斷評(píng)價(jià)等業(yè)務(wù)。典型應(yīng)用案例電網(wǎng)規(guī)劃診斷時(shí)間：20天→5天換流變壓器“智慧體檢”典型應(yīng)用案例電網(wǎng)規(guī)劃診斷時(shí)間：20天→5天換流變壓器“智慧體檢”山東特高壓故障定位電網(wǎng)運(yùn)行客戶服務(wù)智慧辦公600+場(chǎng)景圖像遙感H二日算模型理模型拓?fù)湔Z(yǔ)音文件四川大學(xué)四川大學(xué)口全球首款A(yù)l電力智能仿真器，專為高比例新能源電網(wǎng)設(shè)計(jì)。采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式(非傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型),底層嵌入電力系統(tǒng)物理規(guī)律，實(shí)現(xiàn)潮流計(jì)算與穩(wěn)定分析速度提升1000倍，誤差<1.5%干世c數(shù)庭流分布式發(fā)電據(jù)網(wǎng)16億樣本+云南電網(wǎng)3500節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)驗(yàn)證完全自研基座·華為昇思框架性能提升60%創(chuàng)造數(shù)干萬(wàn)虛擬案例訓(xùn)練模型(負(fù)荷/西電東送/新能源滲透率參數(shù)調(diào)優(yōu))落地案例電網(wǎng)規(guī)劃調(diào)度控制行業(yè)應(yīng)用行業(yè)應(yīng)用四川大學(xué)場(chǎng)景決策，同時(shí)將8760h仿真效率提升百倍，為高滲透率新能源電網(wǎng)提供對(duì)抗風(fēng)光波動(dòng)與極端事件的智能決策支持AI建議→數(shù)字孿生驗(yàn)證→人工決策執(zhí)行通用電力知識(shí)→調(diào)度規(guī)程學(xué)習(xí)→私有數(shù)據(jù)微調(diào)可靠驗(yàn)證可靠驗(yàn)證安全合規(guī)可解釋性幅度增強(qiáng)→調(diào)度復(fù)雜度指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)三級(jí)警報(bào)達(dá)25次(2017年僅6次)1900頁(yè)+跨區(qū)域協(xié)議四川大拳IIwillprovideyouwithdatainCSVcoluns'IDCo,'ID.CSV2hasthecohamns"ButhesefilesbasedonsimiBASKV,'AREA,'ID_CO,ID.Remember,itisokifcolumns-andsomedatapointsareleftout.Also,youwillonlyresult.Youwillnotwritetheprogrammingcodeforthis.YoucannotcreatenewinfowillbeobtainedbymergingtherwosebetweenentriesinspecificcolumnsCID'columdirectlyfromtheoriginalinputCSVfiles(beusedforthatspecificcolumn-nore-purposingofdataisTheresultprovidedcontains6columns,correspondingtomatchedentriCSV2files.Incachrow,BUSI'represcntstheBusnamefromCSV2file,BArepresentstheareafromCSV2,IDBUSLNA407094.ZE22zrkYRN期ru為接練第機(jī)首*Power(M)Path/FlowGateXX0◎根據(jù)eGridGPT的映射結(jié)果，方式計(jì)劃案例對(duì)來(lái)自EMS狀態(tài)估計(jì)案例的量測(cè)或開關(guān)狀態(tài)進(jìn)行了調(diào)整。由eGridGPT生成的轉(zhuǎn)換案例與實(shí)際EMS模型的狀態(tài)估計(jì)案例均能產(chǎn)生極為相似的結(jié)果，可滿足北美電力可靠性標(biāo)準(zhǔn)(穩(wěn)態(tài)與動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型驗(yàn)證)新型配電系統(tǒng)源荷時(shí)空不確定性增強(qiáng)，有源化、電力電子化特征凸顯，從根本上打破了傳統(tǒng)單向、確定、封閉的配電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行方式，極大地增加了運(yùn)行調(diào)控難度海量數(shù)據(jù)接入有量測(cè)而少感知安全邊界時(shí)變有工具而少統(tǒng)籌運(yùn)行方式多變靠人工而少智能四川大拳四川大拳四川大學(xué)四川大學(xué)系統(tǒng)認(rèn)知多模態(tài)融合認(rèn)知多模態(tài)融合認(rèn)知能力內(nèi)涵能力內(nèi)涵設(shè)備老化推演黑設(shè)備老化推演黑■態(tài)勢(shì)理解承載評(píng)估韌性分析承載評(píng)估韌性分析異常檢測(cè)安全邊界…………系統(tǒng)理解系統(tǒng)理解新型配電系統(tǒng)生成式人工智能應(yīng)用展望依托AIGC的工具調(diào)用和類人推理能力，發(fā)展規(guī)程認(rèn)知、自主計(jì)算與趨優(yōu)決策三大核心能力，從而實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景任務(wù)的自適應(yīng)分析、計(jì)算和決策，突破配電系統(tǒng)自動(dòng)決策瓶頸能力內(nèi)涵能力內(nèi)涵構(gòu)建動(dòng)態(tài)任務(wù)流程生成、人在回路機(jī)制，實(shí)現(xiàn)人機(jī)規(guī)程認(rèn)知場(chǎng)景處理案例場(chǎng)景處理案例在線提示詞知識(shí)抽取知識(shí)抽取電力物理機(jī)理電力物理機(jī)理規(guī)程規(guī)范顯運(yùn)行分析決策感知分析流程計(jì)算結(jié)果趨優(yōu)決策狀態(tài)參數(shù)態(tài)拓?fù)鋽?shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)問(wèn)題處置問(wèn)題處置新型配電系統(tǒng)生成式人工智能應(yīng)用展望針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景與模型特性，可構(gòu)建多樣化的大小模型應(yīng)用模式，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)度機(jī)制實(shí)現(xiàn)大模型同各類小模型的功能適配與效能優(yōu)化主從架構(gòu)協(xié)作架構(gòu)|監(jiān)督架構(gòu)任務(wù)觸發(fā)主從模式群智模式監(jiān)督模式感知大模型分析規(guī)劃大模型參數(shù)構(gòu)建圖表工具指令結(jié)果響應(yīng)反饋1任務(wù)觸發(fā)大模型工具模型工具模型故障檢測(cè)源荷預(yù)測(cè)故障檢測(cè)源荷預(yù)測(cè)運(yùn)行結(jié)果用戶反饋專家評(píng)估■大模型控制核小模型則專注計(jì)算、預(yù)測(cè)等細(xì)分任務(wù)，實(shí)現(xiàn)層次化分工■大模型整合各小模型搭建智協(xié)作完成任務(wù)?！龃竽Ｐ妥鳛楹藢?duì)小模型的執(zhí)行過(guò)程及結(jié)果實(shí)施動(dòng)態(tài)校驗(yàn)四川大拳四川大拳拓?fù)渥R(shí)別是支撐電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)、潮流計(jì)算與故障診斷等功能的基礎(chǔ)性任務(wù)。大模型對(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)識(shí)別與深度理解，是實(shí)現(xiàn)調(diào)控策略自動(dòng)化生成的基礎(chǔ)前提。拓?fù)湔J(rèn)知必要性復(fù)雜城市配電網(wǎng)配電拓?fù)湔J(rèn)知必要性復(fù)雜城市配電網(wǎng)配電撲是高度非線性、非歐幾里得的圖結(jié)構(gòu)中壓配電壓配電戶層中壓配電壓配電戶層它是通過(guò)真正的拓?fù)溥壿嬐评?如理解連通它是通過(guò)真正的拓?fù)溥壿嬐评?如理解連通性、識(shí)別環(huán)路),還是僅僅是對(duì)文本的表面恢復(fù)的基礎(chǔ)輸入拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜，當(dāng)前大模型認(rèn)知效果差缺乏行之有效的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜，當(dāng)前大模型認(rèn)知效果差缺乏行之有效的認(rèn)知手段和評(píng)估范式四川大學(xué)關(guān)鍵問(wèn)題1:如何認(rèn)知拓?fù)潢P(guān)鍵問(wèn)題1:如何認(rèn)知拓?fù)浼夹g(shù)路線：以結(jié)構(gòu)化語(yǔ)言將拓?fù)洹胺g”成文本，充分利用LLM強(qiáng)大的文本理解和推理能力。優(yōu)點(diǎn)：高度可解釋與可控、數(shù)據(jù)高效、研發(fā)成本低缺點(diǎn)：依賴專家設(shè)計(jì)、上下文長(zhǎng)度瓶頸、信息壓縮關(guān)鍵問(wèn)題2:如何衡量認(rèn)知效果關(guān)鍵問(wèn)題2:如何衡量認(rèn)知效果能識(shí)圖：節(jié)點(diǎn)連接關(guān)系認(rèn)知、供電路徑識(shí)別……能決策：負(fù)荷轉(zhuǎn)供、故障隔離……能創(chuàng)造：相似拓?fù)渖?、?jié)點(diǎn)參數(shù)生成..統(tǒng)一結(jié)構(gòu)范式表征電氣參數(shù)與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)檢索增強(qiáng)突破上下文長(zhǎng)度瓶頸多智能體結(jié)合提高認(rèn)知效率2.配電系統(tǒng)最優(yōu)潮流生成式建模與求解四川大拳的傳統(tǒng)計(jì)算模式已難以滿足?！鲞\(yùn)行約束邊界差異決策變量、運(yùn)行約束、結(jié)果輸出結(jié)果輸出求解計(jì)算模型構(gòu)建■輸入輸出邊界固定■運(yùn)行錯(cuò)誤調(diào)試繁瑣■程序使用門檻高時(shí)效性要求大幅提升，運(yùn)行目標(biāo)多樣，計(jì)算決策既要適配不同需求，還要依賴人工知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)借助科學(xué)計(jì)算，流程繁雜，難我需要計(jì)算最大能體框架研發(fā)場(chǎng)景研發(fā)場(chǎng)景四川大拳#角色定制化提示詞工程你是一位專業(yè)的電力設(shè)備計(jì)算專家，能夠根據(jù)用戶的具體需求，##專家知識(shí)知識(shí)2生成目標(biāo)函數(shù)流程知識(shí)2生成目標(biāo)函數(shù)流程1-初始化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(通常是字典)來(lái)存儲(chǔ)結(jié)果!1創(chuàng)建監(jiān)控器：為需要監(jiān)控的電網(wǎng)組件(如線路、L---生成代碼函數(shù)簽名為#生成dss網(wǎng)架時(shí)提取的參數(shù)def_init_(self_elementoutpufilepath.T_daly):(###生成的指標(biāo)函數(shù)示例少樣本學(xué)習(xí)_指標(biāo)函數(shù)示例!_計(jì)算線路電壓偏移風(fēng)險(xiǎn)】用戶指令：我要最大化光伏出力讓我們一步步思考!思維鏈推理代碼自動(dòng)生成及檢視光伏出力為……,其中儲(chǔ)能的控制策略為…目標(biāo)函數(shù)生成算法自動(dòng)更新/運(yùn)行反饋求解算法生成|自糾正未來(lái)，電氣計(jì)算將會(huì)是簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言交互，只需說(shuō)出需求，智能體調(diào)用工具自動(dòng)完成計(jì)算 擴(kuò)增式ADMM求解人工整定超參數(shù)能源供給側(cè)編程用戶群1野野用戶群1野野聊聊用戶群2用戶群2用戶群3再來(lái)用戶群3提高效率。中間狀態(tài)第k第k次迭代模板算求解子問(wèn)題邊界設(shè)置算定任務(wù)給觀測(cè)定任務(wù)給觀測(cè)■自動(dòng)執(zhí)行：在線整定，無(wú)需值守，只需啟動(dòng)程序■適配性強(qiáng)：不同邊界條件仍然適用，無(wú)需過(guò)多調(diào)整■計(jì)算效率高：相比固定參數(shù)計(jì)算，迭代速率可最高可提升60%試和反饋分析調(diào)整參數(shù)4.新型配電系統(tǒng)生成式自動(dòng)規(guī)劃四川大拳解配電規(guī)劃術(shù)語(yǔ)和需求，自動(dòng)生成符合電力行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和工程規(guī)范的MATLAB/Simulink仿真腳本、Python優(yōu)化●自組織：考慮多樣化投資改造措施的●自學(xué)習(xí)：多時(shí)間尺度與多系統(tǒng)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)耦合機(jī)制仿真與分析●自優(yōu)化：投資規(guī)劃效益精確導(dǎo)航的技術(shù)路徑自動(dòng)演化配置代代求解智能體翰出盈盔1114V及以7含身啤144.新型配電系統(tǒng)生成式自動(dòng)規(guī)劃四川大拳自自動(dòng)規(guī)劃流程如下：可通過(guò)自然語(yǔ)言指令對(duì)基于L