利用大型语言模型和深度学习技术的智能电网能源管理混合人工智能框架

《Journal of Computational and Applied Mathematics》：Hybrid AI Framework for Smart Grid Energy Management using Large Language Models and Deep Learning Techniques

智能电网面临可再生能源整合、协议不兼容、实时数据处理和网络安全等挑战，本文提出融合大语言模型（LLMs）与机器学习（ML）的混合框架，通过LLMs实现异构协议语义统一与实时数据处理，结合LSTM网络和强化学习（RL）优化能源分配与系统稳定性，并采用边缘-云协同架构提升可扩展性，实验证明其显著优于传统方法。

　　

Mounish Senisetty, Muni Dhanush B, Kiran P

印度阿姆利塔维什瓦大学阿姆利塔普里分校的阿姆里塔计算学院

摘要

智能电网的迅速发展凸显了智能能源管理系统的必要性，这些系统能够将太阳能、风能和水力发电等多种可再生能源整合到现有基础设施中。尽管已经取得了一些进展，但仍存在许多挑战。这些挑战包括能源系统中不同通信协议导致的互操作性问题。随着物联网设备输出的不断增加，实时数据处理能力也面临限制。数字电网的网络安全漏洞带来了重大风险。由于可再生能源的不确定性，预测结果往往不够准确，而且在尝试整合可再生能源时还会出现稳定性问题。本研究提出了一种创新方法，将大型语言模型（LLMs）与机器学习（ML）相结合，以提高智能能源管理系统的效率、韧性和灵活性。LLMs能够实现实时数据处理、高级预测分析、快速异常检测和简化决策过程。这些能力与长短期记忆（LSTM）网络和强化学习（RL）等ML算法相结合，从而改善能源优化、需求响应和系统可靠性。该架构采用了可扩展的边缘-云混合部署方式，支持动态资源分配和新数据源及设备的无缝集成。在合成数据集上的测试表明，该框架在协议同步和数据处理效率方面优于传统方法，有助于提升可再生能源的整合效果。研究结果展示了该框架在适应性和智能型智能电网环境中的实际应用潜力。

引言

能源系统的发展揭示了在平衡日益增长的发电和消费需求方面所面临的紧迫挑战，这促使人们研究先进的解决方案[1]。历史上，能源系统依赖于自上而下的、以化石燃料为主的架构，其输出水平由严格的规定决定。如今，在技术和《巴黎协定》等全球气候政策的推动下，以可再生能源为主的下层架构变得更加复杂[1,2,5]。这些变化源于可再生能源的间歇性、智能电表和物联网传感器产生的大量数据以及人们对可持续性的追求[27]。如今的能源系统面临着消费者期望的提高、严格的气候法规以及多资源整合的需求。基于预设时间表和过去趋势的传统方法效率低下且对环境不利[9,10]，往往无法应对市场变化，正如基于代理的竞价方法所揭示的那样[23]。随着智能电网演变为复杂的赛博物理系统，其运行行为越来越受到高维、非线性及随机因素的影响。从微分方程到基于代理和优化的框架，各种数学模型构成了预测和规范能源管理的核心。然而，这些模型往往需要实时调整，而这正是人工智能（AI），特别是机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）发挥作用的地方。虽然网格动态历来由凸优化、基于代理的模拟和微分方程等数学模型控制，但它们实时适应高维非线性数据流的能力有限。通过将大型语言模型整合到控制理论框架中，本工作填补了这一空白，使得自适应决策和语义数据统一成为可能。

虽然已经取得了一些进展，但现有方法仍存在缺陷。通用解决方案往往只针对特定问题进行优化，例如使用统计学进行需求预测或依靠严格规则进行安全防护，缺乏系统性的方法[7,24]。这些方法无法处理混合数据结构（如Modbus、IEC 61850），也无法充分利用人工智能的潜力。非结构化数据（如天气预测和日志）未能得到有效利用，从而影响了预测的准确性和系统的韧性[8,11,12]。本研究采用的自适应大型语言模型与机器学习相结合的方法，整合了长短期记忆网络、Transformer和强化学习，以提高智能能源管理的灵活性、减少故障并降低成本[3,7,12,22]。例如，该方法在可再生能源发电量下降时将电力重新分配到储能系统，这对于实现可持续能源未来至关重要[5,10]。通过利用LLMs语义统一多种数据流，并借助深度学习（LSTM、RL）近似复杂的函数映射（如能源需求轨迹和稳定性指标），该方法将计算数学与智能控制相结合。与传统仅限于启发式优化的AI能源应用不同，这种方法将AI嵌入到数学控制和估计框架中，直接提升了频率稳定性、预测误差和网络韧性等核心工程指标。

可持续性和耐用性是智能能源管理的核心原则。减少碳排放和优化资源利用符合全球环境目标，并通过共享分析促进各公用事业之间的合作，从而加强区域电网基础设施[1,6]。随着能源行业向可再生能源转型，智能能源管理变得至关重要，为逐步淘汰老旧的污染驱动机制、采用清洁技术创造了条件[5,12,20]。智能能源管理不仅是一种技术手段，更是一种自我调优的智能解决方案，能够推动可再生能源的发展[11]。所提出的LLM-ML混合框架体现了能源工程、计算智能和应用数学的融合，为实现联合国可持续发展目标（SDGs）提供了支持，尤其是在能源公平性和电网智能化方面。

现有基于数学和仿真的方法存在灵活性不足和适应延迟等局限性，这促使人们将AI驱动的框架纳入其中。在这方面，大型语言模型能够提供上下文理解和互操作性，补充了数学控制的不足。尽管有一些现有的DL-RL混合框架专注于集中式预测和控制，但本研究特别强调通过LLM在边缘进行实时协议翻译和数据规范化的 Semantic 互操作性，这是智能能源管理领域较少探索的方面。尽管Madani等人[28]和Mirshekali等人[29]的研究强调了LLMs在能源系统中的新兴作用，但他们的贡献主要集中在高级自动化、预测支持或集中式决策辅助方面。

Cheng等人[35]的最新工作进一步证明了基于LLM的架构在智能电网控制中的适用性，凸显了基础模型在赛博物理电力系统中的重要作用。当前框架将LLMs直接嵌入到电网的核心控制循环中，实现了异构协议（如Modbus、IEC 61850）与实时操作智能之间的持续机器对机器语义转换。

尽管Carvalho等人[30]、Hosseinalipour等人[31]、Zhang等人[32]和El Makroum等人[33]的研究展示了多模态和基于代理的LLM架构在电动汽车-电网交互、联邦学习和家庭能源管理中的应用，但这些应用主要停留在应用或协调层面。相比之下，所提出的框架在可扩展的边缘-云基础设施上部署了闭环LLM-LSTM-RL控制架构，其中LLMs负责实时语义统一，深度学习模型负责预测，强化学习则在稳定性约束下实现自适应优化。这种紧密集成的数学-AI设计使LLMs在智能电网控制中扮演了全新的角色。

Antonesi等人[36]的最新系统评价强调了基于变压器和LLM的架构在能源行业数字孪生中的重要作用，进一步推动了将LLMs直接嵌入到智能电网控制循环中的研究。与以往主要利用LLM进行集中式预测或自动化辅助的方法不同，所提出的框架将LLMs嵌入到赛博物理控制循环中，实现实时语义协议转换和操作决策智能，同时结合了基于LSTM的预测和基于RL的优化。

本文的其余部分安排如下：第2节描述了智能能源管理中的核心技术挑战；第3节介绍了所提出的混合AI框架；第4节详细说明了实验设置、性能指标和结果；第5节总结了本文并提出了未来研究的方向。

节选内容

互操作性和集成问题

智能电网的集成发展受到多种协议和标准的阻碍[2,8,14]。现代系统结合了太阳能、风能等分布式能源资源以及存储系统，同时仍使用Modbus、IEC 61850或专有内部代码等不同协议[8,16,19]。这种集成导致了数据孤岛现象，使得系统间的信息无法共享。例如，按照IEC 61850格式化的太阳能数据...

提出的框架

当代智能电网面临多重挑战，包括互操作性限制、实时处理需求、网络安全威胁、复杂的预测需求以及确保系统稳定性的可再生能源整合问题。这些问题源于多种电力系统的共存，包括分布式能源资源、物联网设备和传统基础设施，它们都会产生大量异构数据。

实验评估与结果

本文评估了将大型语言模型（LLMs）和机器学习（ML）应用于智能能源管理的有效性，重点考察了第2节提出的五个挑战：互操作性、实时处理、网络安全、需求预测和可再生能源稳定性。实验采用了三阶段流程：数据摄入与规范化、AI处理、决策与控制，使用模拟真实智能电网场景的合成数据集（包括结构化数据如传感器读数）...

局限性与未来工作

尽管所提出的混合LLM-ML框架在智能能源管理方面展现出巨大潜力，但仍存在某些局限性。虽然实验设置较为全面，但依赖的合成和半真实数据集无法完全反映现实智能电网环境中的随机性、网络延迟和设备异质性。因此，在实际操作测试平台上的实时部署仍面临挑战...

结论

智能电网正在迅速发展为复杂的联网系统，这对高级智能能源管理提出了更高要求。将太阳能、风能和水力发电等可再生能源高效整合到现有基础设施中变得至关重要。然而，智能电网转型面临多重挑战，包括异构的电力结构、来自智能电表和物联网传感器的大量数据以及持续的网络安全问题...

利益声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文研究的竞争性财务利益或个人关系。

未引用的参考文献

[13,15,17,18,21,25]