大型语言模型在电能行业的能力与局限分析

大型语言模型在电能行业的能力与局限

大型语言模型（LLM）近期热度极高，它们在自然语言处理及多种任务中展现出的能力令人瞩目。各行各业对这类基于基础模型的人工智能工具充满兴趣，电能行业自然也不例外。然而，热情之下需冷静思考：这些LLM究竟能在多大程度上提升电能行业运营水平？它们又有哪些固有短板？本文旨在系统梳理这些问题，并指出几个值得深入探索的研究方向。总体而言，未来关键工作主要集中在以下方面：设计一套专用于微调LLM的数据收集系统、将电力系统特有工具嵌入LLM，以及利用检索增强生成（RAG）构建知识库。上述环节一旦完善，LLM在安全关键应用中的响应质量和可靠性将显著提升。

1 引言

自注意力机制与多头注意力机制作为Transformer架构核心组件问世以来，AI研究的方向便被彻底改写。尤其是在理解序列数据（尤其是文本）方面，这些机制发挥了关键作用。这些突破奠定了大型语言模型（LLM）的基础，这类模型最大的优势在于，无需明确编写代码即可执行大量任务。Transformer架构在捕捉长程依赖关系方面的可扩展性与效率，直接催生了生成预训练变压器（GPT）模型。凭借其通用性，LLM迅速在众多行业找到应用场景，研究人员也正积极探索其在电能行业中的潜力。尽管已有研究表明，LLM在生成定制代码、利用RAG回答技术问题、合成电网数据、通过深度强化学习求解最优潮流等任务上表现突出，但数据所有权、隐私和安全保障等方面的担忧也随之而来。

电能行业是现代社会的命脉。电力消费不仅反映社会行为与繁荣程度，更是支撑工业与商业经济活动的基石。在全球气候变化压力日益加大、电力需求持续攀升的当下，电力行业正经历一场深刻变革：前所未有地大规模集成传感器，越来越多地接纳太阳能、风能等可变可再生能源，并整合氢能、电动车及大型计算负载等新兴技术。与此同时，客户对供电质量与可靠性的期望不断提高。这种扩张导致设备、装置及相关数据量呈指数级增长，给电力系统运营商和公用事业公司带来巨大挑战——人员未增加，复杂性却成倍上升。新知识与瞬时数据的快速积累已超出人类不借助外力时的处理能力。这些变化将电力系统推向一个过渡阶段，必须适应新技术，同时化解随之而来的难题。

在此背景下，LLM为电能行业提供了极具前景的价值，尤其是其能够解释人类提示、缓解感官过载，并在极端天气事件管理及不确定性风险应对中提供近乎实时的指导。因此，有必要全面剖析LLM在独立执行或通过附加功能委派现实电力工程任务时的能力与不足。为此，我们利用生产级LLM（特别是GPT模型）开展了一系列严格测试与分析，系统探索LLM作为人与电能系统之间接口的成熟度。此外，我们还研究了如何在考虑潜在局限的情况下，更好地推动LLM在新时期的整合。最后，展望了电能行业未来的研究方向。

（注释：大型语言模型（LLMs）在电能行业中的能力和局限性。图中分为四个主要部分：LLMs的优势（Strengths）、能力（Capabilities）、局限性（Limitations）和弱点（Weaknesses）。

优势（Strengths）

1. 基础性（Foundational）

- 语言模型及其在权重学习中的应用

- 提示工程及上下文学习

2. 附加功能（Add-on）

- 通过工具嵌入增强能力

- 多模态能力

能力（Capabilities）

1. 电力系统相关性分析

2. 野火风险识别

3. 设备损坏检测

4. 现场危险识别

5. 电力系统文档分析

6. 负载预测

局限性（Limitations）

1. 价格预测

2. 电力流相关问题

3. 确保电力系统安全运行

弱点（Weaknesses）

1. 特定领域数据的可用性和处理挑战

2. 缺乏安全保障措施

3. 不适应处理物理问题

4. 潜在的网络安全和隐私威胁暴露

综合

图中将电力系统和LLMs整合在一起，通过LLMs的多功能性来管理电力系统的复杂性和变化，同时指出了其潜在的应用和局限性。）

2 大型语言模型填补空白的能力

本节探讨LLM在应对电力工程挑战方面的能力，具体内容见图2，详细实验过程见补充信息第SI.1-8章。我们深入研究了LLM在执行多种电气工程特定任务时的准确性，包括电力流分析、最优电力流分析、预测、图像与模式识别，以及利用自定义领域知识库回答问题。尽管重点放在GPT模型系列上，但大多数观察结果对其他主流模型同样适用。下面将详细阐述图1中展示的LLM的四个关键优势，并说明这些优势如何转化为执行电力工程任务的核心能力。

图2：LLM在电能行业中的应用。该图展示了LLM在电力系统中的四个不同应用。（A）强调了LLM的多模态能力和选择适当提示在绝缘子缺陷检测中的应用。（B）说明通过权重学习微调的语言模型，并通过提示工程技术进一步增强，可用于时间序列预测。（C）展示了LLM的工具嵌入能力以及提示工程，可以用于分析野火模式以进行风险评估。（D）展示了LLM的自然语言处理优势及利用RAG生成对LLM可能未见过的文档的精确响应。

（注释：LLM在电能行业中的四个具体应用，分别是绝缘子缺陷检测、负载预测、野火风险识别和使用RAG进行知识库分析。

(A) 绝缘子缺陷检测：图片展示了带有明显裂痕或破损层的绝缘子。根据提供的上下文信息，任何破损层都意味着状态为“故障”，因此可以推断出图中绝缘子的状态也为“故障”。

告诉我这个的状态。

图片显示一个绝缘子的某一层上有明显的裂痕或破损。根据其他图片提供的上下文信息，任何破损层的状态都被认为是“故障”，因此可以推断出这张图片中绝缘子的状态也是“故障”。

(B) 负载预测：图中展示了三种预测模型的对比，包括LLM建议的线性模型、带有文本嵌入的预测模型和微调后的LLM预测模型。微调后的LLM预测模型的平均绝对百分比误差（MAPE）最低，为8%。

(C) 野火风险识别：展示了利用LLM的工具嵌入能力分析野火模式并将其叠加在输电线路基础设施地图上的应用，从而识别出处于风险中的输电线路。

(D) 使用RAG进行知识库分析：展示了LLM如何利用RAG生成对文档中问题的精确回答的能力。例子中，问题是“什么是机会停电？”，LLM详细解释了机会停电的定义和条件。

什么是机会停电？

机会停电是指当某个特定资源因强制停电而被迫离线，并且该资源在接下来的两天内已经被批准进行计划停电时，ERCOT可以批准的一种特殊类别的计划停电。当一个已经获得批准的停电计划的资源在接下来的两天内发生强制停电时，该资源可能会保持离线状态，并在计划的停电时间前启动已经批准的停电。传输设施的机会停电也可以在某个特定资源因强制、计划或维护停电而离线时获得ERCOT的批准。）

2.1 语言模型和权重学习

LLM的基础能力在于从文本输入（提示）生成语义上有意义的文本输出（响应）。尽管预训练数据集的具体内容尚不明确，但根据我们的研究，当前的语言模型能够对电力工程领域的特定问题提供逻辑性回应（详见第SI.5章）。这种能力很大程度上源自模型庞大的参数规模，部分信息被直接“记忆”在权重中。Transformer架构的高效处理机制使得这些记忆信息能够被快速检索。这种记忆与检索能力有时也被称为权重学习。基础LLM模型通常允许用户通过“微调”过程，在新信息语料库上完善模型——我们已在负载预测任务中采用此方法（见图2(B)，详情见第SI.6章）。该过程可改变LLM中的模型参数。

LLM对电力系统的影响深远。它能够促进电力系统数据、软件、工具及跨领域数据集之间的交互，从而提高电力行业的运营效率，并辅助决策过程。凭借其推理能力，LLM可实现实时诊断（第SI.1章）、按需分析，并增强传统控制中心的操作能力。

2.2 提示工程和上下文学习

LLM生成响应的效果在很大程度上取决于提问或提示的结构与风格，这一系列操作被称为提示工程。提示工程能够帮助电力工程师在解决复杂问题时获得更有价值的回答，而简单提示往往难以得到理想响应（见第SI.2和SI.4章）。其中，最著名的技术包括思维链提示和检索增强生成（RAG）。如图2(D)所示，LLM能够筛选包含大量文本信息的文档，这在电力系统操作这类快节奏环境中尤其有用（见第SI.5.2章）。

在提示工程研究中，LLM最令人惊叹的能力之一是基于少量示例提示进行上下文学习，如图2(A)所示（见第SI.3章）。更准确地说，LLM似乎能够从提示中推断出模式或学习规则，无需对底层模型进行任何额外修改，然后利用所学模式和规则生成正确响应（第SI.6章的负载预测示例也体现了这一点）。尽管LLM的性能可能并非最优，但这种基于有限数据的学习能力对电力工程师而言极为宝贵，因为电力系统的数据集通常受保护，不易获取。LLM生成的响应通常具有不稳定性，但将自定义领域知识作为提示工程的一部分，可有效降低这种变异性。

2.3 通过工具嵌入增强能力

LLM本身是一个复杂的语言处理单元，但其能力可通过集成更多处理单元来增强。工具嵌入正是这种增强能力的体现：训练LLM将某些任务委派给外部工具。例如，我们注意到GPT-4会将写文本文件作为优先事项，利用嵌入的工具执行代码，然后推断生成结果（如第SI.1、SI.2章示例所示）。如图2(C)所示，LLM利用其工具嵌入能力提取野火区域，并叠加在输电线路基础设施图上，用以识别处于风险中的输电线路（第SI.2章）。

这种工具嵌入能力对电力系统工程师来说堪称利器，因为许多应用都需要解决非线性非凸问题。电力系统工程师日常使用基于物理的建模与仿真工具，如PSS/E、PSCAD、PowerWorld和CyME，这些工具均可由LLM调用以解决复杂问题。工具嵌入能力可通过API调用来实现，它还支持对典型的时空时间序列电力系统数据（如SCADA数据）进行按需远程处理（见第SI.1章）。

2.4 增强的多模态能力

电力工程师时常需要处理非文本和非数字数据（见第SI.3和SI.4章），例如时间序列测量数据、图像或视频。基础LLM可与其他模型结合，获得多模态处理能力，从而对多种非文本格式信息进行上下文化处理。这些能力主要通过语义嵌入实现，与自然语言处理中常用的嵌入类似。因此，大型语言模型（LLM）在多模态数据处理方面表现卓越。值得注意的是，前沿计算机科学文献正在努力增强LLM的多模态输入输出能力。不久之后，多模态能力应成为大多数现成LLM的原生功能，下一代应用程序将真正发挥这些能力。在我们的实验中，LLM在解释图像数据方面表现得相当熟练。如图2(A)所示，LLM正是利用多模态能力和上下文学习能力，诊断出绝缘子图像中的缺陷（见第SI.3章）。

3 LLM在电能行业应用中的局限性

3.1 特定领域数据的可用性和处理的挑战

在电力行业应用大型语言模型（LLM）的一大难题是LLM预训练中缺乏特定领域数据。由于隐私问题和法规限制，LLM预训练只能依赖公开可用和经许可的第三方数据集。因此，研究界面临一个开放性问题：如何构建一个庞大的电力系统专用训练数据集，同时避开美国联邦电力法案第215A(d)节中关于关键能源/电力基础设施信息（CEII）的规定？在这种现实约束下，我们可以使用较小的、高质量（已标注）的数据集进行微调，这些数据集能够帮助用户执行电力流分析（见第SI.7章），甚至防止LLM生成不安全的响应（见第SI.8章）。根据使用场景不同，这些微调数据集可能需要经过处理以防止隐私泄露，并转换为对下游任务微调最有效的格式。将有限的高质量数据作为提示的一部分，结合LLM的上下文少样本学习能力，有望提升性能——已有一些研究人员在探索这种可能性。

此外，电力系统数据大多来自多种测量仪器的长期时间序列数据，这些数据可能并非自然语言形式。这就需要设计定制化、更高效率的嵌入算法。另外，LLM每次查询只能处理有限量的信息——即上下文窗口，而电力系统信号可能表现出长期依赖性，由于这些限制，这些依赖性可能无法被捕捉到。

3.2 缺乏安全保障措施

在电力系统语境下，安全涵盖范围广泛，涉及设备安全、人员安全、终端用户安全以及电力系统的安全运行。集成到电力系统中的LLM必须遵守这些安全标准。首先，由于生成模型的特性，LLM的结果具有概率性，响应正确性无法完全保证。其次，LLM通常不提供其输出的不确定性估计。电力系统运行必须遵循非常严格的安全性能指南，例如电压幅度限制。LLM通常难以满足这些电力系统操作要求。在我们的实验中，观察到提示的细微变化就会导致LLM生成不同的响应和代码，这可能导致错误结果。我们还发现，存在多种方法能诱使LLM提供不安全的响应（见第SI.8章）。缺乏定制的安全保障措施也可能阻碍我们执行电力系统中的一些必要任务。例如，在我们的实验中，无法仅凭视觉输入预测野火传播或进行审计。此外，由于LLM在海量数据上训练，我们需要确保少数群体的声音不会被淹没。领域专家通过提供实时指导和标记问题内容来训练LLM，扮演着重要角色。

因此，虽然LLM能极大造福电力行业，但它们也带来了与传统软件系统不同的独特风险。需要建立一个治理框架来减轻这些风险。例如，美国国家标准与技术研究所（NIST）的AI风险管理框架提供了基于负责任AI普遍原则的自愿指南。创建一个安全的基于LLM的系统是一个关键的研究领域，尤其是在电力行业这类安全关键基础设施系统中。

3.3 不适应处理物理原则

能源生产和消费是一个由一系列物理原理支配的复杂过程，例如麦克斯韦方程、机械动力学以及人类行为。用LLM来建模人类行为，特别是在价格预测和需求响应政策设计等任务中，存在巨大挑战。这可能是因为价格是负荷、人类决策和市场规则三者复合的结果。使用更多数据，可能会改进可再生能源发电预测、价格预测（见第SI.6章）以及对人类行为的理解，这对电网运行有益。尽管已有研究将多个专门的注意力机制用于决策，也可用于电力流分析（见第SI.7章），但用于控制过程的LLM是高度专业化的。

基础LLM通常因模型的黑箱性质而缺乏可解释性。在电力系统中，这可能成为问题，因为经常会出现意外情况。因此，LLM的可解释性将是构建可解释、透明系统的关键组成部分。这也让我们相信，现有的、基于物理驱动的复杂专用工具对电力工程师来说仍然不可或缺。通用的LLM可以作为有价值的助手，总结和揭示决策的含义，并通过工具嵌入辅助电力工程师，但不应介入复杂过程。

3.4 潜在的网络安全和隐私威胁

在将大型语言模型（LLM）集成到电力系统时，网络安全和隐私是首要顾虑。即使在本地LLM的设置中，也存在潜在的网络漏洞。例如，使用与电力系统相关的公司特定数据构建LLM，可能会无意中使组织暴露在特权提升攻击、后门利用和敏感训练数据被提取的风险中。那些用于安全关键任务（如价格预测，见第SI.6章）的在线LLM，将成为网络攻击的频繁目标。此外，专门的提示本身就可能被视为商业机密，恶意行为者可能将其泄露（见第SI.7章）。

随着LLM越来越多地集成到电力系统中，对数据隐私的担忧也在加剧。建立标准协议，确保数据在用于训练前被充分匿名化和清理，去除个人身份信息，变得至关重要。但在某些情况下，个人或群体信息与上下文相关，这仍然是一个挑战。

4 未来前景

LLM（例如GPT模型）在通过自然语言输入解释电力工程任务方面展现出巨大潜力。通过本研究，我们测试了LLM在电力行业应用中的能力与局限性。我们讨论了LLM在回答一般电力系统查询、代码生成和数据分析方面的有效性。此外，通过检索增强生成，LLM可以充当文档知识库，并协助执行操作员培训等任务。最后，LLM的多模态能力在诊断设备故障和远程监控方面也很有价值。实际上，通用的LLM在检测对象（文本、图像、数据）之间的相关性方面表现强大，但在解决与物理高度相关的问题时仍然欠佳，这类问题通常涉及复杂的数学原理。

在电力系统研究和应用中，存在许多可能性来扩展和增强LLM的能力。第一个方向是精心策划数据收集，以便微调基础LLM。这需要深厚的电力系统专业知识，以识别最有效的数据源并设计收集机制，确保获取高质量数据集。对LLM结果进行不确定性量化也是电力行业研究的重要方向。第二个方向是允许嵌入电力系统特定的工具。市面上已有各种强大且多样化的电力系统功能工具，LLM可以充当连接所有这些工具的中心枢纽，通过高质量嵌入实现。但如果嵌入过于简单，可能会效率低下，甚至导致不同工具之间产生冲突。因此可能需要电力系统专家来识别这些工具嵌入所需的理想行为。第三个方向是构建用于检索增强的电力系统知识库。虽然已有生成此类知识库的通用方法，但它们可能无法充分利用电力系统的物理约束和特性。因此，这项工作需要对电力系统运行和能力有深入透彻的理解。基于基础模型的AI工具作为电力行业的决策支持副驾驶，未来充满光明。

Majumder S, Dong L, Doudi F, et al. Exploring the capabilities and limitations of large language models in the electric energy sector[J]. Joule, 2024, 8(6): 1544-1549.

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