基于大语言模型多智能体架构的居民用户需求响应决策OA
居民用户作为需求侧的重要组成部分,具有数量众多但单体用电量小的特征,其灵活性的调用具有极大的交易成本,制约了大量现有需求响应方法的应用。为此,文中提出了基于大语言模型(LLM)多智能体架构的居民智能需求响应方法,发挥了LLM在海量用户互动、用能模式识别、泛化异质建模等方面的能力。首先,提出了居民用户参与需求响应的LLM多智能体协作框架,以交互-分析-决策3个专业化模块分工协作,提升LLM在需求响应任务中的性能和效率。其次,针对用户行为分析和需求响应决策两项任务,采用大小模型协同的思想,分别提出了内嵌自适应特征提取的LLM辅助分析技术和集成数学优化模型的LLM协同决策优化方法,以充分发挥大模型的泛化适应能力和小模型的计算精准特性。算例结果表明,所提框架能够有效提升居民用户需求响应互动能力,提升需求响应的精准性和经济性,为居民用户精细化管理和灵活性潜力挖掘提供了创新思路。
黄卓尔;唐庆虎;郭鸿业;蔡元纪;王一;康重庆
新型电力系统运行与控制全国重点实验室(清华大学),北京市100084 清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市100084新型电力系统运行与控制全国重点实验室(清华大学),北京市100084 清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市100084新型电力系统运行与控制全国重点实验室(清华大学),北京市100084 清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市100084清华四川能源互联网研究院,四川省成都市610213中国南方电网有限责任公司,广东省广州市510663新型电力系统运行与控制全国重点实验室(清华大学),北京市100084 清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市100084
信息技术与安全科学
大语言模型多智能体需求响应居民用户用能模型识别灵活性新型电力系统
《电力系统自动化》 2026 (13)
P.153-165,13
国家自然科学基金重点项目资助(52130702)。
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