大语言模型在燃煤发电系统中的应用与发展路线分析OA

【目的】针对燃煤发电系统在数字化转型中面临的数据融合困难、知识迁移不足与长链条推理能力薄弱等问题,系统梳理大语言模型(large language model,LLM)在提升电厂智能化水平中的作用机制与技术路径,以期为行业智能化升级与新型电力系统构建提供理论参考。【方法】基于近年来电力领域相关学术文献典型应用案例,从LLM的基本原理与扩展机制出发,分析其在知识管理、设备检修、故障诊断、燃烧优化与排放监测等多场景中的融合应用模式,并总结其在多模态感知、时序建模与闭环决策中的关键技术。【结果】LLM通过检索增强生成(retrieval-augmented generation,RAG)与多智能体协同,有效解决了跨模态故障诊断中的零样本识别难题;在知识问答场景中,智能体框架能将自然语言精准转译为向量查询,促使非结构化数据的获取效率提升约30%~50%。然而,LLM当前“秒级”的生成时延与电力系统“毫秒级”的实时控制需求之间仍存在根本性冲突,且伴随潜在的幻觉风险。针对上述时效性与安全性的制约,技术落地难以一蹴而就,而应遵循从短期(1~3 a)离线辅助、中期(3~5 a)在线优化,逐步过渡至长期(5 a以上)系统自治的客观演进路径。【结论】未来应围绕RAG增强、分层控制、多智能体协同等技术持续攻关,推动LLM从辅助决策逐步走向系统自治,同时加强标准构建与评测体系建设,支撑燃煤电厂实现安全、高效、清洁的智能化转型。