一种大型模型加速了BERT分布式多目标经济调度方法，适用于具有大规模可再生能源的新型电力系统

《Renewable Energy》：A large model accelerated BERT distributed multi-objective economic dispatch method for novel power systems with large-scale renewable energy sources

降低发电成本与碳排放的分布式多目标经济调度方法研究。

　　随着全球能源结构的转型，传统的经济调度（ED）模型和方法已经无法满足现代电力系统（PSs）日益增长的需求。面对高维和非线性调度场景，研究者们不断探索新的优化策略。本文提出了一种基于大型预训练模型的分布式多目标经济调度方法，称为BERT-DMOED（Bidirectional Encoder Representation from Transformers for Distributed Multi-Objective Economic Dispatch），并构建了一个适用于大规模可再生能源接入的新型电力系统经济调度模型。该方法通过引入分布式计算与深度学习技术，实现了对复杂调度问题的高效处理。

在现代电力系统中，可再生能源的广泛应用对调度方式提出了新的挑战。传统的经济调度仅关注发电机成本的最小化，忽略了环境因素与能源效率的平衡。然而，随着电力系统结构的多元化，仅依靠成本最小化已无法满足现代电力系统对灵活性和可持续性的要求。因此，新的调度模型需要同时考虑多种目标，如发电机运行成本、碳排放量以及能源效率。此外，随着可再生能源的不稳定性增强，电力系统必须在保证稳定性的同时，实现经济性的优化。

当前，经济调度方法主要分为解析方法和启发式算法。解析方法通常基于特定的数学模型进行公式推导，适用于结构清晰且数学模型精确的电力系统。然而，随着电力系统规模的扩大和复杂性的增加，解析方法往往受到数学模型准确性的限制，难以应对非线性、动态变化等问题。相比之下，启发式算法具有更强的适应性，能够在缺乏精确数学模型的情况下找到近似最优解。但传统启发式算法通常依赖于预定义的搜索策略，缺乏自适应调整能力，这在面对不断变化的电力系统环境时成为其局限性之一。

为了克服这些限制，本文提出了一种结合深度学习与分布式计算的新型经济调度方法。BERT-DMOED利用预训练的BERT模型的强大特征提取能力，学习负荷预测与发电机输出之间的非线性映射关系，从而优化多目标调度方案。同时，该方法引入了分布式计算框架，支持大规模数据的处理和模型训练，提升了计算效率和可扩展性。此外，BERT-DMOED采用离线训练和在线调度相结合的方式，使得模型在训练完成后能够快速响应实时调度需求，减少计算时间。

本文的研究重点在于构建一个能够整合多种能源的经济调度模型。该模型包括热能、风能、光伏能、核能、生物质能、潮汐能和水能等多种能源形式，通过协同调度实现能源利用的最优化。这种多能源协同调度不仅能够降低化石能源的使用比例，还能提高整个系统的环境友好性。此外，该模型还注重多目标优化，包括降低发电机运行成本、减少碳排放以及提高能源效率。通过同时优化多个目标，BERT-DMOED能够在保证系统稳定性的前提下，实现更高效的能源配置。

为了验证该方法的有效性，本文在两个典型案例中进行了仿真测试。第一个案例是IEEE 118-bus电力系统，第二个案例是IEEE 1018-bus电力系统。在这些案例中，BERT-DMOED表现出显著的优势。与传统方法相比，BERT-DMOED在平均发电机成本和平均二氧化碳排放量方面分别降低了16.94%–20.33%和73.06%–75.49%。在IEEE 1018-bus电力系统中，平均发电机成本和平均二氧化碳排放量的降低幅度进一步扩大，分别达到21.28%–23.47%和85.72%–87.75%。这些结果表明，BERT-DMOED在处理大规模电力系统调度问题时具有更高的优化能力和更低的环境影响。

在实际应用中，经济调度的计算效率和实时性是关键因素。传统的经济调度方法通常需要对每个新的负荷场景进行迭代优化，导致计算负担重、收敛速度慢以及实时应用受限。而BERT-DMOED通过离线训练阶段学习历史优化数据中的非线性映射关系，使得模型在在线调度阶段能够迅速生成调度方案，从而提升计算效率和实时性。此外，该方法还支持分布式计算，使得不同区域的调度任务可以并行处理，提高了系统的协同调度能力。

本文的研究还强调了多目标优化在电力系统中的重要性。多目标经济调度不仅关注发电机成本的最小化，还考虑了碳排放量和能源效率的优化。通过多目标优化，电力系统能够在满足多种需求的同时，实现更全面的调度目标。此外，多目标优化还能够提高调度方案的多样性和鲁棒性，使得系统在面对不确定性时具有更强的适应能力。

在模型设计方面，BERT-DMOED采用了分布式计算框架，使得不同区域的调度任务可以独立进行优化，同时通过虚拟节点传输边界信息，实现了区域间的协同调度。这种设计不仅提高了计算效率，还增强了系统的可扩展性。此外，BERT-DMOED利用大型预训练模型的特征提取能力，学习负荷预测与发电机输出之间的复杂非线性关系，从而优化调度方案的质量。

在实际应用中，BERT-DMOED能够快速响应负荷变化，减少计算时间，提高调度效率。该方法通过离线训练阶段学习历史优化数据，使得模型在在线调度阶段能够迅速生成调度方案，满足系统约束。此外，BERT-DMOED还能够处理大规模数据，提高计算能力，使得调度方案更加精确和高效。

本文的研究成果不仅为电力系统经济调度提供了新的方法，还填补了在大规模预训练模型应用于经济调度问题方面的研究空白。通过将BERT模型引入经济调度领域，本文展示了其在学习复杂调度方案和实现高质量能源配置方面的潜力。此外，BERT-DMOED还能够提高调度方案的多样性和鲁棒性，使得电力系统在面对不确定性时具有更强的适应能力。

在技术实现方面，BERT-DMOED采用了一种混合的离线-在线深度学习框架。离线训练阶段通过大规模的历史调度数据进行学习，而在线调度阶段则利用训练好的模型快速生成调度方案。这种框架不仅提高了计算效率，还增强了模型的泛化能力，使得其能够适应不同的电力系统环境。

在实际应用中，BERT-DMOED能够处理多种能源形式的协同调度问题，提高能源利用效率，减少环境影响。此外，该方法还能够提高调度方案的实时性和适应性，使得电力系统能够在面对快速变化的负荷需求时保持稳定运行。通过引入分布式计算，BERT-DMOED能够支持大规模数据的处理，提高计算能力，使得调度方案更加精确和高效。

在实验验证方面，本文通过两个案例展示了BERT-DMOED在实际应用中的效果。IEEE 118-bus电力系统和IEEE 1018-bus电力系统作为典型测试平台，能够有效反映不同规模电力系统的调度需求。在这些案例中，BERT-DMOED表现出较高的优化能力和较低的环境影响，证明了其在实际应用中的可行性。

本文的研究成果不仅对电力系统经济调度提供了新的思路，还为未来电力系统的发展方向提供了支持。随着可再生能源的广泛应用，电力系统需要更加智能化和灵活化的调度方式。BERT-DMOED通过结合深度学习与分布式计算，实现了对复杂调度问题的高效处理，为现代电力系统的优化提供了新的解决方案。此外，该方法还能够提高调度方案的多样性和鲁棒性，使得电力系统在面对不确定性时具有更强的适应能力。

综上所述，BERT-DMOED在处理大规模电力系统调度问题时表现出显著的优势。它不仅能够降低发电机运行成本和碳排放量，还能够提高计算效率和实时性。通过引入分布式计算，BERT-DMOED实现了区域间的协同调度，提高了系统的可扩展性。此外，该方法还填补了在大规模预训练模型应用于经济调度问题方面的研究空白，展示了其在学习复杂调度方案和实现高质量能源配置方面的潜力。这些研究成果为现代电力系统的优化提供了新的思路，具有重要的理论和应用价值。