基于情境学习的大型语言模型在光伏-储能系统经济运行中的自适应日前策略推荐

《IEEE Access》：An In-Context LLM for PV-BESS Operations: Adaptive Day-Ahead Strategy Recommendation for Economic Optimization

本研究针对光伏-储能系统传统规则化运行策略难以兼顾经济性、电池寿命和政策约束等多维目标的难题，创新性地提出基于ICL和提示工程的LLM智能决策框架。通过10年校园建筑仿真验证，该方法相比固定策略可降低累计运行成本5-12%，全生命周期成本降低3-5%。GPT-2通过保守运行有效延缓电池退化，LLaMA 3-8B则通过策略多样化提升光伏利用率和REC收益，证实了LLM在分布式能源智能管控中的应用潜力。

　　

随着全球能源转型加速推进，光伏发电作为最重要的可再生能源形式之一，其装机容量持续快速增长。然而，光伏发电固有的间歇性和波动性给电网稳定运行带来严峻挑战。在这种背景下，光伏-电池储能系统（PV-BESS）成为平衡电力供需、提升电网灵活性的关键解决方案。特别是在建筑领域，PV-BESS能够通过提高光伏自用电比例，有效降低电网交互成本，实现峰谷电价套利，从而获得显著经济效益。

然而，传统PV-BESS运行策略面临多重困境。电池的物理特性决定了频繁充放电会加速其退化，影响系统寿命并增加维护成本。现有研究多基于平均负荷曲线和固定电价方案，采用简化优化方法，难以捕捉能源产消者市场发展带来的动态运营特征。规则化方法在应对复杂多变的环境条件时显得力不从心，而仅依赖专家判断又无法有效处理非标准数据和快速变化的外部条件。这些问题凸显了开发智能决策工具的迫切需求。

针对上述挑战，韩国庆北国立大学的研究团队在《IEEE Access》上发表了一项创新研究，提出了一种基于大型语言模型（LLM）的PV-BESS自适应运行策略推荐方法。该研究通过情境学习（ICL）和提示工程技术，将电价波动、光伏发电、负荷变化、电池退化和政策约束等多维因素整合到统一框架中，实现了特定场景下最优运行策略的自动生成。

为开展此项研究，研究人员建立了包含三个层级的系统架构：输入数据层、LLM决策层以及输出评估层。输入层将光伏发电、建筑负荷、电价政策等数据以JSON格式结构化；决策层通过精心设计的提示工程，使LLM能够综合运行约束、系统状态和历史性能数据，生成充电、放电、待机等操作策略；输出层则通过仿真器计算关键性能指标（KPI），包括能源成本、需量电费、电池退化成本和可再生能源证书（REC）收益等，形成闭环优化系统。

研究采用的核心技术方法包括：基于ICL的提示工程设计，使LLM能够理解复杂运行环境并生成可行策略；多目标优化框架，同时考虑短期运营成本（公式(1)-(3)）和长期经济性（公式(4)）；生命周期成本（LCC）分析模型，全面评估初始投资、运营支出、更换成本和残值等因素；以及基于物理约束的电池退化模型，准确量化充放电循环对电池寿命的影响。

仿真实验以韩国某校园建筑为案例，利用DesignBuilder和EnergyPlus生成10年的小时级负荷和光伏发电数据。系统配置500kWh电池容量，250kW最大充放电功率，充放电效率均为95%，SOC（State of Charge，荷电状态）运行范围限制在15%-95%之间。电价结构采用韩国电力公司的分时电价（TOU）方案，需量电费基于14:00-18:00期间的最大需求计算。

研究对比了四种固定策略（利润最大化、效率优先、电池寿命优先和需量优先）与两种LLM模型（GPT-2和LLaMA 3-8B）的表现。结果显示，LLM-based方法在多项关键指标上显著优于传统固定策略。

经济性能分析

从累计运行成本来看，GPT-2策略表现最佳，仅为776，378美元，较固定策略降低5-12%。LLaMA 3-8B策略为786，579美元，同样展现出明显优势。在生命周期成本（LCC）方面，GPT-2的LCC净现值（NPV）为1，154，768美元，是所有策略中最低的，表明其卓越的长期经济性。

电池寿命管理

GPT-2通过保守运行策略有效控制了电池退化成本，仅为332，862美元，明显低于固定策略的391，796-452，010美元。相应的电池吞吐量为554，771kWh，也低于固定策略的652，994-753，351kWh，体现了其对电池寿命的保护作用。

可再生能源利用

LLaMA 3-8B在REC收益方面表现突出，达到9，421美元，高于大多数固定策略。这表明该模型能更有效地利用光伏发电，通过策略多样化提升可再生能源的整体经济效益。

策略选择模式分析

深入分析发现，两种LLM模型呈现出不同的决策特性。GPT-2倾向于保守策略，约70%的情况下选择电池寿命优先策略，确保运行稳定性。而LLaMA 3-8B的策略选择更为均衡，能根据季节特点灵活调整：春季和秋季增加需量优先策略（14-18%），冬季则侧重效率优先策略（超过30%），展现出更强的环境适应性。

季节性表现差异

月度策略分配分析进一步揭示了LLM的智能决策能力。GPT-2在全年的策略选择相对稳定，电池寿命优先策略占比保持在65-74%之间，体现了其保守稳健的特性。LLaMA 3-8B则展现出明显的季节性变化，冬季效率优先策略占比显著提升，春、秋季需量优先策略应用增多，这种动态调整能力使其能更好地适应不同季节的运行需求。

研究结论表明，基于LLM的PV-BESS运行策略推荐方法不仅能有效降低运营成本，还能在电池寿命保护和可再生能源利用之间实现智能平衡。与传统的混合整数线性规划（MILP）和强化学习（RL）方法相比，LLM-based方法具有无需复杂数学建模、避免冗长训练过程、能直接理解自然语言描述等优势，特别适合应对动态变化的运行环境。

该研究的重要意义在于为分布式能源资源的智能管控提供了新范式。通过将LLM的推理能力与能源系统专业知识相结合，建立了一种可解释、可扩展的决策框架。未来研究方向包括探索LLM在辅助服务市场参与、与预测模型混合框架构建、以及通过在线学习应对不确定性等方面的应用，进一步推动能源系统向智能化、自适应方向发展。