融合大语言模型、知识图谱与智能体的新一代电网调度自动化系统架构设计与应用

《CSEE Journal of Power and Energy Systems》：Redesigning Power Grid Dispatching Automation Systems by Integrating LLMs, KGs, and AI Agents

为解决高比例新能源接入下传统电网调度自动化系统在实时响应、自适应协调与协同决策方面的瓶颈，研究人员开展了融合LLMs、KGs与AI Agents的下一代调度自动化系统研究。该研究提出了一种“感知-认知-决策-执行”的闭环智能架构，通过LLMs增强人机交互与语义推理，利用KGs构建结构化多维知识表示，并借助AI Agents实现自主决策与动态优化。结果表明，该架构显著提升了系统的态势感知能力、自适应控制水平与决策透明度，为构建下一代电网的“智慧调度大脑”提供了可行的技术路径。

　　

随着能源转型的加速和可再生能源的快速发展，现代电力系统正经历着前所未有的复杂性。高比例间歇性可再生能源（如风能、太阳能）的接入给电网运行带来了动态性和不确定性，而用户侧对灵活性的需求增长进一步加剧了系统响应的挑战。传统的电网调度自动化系统在应对这一演变格局时，其实时性、自适应性和协同性愈发显得力不从心。这些局限性促使研究人员和工程师探索更智能的解决方案，以实现电网的自主学习、协同决策和动态优化。

近年来，人工智能（AI）技术，特别是大语言模型（LLMs）、知识图谱（KGs）和智能体（AI Agents）的融合，在电力系统控制与运行中展现出巨大潜力。然而，现有方法仍存在显著不足。首先，传统调度自动化系统的架构难以与新兴技术进行全面融合，其表格化人机界面缺乏灵活性，关系型数据库无法充分表示复杂的语义关系，基于规则的应用软件难以实现动态适应性。其次，LLMs的知识来源主要基于网络数据，可能包含错误信息，在要求极高精度和专业知识的电网调度中直接应用并不可靠。

为了应对这些挑战，本文提出了一种新颖的框架，将LLMs、KGs和AI Agents协同集成，旨在通过语义理解、知识推理和自主决策的深度融合，构建一个“感知-认知-决策-执行”的智慧调度系统。该研究基于真实的电网数据和电力工程专业知识，旨在克服传统系统的僵化性，通过可验证的知识表示确保运行可靠性，并通过闭环学习实现动态适应。该论文发表于《CSEE Journal of Power and Energy Systems》。

关键技术方法

本研究主要采用了以下关键技术方法：

1. 1.
   大语言模型（LLMs）：利用其自然语言理解与生成能力，通过指令微调（Instruction Tuning）和领域特定数据训练，构建了面向电力调度场景的专用模型，用于增强人机交互、策略生成和决策解释。
2. 2.
   知识图谱（KGs）：构建了包含电网实体、属性和关系的结构化语义网络，采用图数据库技术进行存储和管理，并利用图神经网络（GNNs）进行动态推理和故障诊断。
3. 3.
   智能体（AI Agents）：设计了具备规划、记忆、工具使用和行动执行能力的自主智能体，结合强化学习（Reinforcement Learning）和模糊逻辑（Fuzzy Logic）技术，实现动态环境下的自主决策与优化。
4. 4.
   系统集成：通过模块化设计，将LLMs、KGs和AI Agents深度集成，形成从数据采集到智能决策的闭环架构，并利用SCADA系统、IEC 61850和Modbus等标准接口实现与物理电网的交互。

研究结果

1. 基于LLMs的人机交互

研究通过LLMs实现了从传统表格界面到自然语言交互的转变。LLMs能够理解调度员的自然语言指令（如“优先消纳风电，限制火电出力至50%”），并生成详细的自然语言解释，提高了决策的透明度和可信度。此外，LLMs还具备动态场景生成能力，能够合成极端天气或设备故障等虚拟场景，支持调度演练和培训。通过Text-to-SQL技术，LLMs能够自动检索历史数据并生成智能看板，显著提升了数据分析和信息获取的效率。

2. 基于KGs的日常运行监控与风险预警

研究构建了基于自建KGs的智能监控系统，实现了对电网运行状态的实时感知和风险预测。监控代理持续跟踪发电出力、负荷曲线和潮流分布等核心指标，评估可再生能源渗透率，并识别可能影响系统稳定性的关键断面。预警代理利用变压器负载率等指标，自动比对变电站变压器负载水平，识别过载情况，并自主生成控制策略以预防和缓解运行风险。在静态安全分析方面，系统利用图并行计算技术，对复杂电网结构进行静态安全分析，准确识别运行隐患。

3. 可再生能源波动下的动态优化与控制

在应对可再生能源波动方面，系统利用KGs构建了包含发电资产、灵活性资源和潮流分布的多维数据关系图，作为控制策略生成的知识基础。LLMs结合未来时段的风光功率预测，对控制场景进行深度推理，提出高效可靠的优化运行建议。AI Agents则动态执行控制计划，并根据实时数据（如天气预报、系统惯量变化）及时调整控制策略，建立了包含储能、水火电机组调整和负荷控制在内的闭环响应过程，显著提升了电网对可再生能源波动的适应能力。

4. 多目标协同决策与自愈控制

在故障场景下，系统利用KGs快速模拟因风光功率骤降引发的连锁故障风险，并结合LLMs的上下文推理能力，为调度员提供包含快速储能响应、水火电机组调整和负荷控制等多层次应急策略。AI Agents通过自然语言控制机制，将调度员的指令转化为可执行计划，并利用KGs中的约束条件进行验证，确保决策的可行性。同时，LLMs负责解释AI Agents的决策逻辑（如“因云层覆盖导致光伏出力减少，故增加燃气发电”），增强了人机协作的透明度和可信度。

结论与讨论

本研究针对传统电网调度自动化系统在响应性、适应性和协同决策方面的关键局限性，提出了一种融合LLMs、KGs和AI Agents的新一代调度自动化框架。该框架通过模块化设计，实现了基于实时反馈的感知、基于数据知识的推理以及反馈学习，有效解决了传统方法难以处理的复杂非线性问题。

在技术上，KGs提供了结构化的约束和关系支持，LLMs增强了策略生成和可解释性，而AI Agents则实现了实时的动态优化。该研究的创新之处在于其全面的解决方案，不仅提高了调度效率，还为未来电网运行提供了高效、智能和可扩展的技术支持。

该系统的成功实施标志着电网调度从“规则驱动”向“智能驱动”的转变，为构建下一代电网的“智慧调度大脑”奠定了坚实基础。通过建立从数据采集到智能决策的闭环架构，该系统能够显著提升电网的态势感知能力、自适应控制水平、运行效率和安全性，为应对高比例新能源接入带来的挑战提供了强有力的技术支撑。