大语言模型赋能场景生成和双层优化的多农业园区供电-灌溉-蓄水耦合运行

摘要：

传统农灌负荷的使用具有集中性和无序性,显著加剧电力系统的供需不平衡与运行成本.为提升农业园区运行的经济性和光伏资源的消纳能力,通过刻画农灌负荷特性,结合作物生长用能需求,提出一种基于大语言模型(large language model,LLM)场景生成和双层优化的多农业园区优化调度模型.该模型利用LLM时序分析能力进行光伏短期发电功率预测,然后通过LLM知识推理能力构建农业用水知识图谱,知识图谱中丰富的语义关系辅助LLM推理和预测,生成更符合实际情况的农业供电-灌溉-蓄水场景.双层优化调度模型在生成场景基础上,以园区经济运行为优化目标,对多农业园区供电-灌溉-蓄水进行耦合优化调度.最后,通过仿真验证,本文所提出的方法显著提升了农业园区电力系统运行稳定性,并有效降低了系统运行成本.

关键词：农灌负荷特性、大语言模型、知识抽取、知识图谱、双层优化模型

所属期刊栏目：50

分类号：TM73;TM615;TD231.1

在线出版日期：2024-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：2906-2917,中插7-中插9