基于大语言模型的低碳电力市场发展应用前景

曹 祎，张 莉，郭 静，李 楠，齐剑川，陈皓轩，赵润彤

（1.北京信息科技大学信息管理学院，北京 100192；2.清华大学，北京 100084）

0 引言

随着全球环境问题日益严峻以及“双碳”目标的提出，低碳电力市场的发展已成为各国共同关注的焦点[1]。尽管中国在电力市场体系的形成和可再生能源产业的发展方面已取得显著进展，但低碳转型过程中仍面临诸多挑战，如电源结构调整、电力系统灵活性不足以及市场体制改革的滞后。传统的研究方法和工具在应对这些复杂性和不确定性方面显得力不从心[2]。一方面，传统的数值模拟和优化方法难以精准捕捉电力系统的非线性和多维特性[3]，导致难以有效满足电网系统的运行需求[4]；另一方面，现有方法在跨学科综合分析和全面系统评估方面存在缺陷，难以全面反映和解决系统层面的复杂问题。

本研究旨在探索新的解决方案，特别是利用大语言模型（Large Language Models，LLMs）的潜力来应对这些挑战。LLMs 如GPT-3（Generative Pre-Trained Transformer）[5]，T5（Text-to-Text Transfer Transformer）[6]，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）[7]和GPT-4[8]等，在自然语言处理领域已取得显著进展。这些模型能够自动学习和理解复杂的语言规律，具备处理和分析大规模数据的能力。我们特别关注将LLMs 应用于低碳电力市场中的可能性，如电力系统优化、技术创新和市场优化，以促进数据处理和分析的能力，提供决策支持，并发掘新的见解和创新点。

本研究的主要贡献在于明确提出使用LLMs 来解决低碳电力市场中的一系列具体问题，采取的方法不仅包括对LLMs 进行全面的分析和评估，还涉及到在电力系统优化、技术创新和市场优化等多个方面的实际应用探索。本研究的目的是为低碳电力市场提供全新的视角和思路，帮助决策者和研究人员更深入地理解市场所面临的挑战，并探讨LLMs 在该领域的应用潜力和前景。通过这种方式，我们期望为低碳电力市场的发展提供有力的支持和创新方案。

1 低碳电力市场发展现状及挑战

中国政府近年来高度重视低碳发展，出台了一系列政策文件和行动方案，旨在推动能源体系转型，实现碳达峰和碳中和的目标。在这一背景下，电力市场作为能源消费和排放的关键环节，对于实现碳中和具有重要作用。

1.1 我国低碳电力市场发展情况

低碳电力过渡是实现碳中和目标的关键步骤。在低碳转型背景下，中国的电力市场已初步形成了多层次、覆盖区域和时间周期的市场体系，包括电力中长期交易和现货交易[9]。截至2022 年，中国市场化交易电量已达到5.25×109MWh，同比增长39%，其中可再生能源交易份额占比显著提高。此外，辅助服务市场的试运行促进了水电消纳和跨区调峰，区域电力现货市场的试运行实现了区域间的交易。展望未来，中国电力市场将进一步发展，增加现货交易的品种和频率，加速新能源电力进入市场交易阶段，扩大绿电绿证交易规模，推动储能技术和智能电网建设。这些举措将为低碳电力过渡提供基础和支持。

尽管低碳电力市场已取得了一定的进展，但在实现碳中和目标的过程中仍然存在诸多困难和问题。

1.2 主要困难及问题

1.2.1 电源结构调整困难

新型低碳电力系统面临的难点是大规模消纳可再生能源。我国西北地区风光水资源丰富，但受地理、技术和政策等因素影响，消纳能力有限。电力系统调峰能力不足导致大量可再生能源无法输送至负荷中心，资源利用率低，可再生能源替代效果受限。此外，我国电源结构长期以来以煤炭发电为主[10]，尽管可再生能源装机比重持续增加，但与传统电源相比，电力支撑能力差距较大，煤电地位难以撼动[11]。在储能大规模商业化前，煤电在保障电力系统安全稳定运行和促进可再生能源消纳方面具重要作用[11]。过快退出煤电将对电力供应安全产生重大影响。

1.2.2 电力系统灵活性不足

实现高比例可再生能源消纳和稳定运行的关键是开发利用灵活性资源。不过，我国尚未充分挖掘灵活资源潜力。煤电灵活性改造滞后，清洁能源灵活性资源供应不稳定。现有煤电厂设计和技术难以满足灵活调节需求，改造需要大量投入，面临经济和技术挑战。同时，可再生能源富集区电网侧互联互通水平有限、储能侧灵活性资源规模化效应不明显[12]。随着“双碳”目标的要求增加，高比例新能源并网容量需求逐年攀升，常规煤电等被替代。同时，电力需求却持续增加，导致电力系统灵活性要求日益增加[13]。但高比例新能源接入存在发电连续性差、地理位置限制和短期过剩或短缺等问题[12]，系统调峰容量、备用容量和爬坡容量不足普遍存在。整体来说，目前我国源-网-荷-储的灵活性资源不足以支撑含高比例可变可再生能源的电力系统灵活性需求。

1.2.3 储能和智能电网建设不足

储能技术是解决可再生能源大规模消纳问题的关键[14]，但目前仍存在规模、成本和性能挑战。尽管电池技术有所进步，但仍存在成本高、能量密度低、寿命短和环境影响等问题[13]。储能技术的实现价格取决于电力市场提供的价格信号和补偿机制，但当前电力市场建设不完善，未能充分补偿储能技术提供的调频、备用容量等辅助服务，缺乏稳定的经济激励，导致储能项目投资风险较大[15]。

智能电网建设是提高电力系统灵活性的重要途径[16-17]，但在我国的发展仍然相对滞后。虽然已经展开了一系列智能电网试点项目，但在整体规模和深度方面还有很大的提升空间。智能电网发展面临的挑战包括技术更新换代、标准和规范体系建设、数据安全与隐私保护等多方面问题[18-19]。此外，智能电网建设需要大量资金投入，但由于当前我国电力体制改革尚未完全到位，投资主体和利益相关方尚未形成完全一致的利益诉求，导致智能电网建设推进缓慢。

1.2.4 电力市场体制改革需要加快

考虑到中国计划与市场长期并存、资源大范围配置需求突出、新能源迅速发展的国情[9]，中国电力市场建设还面临着以下挑战：（1）价格形成机制；（2）电力市场与机制之间的衔接。

价格形成机制是电力市场的核心与关键[20]。传统的定价机制未能充分考虑电力需求弹性[21-22]，中长期分时段电价与现货市场价格之间的衔接问题[21]，与新能源特点和市场需求不相符[23]。建立更灵活、市场化的电力定价机制，反映供求关系和能源成本，加强电力交易市场功能，提高价格发现能力和融资功能，促进市场竞争和参与。

加强电力市场与机制之间的衔接至关重要。中国的能源分布和可再生能源需求决定了省间和省内市场的两级运作[9]，需要有效的跨省和跨区电力交易来确保资源的分配和供应[24]。同时，存在多个并行的可再生能源市场化机制，如绿证交易、绿电交易和碳交易，推动可再生能源发展但也带来了问题和挑战，如证电关系混乱、环境价值重复计算以及并行市场可能影响效率和效果[23，25]。

2 大语言模型简介与应用潜力

在全球范围内，低碳电力市场的发展及其所面临的挑战日益受到重视。在这一背景下，LLMs 这一人工智能技术被认为是应对这些挑战的有效工具，有望为解决相关问题提供创新的解决方案。

2.1 大语言模型简介

LLMs，如GPT-3[5]，T5[6]，BERT[7]，GPT-4[8]等，是基于深度神经网络的先进人工智能模型。这些模型通过对海量文本数据的深入学习，掌握了丰富的语言知识和复杂的语法规则，具备了解读和生成人类语言的能力。特别值得一提的是OpenAI 继GPT-4 推出后发布的最新大型语言模型GPT-4 Turbo，它不仅能够处理高达128，000 个tokens，而且预计将支持图像输入，表现出更广泛的一般知识和高级推理能力。这些模型的基础构架为Transformer 架构[7]，其核心机制是自注意力，使得它们在处理各类自然语言任务时表现出色[26]。

LLMs 的主要优势在于其卓越的泛化能力和灵活性。它们通过大规模的预训练，形成了一个全面的语言知识库[5]，能够理解和生成各种类型的文本。与传统自然语言处理模型相比，LLMs 无需针对每个特定任务进行繁复的监督学习。它们能够借助少量提示，在各种任务中灵活适应，从文本摘要到情感分析，再到语言生成等复杂任务，都能高效处理[27-28]。这种快速适应的能力，加上对语境和细微差别的敏锐把握，使得LLMs 在多样化的应用场景中具有独特的优势。

2.2 LLMs应用潜力

LLMs 在自然语言处理领域展现出强大的能力及广泛的应用潜力[29]。为满足特定领域需求，采用领域专业化的方法变得尤为重要[30]。通过对LLMs进行微调（Fine-tuning），可以根据特定领域的数据和任务需求调整模型的内部参数，提高在该领域的性能。例如，在语法纠错领域，GrammarGPT[31]使用LLMs 进行微调能显著提高模型在纠正语法错误方面的性能，尤其是在利用少量标注数据进行训练时。此外，Instruction Tuning[32]和LLM-Adapters[33]等方法展现了微调LLMs 以适应特定领域的多样策略，突出了在保持模型灵活性的同时提升特定任务性能的重要性。

精准有效的提示语设计（Prompt Engineering）对基于LLMs 的应用同样至关重要。这些提示语作为与模型交互的桥梁，不仅帮助模型理解用户的意图，还决定了模型输出的方向和质量[34]。适当设计的提示语可以有效地“激活”预训练模型中的知识，从而针对特定任务生成更准确的输出[34]。在专业领域中，准确而精心设计的提示语尤为重要，因为它们直接影响模型在特定任务上的表现和输出的专业水平。例如，在医疗诊断领域，精心设计的提示语可以使LLMs 基于临床数据和病例描述提供更准确的医疗建议[35-36]。此外，像AutoPrompt[37]这样的自动生成提示语技术，能够无需额外微调，即可提高LLMs 在各领域的应用效果。

整合外部知识库和工具以提高LLMs 在专业领域应用的效率和准确性是至关重要的。在这一过程中，语义嵌入（Semantic Embedding）技术通过将文本、图片、视频、音频等内容转换成数值向量，匹配相似的语义内容，使LLMs 能够更有效地处理专业领域的语言和概念。例如，LLMs 可以整合法律数据库[38]，利用语义嵌入相关案例或法律条文，构建1 个法律领域专业知识库，从而提供专业咨询、案例分析以及法律条文溯源。此外，为了应对需要广泛背景知识的复杂查询，可以借助检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技 术[39]。RAG 通过结合信息检索组件和文本生成模型，允许LLMs 根据查询从外部知识源检索相关文档，增强其回应的事实一致性和准确度。这种方法特别适用于知识更新迅速或需要持续监测的领域。再通过整合外部接口[40]，如应用程序编程接口（Application Programming Interfaces，APIs），LLMs 可以直接与外部系统和数据库进行交互，有效处理实时任务。语义嵌入在搜索和信息检索中显示出其快速、高效的优势，对处理复杂查询尤为重要，显著提升LLMs 在多个领域的应用能力。

集成智能体（Agents）和思维链（Chain of Thought）等概念的应用可以提升LLMs 在任务执行中的动态响应和决策支持能力[41]，为通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的实现提供了一种前瞻性的路径[42]。长期以来，智能体被视为实现AGI 的关键组成部分，因为它们能够通过自我指导的规划和行动高效完成各种任务[43]。这些智能体能模拟专家的决策过程，自动执行复杂任务，而思维链则为模型提供结构化和逻辑化的推理路径[44]。更进一步地，集成多智能体协作可有效处理复杂的系统级任务，提高任务执行效率，增强解决方案的清晰度和可解释性[45]。在这种框架下，每个智能体可以被专门化以处理特定的子任务或领域，共同协作以达成更大的目标。在处理复杂问题的场景中，通过将问题分解为更小的语言序列，即“思维链”，可以简化问题并逐步推进，从而达成最终的解决目标。不同的智能体可能各自承担信息收集、数据分析、策略规划和执行控制等任务，它们的输出相互依赖，形成1 个强大的协作网络。例如，ChatDev[46]提出了1 个端到端的框架，多个智能体通过自然语言的对话交流与合作，共同完成了软件开发的整个生命周期。

综合应用这些专业化方法，能够使LLMs 更好地适应特定领域任务，提高其准确性和适应性。在医学[47-50]、教育[51-52]、计算机科学领域[46，53]、学术研究[54]、经济学[55]、建筑学[56]等多个领域，LLMs 已展现出广泛的应用潜力。在低碳电力市场，LLMs 也有着重要的应用前景，可提供高质量解决方案、个性化服务，优化工作流程，节省时间和资源。尤其在电力系统优化和推动创新技术、市场优化方面，LLMs 可以发挥关键作用。图1 为基于大语言模型的低碳电力市场应用前景。

图1 基于大语言模型的低碳电力市场应用前景Fig.1 Future applications of large language models in low-carbon electricity market

3 基于LLMs驱动电力系统优化

3.1 电源结构调整方案模拟和优化

实现电力系统低碳转型的关键环节之一是电源结构的调整。在这一过程中，LLMs 的应用，尤其是集成智能体的运用，在电源结构调整方案的设计和评估方面展现出显著的潜力。这些基于LLMs 的智能体不仅能全面评估和比较不同方案的影响，还能为决策者提供精准的策略支持。智能体的设计融合了精准有效的提示语设计，允许其在综合考虑技术参数、发电能力、成本效益及环境影响等多重因素的同时，还可通过语义嵌入技术处理文本、图像及广泛的知识库资源，进而提供全面而精确的方案评估。

电源结构和市场需求的特定需求可以通过对LLMs 进行微调来满足，这一过程提高了LLMs 在特定环境下的适用性和准确度度[5]。此外，基于思维链的方法分解任务，设计智能体能够逐步分析和评估影响电源结构的各个因素，并在复杂的决策框架中进行优化，提供深入的策略和调整建议。

基于LLMs 的预测和规划工具，结合微调、语义嵌入等方式，可以整合诸如负荷模型、季节性变化、特殊事件和行为模式等多种因素，以精确预测未来负荷需求。基于Transformer 架构的深度学习能力[7，26]使基于LLMs 的预测和规划工具能够捕捉复杂数据模式，从而提供高精度的预测[29]。同时，设计智能体有效利用预测数据，通过模拟不同运行场景，为电力系统的可持续发展提供策略支持。

3.2 提升电力需求预测的效率和准确性

电力需求预测直接影响电力企业的运营效率和能源分配。目前，利用LLMs 进行电力需求预测表现出显著的潜力和优势。特别是通过语义嵌入技术，可以构建包含电力历史负荷数据的综合性知识库。基于提示语设计和语义向量相似度匹配的电力需求预测，能够有效地从大量历史数据中检索并提取最相关的样本，进而训练高效的预测模型。例如，通过整合检索增强生成技术，即将用户输入的信息和相关的预测样本融入到LLMs 中，以增强模型生成的响应或答案。

此外，LLMs 的应用不仅局限于处理传统文本数据，它们能够从政策变动、技术进步趋势、气候变化等多维度信息源中提取关键信息，进而为电力需求预测提供更全面的视角。通过结合智能体和思维链的方法，LLMs 能够进行更深层次的数据分析和整合，从而提供更精确和细致的预测结果。

在捕捉电力需求的复杂非线性关系方面，LLMs通过其深度学习和自注意力机制，能够有效学习和理解语言结构及其语义[57]。这一点在电力需求预测中尤为关键，因为需求往往受到多重因素的影响，且关系复杂。值得注意的是，通过有效的提示语设计，即使在数据稀缺的情况下也能展现出强大的预测能力。它们能够利用预训练的知识和大规模语料库中的信息来填补数据的空白，有效预测那些数据不足区域的电力需求。这对于一些数据记录不完整的新兴市场或特殊情况下的电力需求预测尤为重要，提高了预测的全面性和准确性。

3.3 电力系统风险预警

在电力系统管理中，基于LLMs 的风险预警和异常检测发挥着至关重要的作用。这种方法能够及时识别并响应可能发生的故障和事故，极大地减少由人为操作失误引起的系统波动和风险。

通过分析历史数据中的模式和趋势，LLMs 可以有效地识别潜在的异常状况。例如，采用基于日志的异常检测方法如NeuralLog[58]，能够从日志中提取语义向量，并利用基于Transformer 架构的分类模型来捕获上下文信息，实现精确的异常检测。这种能力对于及时发现并预警电力需求的异常波动至关重要，有助于防止电力供应中断、设备损坏以及系统失效。

引入外部知识库，基于LLMs 的电力系统实时监测和动态风险评估能够结合最新的数据输入和实时更新的信息，如天气预报、市场动态和运行日志。知识库数据的持续更新可以通过LLMs 智能体的设计来实现，使系统能够不断学习和迭代，以收集最新数据。这种实时监测和预测能力使得电力系统运维团队能够更迅速地识别潜在问题，预防意外事故的发生，提高整个电力系统的安全性和稳定性。

LLMs 的多领域知识综合能力使其能够提供跨学科的见解和创新解决方案。基于LLMs 的工具不仅能够考虑电力系统的物理特性和设备工作状态，还能够整合数据分析、机器学习和人工智能领域的知识，为电力系统的风险预测和预防提供更准确且全面的支持。例如，分析电力系统的拓扑结构、输电线路损耗和稳定性约束等因素，为系统优化提供有针对性的建议，并在故障诊断和预防方面提供先进的技术支持。

4 基于LLMs 推动技术创新与市场优化

4.1 储能技术研发

储能技术研发领域中，文献检索与筛选是1 个关键环节，特别是在处理和分析大量复杂数据时。在这方面，基于大语言模型（LLMs）和向量检索引擎的应用展现出其独特的价值。这些工具能够高效地管理和处理来自不同来源的海量数据，为科研人员提供快速而准确的信息访问途径。例如，在一项关于数据驱动材料研究的未来发展方向的研究中，提到了ChatGPT 这种LLM 在材料信息提取方面的潜在应用，凸显了LLMs 在科研领域的潜力[59]。利用LLMs 和向量检索引擎，研究人员可以迅速地从庞大的学术资料库中筛选出与特定储能技术相关的文献。这些工具不仅能够理解复杂的查询语句，还能够根据研究人员的具体需求提供定制化的信息。

在数据处理和分析方面，有效的提示语设计可以有效地过滤掉重复信息、虚假新闻和广告内容，确保搜索结果的纯净性和高质量。这对于研究人员在竞争激烈且快速发展的储能技术领域中快速获取准确、可靠信息至关重要。此外，LLMs 的语境理解能力和上下文处理能力，使它们能够提供更精确、更相关的搜索结果。这不仅提升了搜索效率，也使研究人员能够更快地获取到最合适的信息，加速科研创新和技术发展。

特别值得注意的是，引入检索增强生成技术[60]为科研人员提供了额外优势。这种技术结合了信息检索和答案生成的功能，使得基于LLMs 的文献检索工具不仅能够找到与查询最相关的文献，还能基于这些文献生成综合性的答案或洞见，为科研人员的信息获取和分析提供更深层次的支持。这种方法特别适用于处理复杂的科学问题，如储能技术的新材料探索和性能分析，有效提高了科研工作的深度和广度。

4.2 智能电网建设

在智能电网建设领域，LLMs 的应用扮演着至关重要的角色，特别是在以下几个关键运营领域。

1）智能能源调度与管理知识库的构建。LLMs的应用可以有效地整合和分析电力系统和交通系统的数据，包括能源市场信息和用户需求。这种知识库的构建不仅帮助理解复杂的能源数据，还支持智能能源调度的决策过程。通过语义嵌入技术，可以有效组织和理解这些数据，为能源调度提供有力支持。

2）基于LLMs 的分布式能源管理与协调。在智能电网中，分布式能源如太阳能、风能及储能系统对适应变化的需求、确保电力系统高效、合理运行至关重要。通过对LLMs 的参数进行微调，可以根据特定电网的需求和特性调整模型，以更好地适应特定运营场景。这种微调使模型能够在智能能源调度与管理知识库的支持下，更加精确地分析能源的产生和消费情况，预测潜在的波动性，并据此制定有效的能源调度策略。

3）基于LLMs 的智能化电力系统管理平台设计与建设。LLMs 与统一的API 接口相结合，能实现与现有监控和控制系统的无缝联通，构建全面且智能化的电力系统管理平台。在系统整体设计、开发框架选择以及代码开发等方面，LLMs 提供关键支持，从分析系统要求到提供技术解决方案，再到加速开发进程和提升代码质量，LLMs 在这些方面都发挥着重要作用。

4）智能体和思维链概念的应用。在智能电网建设中，利用智能体和思维链的概念可以进一步提升系统的效能。智能体模拟电网操作者的决策过程，自动执行复杂任务。思维链为模型提供结构化和逻辑化的推理路径，在决策过程中考虑更多变量和可能性，实现更精确和全面的电网管理。

4.3 电力市场规则优化

在电力市场规则优化领域中，LLMs 展现了其独特的价值，尤其是在深入分析市场趋势、优化交易策略、整合外部知识库以及应用智能体和思维链技术方面。利用微调技术和精准的提示语设计，LLMs 能够深入地分析电力市场的各种动态，包括能源价格波动、需求预测，以及可再生能源的市场渗透情况。这些模型利用历史数据和实时市场信息进行深度学习，预测市场变化，为制定合理的市场策略提供关键支持。

在电力交易优化方面，基于LLMs 的应用通过分析供需关系、交易模式和用户行为，提供高效的交易策略和价格优化方案。这种分析有助于优化电力市场的交易规则和定价机制，确保市场的公平性和效率。此外，通过整合政策法规、市场研究报告以及国际能源动态等外部知识库，LLMs 能够提供更广阔的视角，帮助理解和适应市场的变化，为市场规则的优化提供数据支持。

基于智能体的智能能源调度与管理中，LLMs的应用通过集成智能体技术，可以模拟市场分析专家的决策过程，自动化地执行复杂的市场分析任务。结合思维链技术，这些模型能够逻辑化地处理复杂问题，提供结构化的市场分析和预测，帮助制定更有效的市场策略。这种方法特别适合处理复杂的市场规则优化问题，如电力定价、需求响应策略以及市场入场规则等。

5 结论

本文探讨了LLMs 在低碳电力市场中的潜在应用。首先概括了中国电力市场的现状和挑战，然后分析了基于LLMs 的调整电源结构、预测电力需求、异常检测和技术创新等方面的优势和应用。尽管基于LLMs 的方法能为电力系统低碳转型和实现“双碳”目标提供关键支持，但需关注其潜在风险和局限性，并采取适当措施确保其在低碳电力市场的安全可靠运用。

LLMs 的训练和运行需要大量的计算资源，这可能导致显著的能耗和环境影响。此外，LLMs 在处理数据时可能反映其训练数据的偏见，这可能影响其生成内容的公正性和准确性。同时，在处理敏感数据时，可能存在隐私泄露的风险[61]，如基于GPT-3 的密钥泄露[62]、欺诈或恶意软件[61]等。基于LLMs 的应用还可能生成误导性、攻击性[28]或违法违规[63]的内容，增加信息安全和道德风险。应对这些挑战，建议持续研究和开发知识蒸馏[64]、模型压缩[65]等技术，以提高模型的计算效率和降低能耗。同时，加强对训练数据的清洗和公平性评估至关重要，以减少人类偏见对模型输出的影响，并开发可靠的内容控制技术[66]和模型评估框架[67]等工具。

本研究的核心发现在于，基于LLMs 的应用可增强电力市场的数据处理和分析能力，在决策支持和技术创新方面发挥关键作用。这为低碳电力市场提供了新的技术视角和解决策略，助力决策者和研究人员更有效地理解和应对市场挑战。LLMs 技术的持续进步和电力体制改革的深化有助于实现低碳电力市场的可持续发展，应对气候变化，推动绿色发展。未来研究可探讨将LLMs 与区块链、物联网、人工智能等其他先进技术结合，实现跨领域融合，为低碳电力市场提供更多创新解决方案。同时，加强国际合作与技术交流，推动LLMs 在全球范围内的应用，为全球气候目标和可持续发展做出更大贡献。