探索大型语言模型在电能行业的能力与局限
探索大型语言模型在电能行业的能力与局限
大型语言模型（LLM）作为人工智能领域的前沿技术，正在各行各业展现出巨大的应用潜力。在电能行业，LLM能否发挥其强大的自然语言处理能力，为电力系统的运行和管理带来革新？本文将深入探讨LLM在电能行业的应用现状、优势与局限性，并展望未来的发展方向。
1. 引言
自注意力机制和多头注意力机制作为变压器架构的核心组件问世以来，对AI研究的变革性影响显而易见。尤其值得注意的是它们在开发理解序列数据（尤其是文本）模型中的作用。这些突破成为大型语言模型（LLM）的基石，这些模型因其无需明确编程即可执行广泛任务的能力而闻名。该架构在捕捉长程依赖关系方面的可扩展性和效率促成了生成预训练变压器（GPT）模型的发展。由于其多功能性，这些LLM迅速在许多行业中找到应用，研究人员正在积极探索其在电能行业中的潜力。虽然研究表明它们在生成定制代码、利用检索增强生成（RAG）功能回答技术问题、电网数据合成、使用深度强化学习实现上下文中的最优潮流解决方案等任务中具有潜力，但关于数据所有权、隐私和安全保证的担忧也被提出。
电能行业是现代社会的命脉。电力消费不仅是社会行为和繁荣的晴雨表，还支撑着工业和商业部门的经济活动。在全球气候变化的紧迫需求和日益增长的电力需求的驱动下，电力行业正面临着前所未有的传感器集成量、太阳能和风能等可变可再生资源的日益采用以及氢能、电动车和大型计算负载等新技术的集成。客户对电力供应质量和可靠性的期望也在不断演变。这种扩展导致了设备/装置及相关数据量的指数级增长，给必须在人员不增加的情况下管理这些复杂性的电力系统运营商和公用事业公司带来了重大挑战。新知识和瞬时数据的快速积累超出了人类未受助情况下的处理能力。这些发展推动电力系统进入一个过渡阶段，需要适应这些新技术并缓解其相关挑战。
在此背景下，LLM为电能行业提供了有前景的价值，特别是通过解释人类提示并缓解感官超载，尤其是在管理极端天气事件和应对多种不确定性风险方面提供近实时指导。因此，重要的是揭示LLM在独立执行或通过附加功能委派现实电力工程任务方面的能力和局限性。为此，如图1所示，通过利用生产级LLM（特别是GPT模型）进行严格测试和分析，我们的研究开始全面探索LLM的能力，以审查其作为人类与电能系统之间接口的准备情况。此外，我们研究了如何更好地促进LLM在新时代中的整合，考虑其潜在的局限性。最后，我们讨论了电能行业未来的研究机会。
图1：大型语言模型（LLMs）在电能行业中的能力和局限性。图中分为四个主要部分：LLMs的优势（Strengths）、能力（Capabilities）、局限性（Limitations）和弱点（Weaknesses）。
2. 大型语言模型填补空白的能力
在本节中，我们探讨了LLM在解决电力工程挑战方面的能力，如图2所示，基于补充信息中的实验（包含章节SI.1-8）。我们的研究深入探讨了LLM在执行各种电气工程特定任务（包括电力流分析、最优电力流分析、预测、图像和模式识别以及利用自定义特定领域知识库回答问题等）方面的准确性。虽然我们的重点主要围绕GPT模型系列，但大多数观察结果对其他主流模型同样适用。在本节中，我们扩展了图1中展示的LLM的四个关键优势，并详细说明了这些优势如何转化为执行电力工程任务的关键能力。
图2：LLM在电能行业中的应用。该图展示了LLM在电力系统中的四个不同应用。（A）强调了LLM的多模态能力和选择适当提示在绝缘子缺陷检测中的应用。（B）说明通过权重学习微调的语言模型，并通过提示工程技术进一步增强，可用于时间序列预测。（C）展示了LLM的工具嵌入能力以及提示工程，可以用于分析野火模式以进行风险评估。（D）展示了LLM的自然语言处理优势及利用RAG生成对LLM可能未见过的文档的精确响应。
2.1 语言模型和权重学习
LLM的基础能力是从文本输入（提示）生成语义上有意义的文本输出（响应）。虽然预训练数据集尚不明确，但根据我们的研究，当前的语言模型能够对电力工程领域特定问题提供逻辑响应（见章节SI.5）。这种能力的主要部分可能是模型参数数量庞大，某些信息被记忆下来。变压器架构中的高效处理允许高效检索这些记忆的信息。这种记忆和检索能力有时被称为权重学习。基础LLM模型通常允许用户通过“微调”过程在新的信息语料库上完善模型，我们已经利用这一过程进行负载预测任务（见图2(B)，章节SI.6）。这一过程允许LLM中的模型参数发生变化。
LLM对电力系统有深远影响，LLM通过促进电力系统数据、软件、工具和跨领域数据集之间的交互，可以提高电力行业的运营效率并支持决策过程。利用其推理能力，LLM能够实现实时诊断（章节SI.1）、按需分析，并增强传统控制中心的操作。
2.2 提示工程和上下文学习
LLM生成响应的效果受查询或提示的结构和风格显著影响，这一实践通常被称为提示工程。提示工程可以帮助电力工程师在解决复杂问题任务中获得更有意义的响应，而简单的提示通常无法引发理想的响应（章节SI.2和SI.4）。在这一方向上最著名的一些技术包括链式思维提示和检索增强生成（RAG）。如图2(D)所示，LLM能够筛选包含大量文本信息的文档，这在电力系统操作等快节奏工作环境中非常有用（章节SI.5.2）。
在提示工程研究中观察到的LLM最令人惊讶的能力之一是基于少量示例提示的上下文学习能力，如图2(A)所示（见章节SI.3）。更准确地说，LLM似乎能够从提示中推导出模式或学习规则，而无需对底层模型进行任何额外更改，然后能够应用从提示中学到的模式和规则来生成正确的响应（在章节SI.6的负载预测示例中也有展示）。即使LLM的性能可能不是最优的，基于有限数据学习的能力对于电力工程师来说是非常有用的，因为电力系统数据集通常受到保护。LLM生成的响应通常是可变的，可以通过将自定义领域特定知识作为提示工程的一部分来减少LLM生成响应的变异性。
2.3 通过工具嵌入增强能力
LLM本身是复杂的语言处理单元，但其能力可以通过包括进一步的处理单元来增强。工具嵌入是这种增强能力之一，LLM被训练来委派某些任务。例如，我们注意到GPT-4优先编写文本文件，利用嵌入工具执行代码，并推断生成的结果（如章节SI.1、SI.2中的示例所示）。如图2(C)所示，LLM利用其工具嵌入能力提取野火区域并叠加在输电线路基础设施图上，以识别处于风险中的输电线路（章节SI.2）。
这种工具嵌入能力对电力系统工程师来说非常强大，因为许多应用需要解决非线性非凸问题。电力系统工程师使用基于物理的建模和仿真工具（如PSS/E、PSCAD、PowerWorld和CyME），这些工具可以由LLM调用以解决复杂问题。工具嵌入能力可以通过API调用来实现。工具嵌入还促进了典型时空时间序列电力系统数据（如SCADA数据）的按需远程处理（见章节SI.1）。
2.4 增强的多模态能力
很多时候，电力工程师需要处理非文本和非数字数据（见章节SI.3和SI.4），如时间序列测量、图像或视频。基础LLM可以与其他模型结合，获得多模态处理能力，使其能够对各种非文本格式呈现的信息进行上下文化处理。这些能力主要通过语义嵌入来实现，这类似于自然语言处理中常用的嵌入。因此，大型语言模型（LLM）在处理多模态数据方面表现出强大的性能。值得注意的是，最先进的计算机科学文献正在致力于增强LLM的多模态输入和输出能力。我们预计，在不久的将来，多模态能力将成为大多数现成LLM的本机功能，下一代应用程序将真正利用这些能力。在我们的实验中，LLM展示了在解释图像数据方面的熟练程度。在这方面，如图2(A)所示，LLM利用多模态能力和上下文学习能力诊断绝缘子图像中的缺陷（见章节SI.3）。
3. LLM在电能行业应用中的局限性
3.1 特定领域数据的可用性和处理的挑战
在电力行业应用大型语言模型（LLM）的一个重大挑战是缺乏在LLM预训练中的特定领域数据。由于隐私问题和法规限制，LLM的预训练只能依赖于公开可用和许可的第三方数据集。因此，研究界面临的一个开放问题是如何构建大的电力系统特定领域训练数据集，以克服美国联邦电力法案第215A(d)节中的关键能源/电力基础设施信息（CEII）。在这种现实限制下，可以使用较小的高质量（标记）数据集进行微调，这些数据集可以帮助用户执行电力流分析（见章节SI.7），甚至可以防止LLM生成不安全的响应（见章节SI.8）。根据使用场景，这些微调数据集可能需要经过处理以防止隐私泄露，并转换为最有效的格式以进行下游任务的微调。包括将有限的高质量数据作为提示的一部分，LLM的上下文少样本学习能力可能会提高性能，已经有一些研究人员在探索这种可能性。
此外，电力系统数据的大部分来自于多种测量仪器的长期时间序列数据，这些数据可能不是自然语言形式。这可能需要设计定制的、更有效的嵌入算法。另外，LLM在每次查询中只能处理有限量的信息，这也称为上下文窗口，而电力系统信号可能表现出长期依赖性，由于这些限制可能无法被捕捉到。
3.2 缺乏安全保障措施
在电力系统背景下，安全包括广泛的范围，涵盖设备安全、人员安全、终端用户安全以及电力系统的安全运行。集成到电力系统中的LLM必须遵守这些安全标准。首先，由于生成模型的性质，LLM获得的结果是概率性的，因此响应的正确性可能无法完全保证。其次，LLM通常不提供其输出的不确定性估计。电力系统运行必须遵守非常严格的安全性能指南，例如电压幅度限制。这些电力系统操作要求通常不能轻易满足LLM。在我们的实验中，我们观察到提示的细微变化导致LLM生成了不同的响应和代码，这可能会导致错误的结果。我们还发现，有不同的方法可以诱使LLM提供不安全的响应（见章节SI.8）。缺乏定制的安全保障措施也可能阻止我们执行电力系统中必要的一些任务。例如，在我们的实验中，我们无法仅基于视觉输入预测野火传播或进行审计。此外，由于LLM是基于大量数据训练的，我们需要确保少数群体的声音不会被压制。领域专家通过提供实时指导和标记问题内容来训练LLM，扮演重要角色。
因此，虽然LLM可以极大地造福电力行业，但它们也带来了与传统软件系统不同的独特风险。因此，需要一个治理框架来减轻其独特的风险。例如，美国国家标准与技术研究所（NIST）的AI风险管理框架提供了基于负责任AI普遍原则的自愿指南。创建一个安全的基于LLM的系统是一个关键的研究领域，特别是在电力行业等安全关键基础设施系统中。
3.3 不适应处理物理原则
能源生产和消费是一个由一系列物理原理（如麦克斯韦方程、机械动力学以及人类行为）支配的复杂过程。通过LLM建模人类行为，特别是在价格预测和需求响应政策设计等任务中，存在巨大的挑战，可能是因为价格是负荷、人类决策和市场规则的复合结果。使用更多数据可能会改进可再生能源发电预测、价格预测（见章节SI.6）以及对人类行为的理解，这对电网运行有益。虽然已经有努力将多个专门的注意力机制用于决策，这也可以用于电力流分析（见章节SI.7），但用于控制过程的LLM是高度专业化的。
基础LLM通常由于这些模型的黑箱性质而缺乏可解释性。在电力系统中，这可能是问题，因为经常会出现意外情况。因此，LLM的可解释性将是构建可解释和透明系统的关键组成部分。这也让我们相信，现有的基于物理驱动的复杂专用工具对电力工程师来说仍然是不可或缺的。通用的LLM可以作为有价值的助手，总结和发现决策的含义，并通过工具嵌入帮助电力工程师，而不深入复杂的过程。
3.4 潜在的网络安全和隐私威胁
在将大型语言模型（LLM）集成到电力系统中时，网络安全和隐私成为首要关注点。即使在本地LLM设置中，也存在潜在的网络漏洞。例如，使用与电力系统相关的公司特定数据构建LLM可能会无意中使组织暴露于特权提升攻击、后门利用和敏感训练数据的提取中。用于安全关键任务（如价格预测，见章节SI.6）的在线LLM将频繁成为网络攻击的目标。此外，专门的提示可能被视为商业机密，恶意行为者可能会将其暴露（见章节SI.7）。
随着LLM越来越多地集成到电力系统中，对数据隐私的担忧也越来越大，建立标准协议以确保数据在用于训练前充分匿名化和清理以去除个人身份信息变得至关重要。然而，在某些情况下，个人或群体信息是上下文相关的，这仍然是一个挑战。
4. 未来前景
LLM（如GPT模型）在通过自然语言输入解释电力工程任务方面表现出巨大潜力。通过这项研究，我们测试了LLM在电力行业应用中的能力和局限性。我们讨论了LLM在回答一般电力系统查询、代码生成和数据分析方面的有效性。此外，通过检索增强生成，LLM可以作为文档知识库，并帮助执行如操作员培训等任务。最后，LLM的多模态能力在诊断设备故障和远程监控方面也很有用。实际上，通用的LLM在检测对象（文本、图像、数据）之间的相关性方面表现出强大能力，但在解决与物理高度相关的问题时仍然欠缺，这些问题通常涉及复杂的数学原理。
在电力系统研究和应用中，有多种可能性可以扩展和增强LLM的能力。第一个方向是为微调基础LLM进行精心策划的数据收集，这需要强大的电力系统专业知识来识别最有效的数据源并设计收集机制以确保高质量数据集的可用性。LLM结果的不确定性量化也是电力行业研究的一个重要方向。第二个方向是允许嵌入电力系统特定工具。已经有各种强大且多样化的电力系统功能工具，LLM可以作为连接所有这些工具的中心，通过高质量的嵌入来实现。简单的嵌入可能会失去效率，甚至可能导致不同工具之间的冲突；因此，可能需要电力系统专家来识别这些工具嵌入所需的理想行为。第三个方向是构建用于检索增强的电力系统知识库。尽管已经有生成此类知识库的通用方法，但它们可能无法充分利用物理约束和电力系统的特性；因此，这项工作可能需要对电力系统运行和能力的深入理解。基于基础模型的AI工具作为电力行业的决策支持副驾驶的未来是光明的。
参考文献
Majumder S, Dong L, Doudi F, et al. Exploring the capabilities and limitations of large language models in the electric energy sector[J]. Joule, 2024, 8(6): 1544-1549.
Department of Electrical and Computer Engineering Texas A&M University
CenterPoint Energy Houston, Texas
Midcontinent Independent System Operator (MISO) Carmel, Indiana
School of Engineering and Applied Sciences Harvard University