研究背景与问题

随着全球能源结构的转型，可再生能源在电力行业中的比重不断上升，尤其是太阳能和风能的快速发展。这一趋势对电力系统提出了更高的要求，特别是在数据融合、分析决策以及系统灵活性方面。传统的电力系统以化石能源为主，其运行模式较为简单，而新型电力系统则面临着数据量庞大、数据来源多样、系统复杂性增强等挑战。在此背景下，如何利用先进技术提高电力系统的灵活性和适应性成为电力行业亟待解决的问题。

研究方法

本研究采用大模型技术，以大语言模型为代表，旨在解决电力行业在数据融合、分析决策以及智能化手段应用等方面的挑战。大语言模型具有强大的自然语言处理能力和在多种复杂任务中的推理能力，能够对多源数据进行深度分析和智能决策。具体研究方法包括： 1. 构建基于大语言模型的多源数据融合平台，实现电力系统数据的实时采集、处理和分析。 2. 开发基于大模型的电力系统分析决策工具，提高电力系统运行效率和可靠性。 3. 探索大模型在电力系统智能化改造中的应用，提升系统的灵活性和适应性。

核心结果

本研究通过实际案例分析和仿真实验，取得了以下核心结果： 1. 大语言模型能够有效融合多源数据，提高电力系统数据的准确性和完整性。 2. 基于大模型的电力系统分析决策工具能够显著提升电力系统的运行效率和可靠性。 3. 大模型在电力系统智能化改造中的应用，有效提高了系统的灵活性和适应性，降低了能源浪费。

结论与意义

本研究表明，大模型技术在电力行业的应用具有显著的优势和潜力。通过大模型的引入，可以有效解决电力系统在数据融合、分析决策以及智能化手段应用等方面的难题。具体结论与意义如下： 1. 大模型技术为电力行业提供了新的解决方案，有助于提高电力系统的运行效率和可靠性。 2. 大模型的应用有助于推动电力行业的智能化改造，降低能源浪费，促进可持续发展。 3. 本研究为大模型技术在电力行业的应用提供了理论和实践依据，具有重要的理论意义和实际应用价值。

文章来源：《发电技术》 网址: http://www.zgmryx.cn/qikandaodu/2025/1029/327.html