1. 论文基本信息

1.1. 标题

大语言模型在电力系统中的应用：一份全面的文献综述 (Large Language Models for Power System Applications: A Comprehensive Literature Survey)

论文标题清晰地指出了本文的核心内容：它是一篇综述性文章，旨在系统性地梳理和总结大语言模型（LLMs）在电力系统工程这一特定领域的应用现状。

1.2. 作者

• Muhammad Sarwar: 爱荷华州立大学（Iowa State University），电气与计算机工程系。

• Muhammad Rizwan, Mubushra Aziz: 巴基斯坦原子能与工程科学学院（PIEAS），计算机与信息科学系。

• Abdul Rehman Sudais: 巴基斯坦国立计算机与新兴科学大学（FAST-NUCES），计算机科学系。

  作者团队的背景横跨了电气工程和计算机科学，这种交叉学科的组合非常适合撰写关于将计算机前沿技术（LLMs）应用于传统工程领域（电力系统）的综述。第一作者 Muhammad Sarwar 在其引用的多篇文献中均有出现（[2], [6], [10], [14], [18], [24]），表明其在电力系统领域，特别是故障检测、系统稳定性等方面有深入的研究。

1.3. 发表期刊/会议

本文是一篇发表在 arXiv 上的预印本 (preprint)。

• arXiv 是一个著名的学术论文预印本发布平台，它允许研究者在同行评审之前分享他们的研究成果。
• 声誉与影响: 在计算机科学和物理学等快节奏领域，arXiv 是一个极其重要的交流平台，许多重大研究成果都会首先在这里发布。然而，需要明确的是，预印本未经同行评审 (peer review)，这意味着其内容的严谨性、准确性和结论的可靠性尚未经过领域内其他专家的独立验证。因此，在引用或采纳其观点时应持谨慎态度。

1.4. 发表年份

2025年4月（根据论文正文标注）。论文的 ArXiv ID 为 2512.13004v1，发布日期为 2025年12月15日（根据元数据）。（注：这些均为未来日期，本文档基于此假定性文件进行分析。）

1.5. 摘要

这篇全面的文献综述考察了大语言模型 (LLMs) 在电力系统工程中的新兴应用。通过对2020年至2025年间发表的最新研究进行系统性分析，论文探讨了LLMs如何被整合到电力系统运行、规划和管理的各个方面。综述涵盖了包括故障诊断、负荷预测、网络安全、控制与优化、系统规划、仿真以及知识管理在内的关键应用领域。研究发现，尽管LLMs凭借其先进的自然语言处理和推理能力，在提升电力系统运营方面展现出巨大潜力，但在实际部署中仍面临重大挑战，如领域特定训练数据有限、关键基础设施中的可靠性与安全性担忧、以及对可解释性的需求。综述还强调了新兴趋势，例如开发电力系统专用的LLMs和将LLMs与传统电力工程方法相结合的混合方法。论文为推进该领域发展确定了关键研究方向，包括开发专用架构、改进安全框架以及加强与现有电力系统工具的集成。这份综述为电力系统研究人员和从业者提供了该领域LLM应用现状的全面概览，并勾勒了未来的研发路径。

1.6. 原文链接

• 原文链接: https://arxiv.org/abs/2512.13004v1

• PDF 链接: https://arxiv.org/pdf/2512.13004v1.pdf

• 发布状态: 预印本 (Preprint)。

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2. 整体概括

2.1. 研究背景与动机

• 核心问题: 现代电力系统正变得日益复杂。这种复杂性源于三大驱动力：可再生能源（如风能、太阳能）的大规模并网、智能电网 (smart grid) 技术的普及、以及对运营效率和可靠性越来越高的要求。传统的管理工具和技术在应对这种前所未有的复杂性时开始显得力不从心。
• 重要性与挑战 (Gap): 在此背景下，人工智能（AI）技术，特别是大语言模型 (LLMs)，被视为一种具有革命性潜力的新兴解决方案。然而，将LLMs应用于电力系统这一高度专业化且对安全性和可靠性要求极高的关键基础设施领域，是一个非常新颖的探索方向。现有研究虽然开始涌现，但显得零散，缺乏一个系统性、全面的图景。研究人员和工程师需要一份指南来了解：LLMs到底能在电力系统中做什么？目前已经有哪些尝试？面临哪些独特的挑战？未来的机会在哪里？这便是本文试图填补的研究空白 (research gap)。
• 切入点/创新思路: 本文的切入点并非提出一种新的技术或模型，而是进行一次“知识的梳理与地图的绘制”。作者通过对2020年至2025年间的最新文献进行系统性的搜索和分析，旨在为这个新兴的交叉领域提供第一个全面的快照，为后续研究者指明方向。

2.2. 核心贡献/主要发现

作为一篇综述文章，其核心贡献是对现有知识的系统化整理和前瞻性展望。

1. 系统性的应用分类: 论文首次将LLMs在电力系统中的应用划分为七大关键领域：故障诊断、负荷预测、网络安全、控制与优化、系统规划、仿真、知识管理，并增加了“其他新兴应用”类别。这为理解该领域的研究格局提供了一个清晰的框架。

2. 全面的挑战识别: 论文深刻地指出了将LLMs部署于电力系统时面临的严峻挑战，包括：

   • 数据稀缺: 缺乏高质量、公开的电力系统领域专属数据。
   • 可靠性与安全: LLMs的“幻觉”和不确定性对于要求100%可靠的关键基础设施是致命的。
   • 可解释性缺失: LLMs的“黑箱”特性使其决策过程难以被信任和验证。
   • 安全威胁: LLMs本身可能成为新的攻击向量，威胁电网安全。

3. 前沿趋势的总结: 论文敏锐地捕捉到了该领域最新的发展趋势，如开发领域专用的LLMs（例如 PowerPM 和 RE-LLaMA）和探索将LLMs与传统物理模型或优化算法结合的混合方法 (hybrid approaches)。

4. 未来方向的指引: 基于对现状和挑战的分析，论文明确提出了一系列具有高价值的未来研究方向，为领域内的研究人员提供了清晰的路线图。

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3. 预备知识与相关工作

3.1. 基础概念

为了理解本文，读者需要了解以下几个核心概念：

• 大语言模型 (Large Language Model, LLM): LLM是一种基于海量文本数据训练的人工智能模型。它的核心能力在于理解和生成人类语言。通过在数千亿甚至数万亿词元的文本上进行训练，LLM不仅能进行对话、翻译和写作，还能在一定程度上进行逻辑推理、知识检索和代码生成。GPT-4 和 Llama 系列是当前最著名的LLM。

• Transformer 架构 (Transformer Architecture): 这是支撑几乎所有现代LLM的神经网络架构。它于2017年被提出，其革命性的设计在于自注意力机制 (self-attention mechanism)。

  • 自注意力机制 (Self-attention Mechanism): 在处理一个句子时，传统模型（如RNN）需要按顺序逐个处理单词。而自注意力机制允许模型在处理每个单词时，同时“关注”到句子中所有其他单词，并计算它们之间的相关性权重。这使得模型能更好地理解长距离依赖关系（比如一句话开头的主语和结尾的动词之间的关系），并且由于可以并行计算所有单词的关联，其训练效率远高于串行处理的RNN。

• 词元化 (Tokenization) 与 嵌入 (Embedding):

  • 词元化: 计算机无法直接处理文本。Tokenization 是将原始文本（如一个句子）分解成更小的、标准化的单元，称为词元 (token) 的过程。一个词元可以是一个单词、一个子词或一个字符。
  • 嵌入: Embedding 是将每个离散的词元转换成一个包含数百甚至数千个维度的密集数字向量的过程。这个向量（即词嵌入）能够捕捉词元的语义信息，使得意思相近的词元在向量空间中的位置也相近。

• 少样本学习 (Few-shot Learning) 与 零样本学习 (Zero-shot Learning):

  • 零样本学习: 指模型在没有见过任何特定任务的标注样本的情况下，仅通过对任务的描述就能直接执行该任务。
  • 少样本学习: 指模型仅需通过极少数（例如几个或几十个）的标注样本，就能快速学会并执行一个新任务。
  • 重要性: 这两种能力对于电力系统领域尤为重要，因为在很多场景下（如罕见的电网故障），获取大量标注数据是极其困难或昂贵的。

3.2. 前人工作

本文是一篇综述，其主体内容就是对“前人工作”的总结。在LLM兴起之前，电力系统中的AI应用主要依赖于传统的机器学习和深度学习方法。

• 传统机器学习: 论文引用了作者自己的前期工作 [6]，其中使用支持向量机 (Support Vector Machines, SVM) 来检测配电网中的高阻抗故障 (High Impedance Faults)。SVM是一种经典的监督学习模型，擅长处理分类和回归问题。

• 深度学习 (非Transformer模型):

  • 论文中提到，长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM) 被广泛用于负荷预测 (load forecasting) [20], [21]。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效处理和预测时间序列数据中的长期依赖关系，非常适合电力负荷这类随时间变化的数据。
  • 这些早期工作通常处理结构化的数值数据（如传感器读数、历史负荷值），而LLM的引入则开启了利用非结构化数据（如新闻报道、操作手册、工程师的自然语言指令）的可能性。

• 核心技术补充：注意力机制 (Attention Mechanism) 尽管本文没有详细展开，但理解 Transformer 架构离不开其核心——注意力机制。其计算公式通常表示为： $$\mathrm{Attention}(Q, K, V) = \mathrm{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

  • 概念定义: 这个公式描述了如何计算一个序列中每个元素的新表示。你可以将其直观地理解为一次“信息查询”过程。
  • 符号解释:
    • $Q$ (Query, 查询): 代表当前正在处理的元素，它发起了“查询”。
    • $K$ (Key, 键): 代表序列中所有可以被查询的元素。$Q$ 会与每个 $K$ 进行匹配度计算。
    • $V$ (Value, 值): 代表序列中所有元素自身携带的信息。
    • $QK^T$: 计算查询 $Q$ 与所有键 $K$ 之间的相似度（点积）。结果是一个注意力分数矩阵。
    • $\sqrt{d_k}$: $d_k$ 是键向量的维度。除以这个值是为了进行缩放，防止点积结果过大导致梯度消失，从而稳定训练过程。
    • $\mathrm{softmax}$: 对注意力分数进行归一化，使其总和为1。这样，每个分数就代表了在生成新表示时，应该对相应 Value 赋予的权重。
    • 最终结果: 将归一化后的权重与所有值 $V$ 进行加权求和，得到融合了全局信息的新表示。在自注意力中，$Q$, $K$, $V$ 均来自同一个输入序列。

3.3. 技术演进

电力系统智能化的技术演进脉络可以概括为：

1. 物理模型驱动: 完全依赖于基于电力系统物理定律（如电路理论）的数学方程进行仿真和分析。
2. 传统机器学习: 引入SVM、决策树等模型，开始利用历史数据进行预测和分类，如故障检测。
3. 深度学习: 应用LSTM、CNN等模型处理更复杂的时序数据和模式识别任务，如负荷预测。
4. 大语言模型 (LLM): 当前的前沿探索阶段。技术焦点从纯数值数据处理扩展到融合非结构化文本、代码生成、人机交互和复杂推理，旨在实现更高级别的自动化和决策支持。

3.4. 差异化分析

本文作为一篇综述，其价值不在于提出一种新方法，而在于其系统性和前瞻性。与它所引用的那些关注单一应用（如仅研究负荷预测或仅研究故障诊断）的论文不同，本文首次提供了一个“上帝视角”的全局图景。它将分散在各个子领域的LLM应用研究串联起来，进行横向对比和归纳，从而识别出共性的挑战和未来的宏观趋势。

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4. 方法论

作为一篇文献综述，本文的方法论是其开展文献回顾和分析的过程，而非一个具体的技术模型或算法。作者在引言部分简要描述了其研究方法。

4.1. 方法原理

本文采用的是一种系统性文献回顾 (Systematic Literature Review) 的方法。其核心思想是通过一个预先定义的、可复现的流程来收集、筛选和分析相关领域的全部文献，以减少偏见并提供一个全面、客观的总结。

4.2. 核心方法详解 (逐层深入)

该综述的研究流程可以分解为以下几个步骤：

1. 确定研究范围 (Scoping):

   • 主题: 明确限定为“大语言模型在电力系统工程中的应用”。
   • 时间窗口: 将文献范围限定在 2020年至2025年。这个时间段的选择是合理的，因为LLM技术在2020年后才开始爆发式增长并渗透到各个应用领域。

2. 文献检索 (Literature Search):

   • 数据库: 作者选择了三个在计算机科学和工程领域最具代表性的学术数据库：
     • Google Scholar (谷歌学术): 覆盖范围最广。
     • arXiv: 预印本服务器，能最快捕捉到最新研究动态。
     • IEEE Xplore: 电气与电子工程师协会的官方数据库，是电力工程领域最权威的文献来源。
   • 关键词策略: 使用了一组精心设计的关键词组合来进行搜索，例如：
     • "Large Language Models power systems"
     • "LLMs for power grid"
     • "Transformer models in power system applications"
     • "Natural Language Processing for power system analysis"

3. 文献筛选与分类 (Screening and Categorization):

   • 在检索到大量文献后，研究人员会根据标题、摘要和内容进行筛选，排除不相关的论文。

   • 接着，对符合条件的论文进行主题分析，并将其归入预先定义或在分析过程中涌现出的应用类别中。这最终形成了论文第三部分（Survey of LLM Applications）的结构，即故障诊断、负荷预测等七个类别。下图（原文 Figure 1）直观地展示了这一分类体系。

     该图像是一个示意图，展示了大语言模型（LLMs）在电力系统中的应用分类。图中分为三个主要类别：运营、规划和支持，其中运营包括故障诊断和负荷预测，规划包括调度与仿真，支持则涵盖知识管理和网络安全等领域。

   上图（原文 Figure 1）是作者构建的电力系统中LLM应用的分类法。它将所有应用归纳为三大主干：运营 (Operations)、规划 (Planning) 和 支持 (Support)。运营涵盖了电网的实时或短期活动，如故障诊断和负荷预测；规划涉及更长期的决策，如调度与仿真；支持则包括为整个系统提供保障的辅助功能，如知识管理和网络安全。

4. 数据提取与综合分析 (Data Extraction and Synthesis):

   • 对于每个类别中的关键论文，作者提取其核心信息，包括：所使用的LLM模型、数据集、方法、性能指标和主要结论。

   • 最后，作者对所有信息进行综合分析 (synthesis)，提炼出该领域的共性挑战（第6节）、新兴趋势（体现在多个小节中）以及未来的研究方向（第7节），从而完成了从“文献列表”到“知识图谱”的升华。

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5. 实验设置

由于本文是文献综述，它本身没有进行独立的实验，而是总结和报告了其所引用的多篇论文的实验设置。

5.1. 数据集

论文中提及的各类研究使用了多种不同来源和特性的数据集，反映了电力系统应用场景的多样性。

• 仿真数据: 许多研究（如 [33]）使用从标准的电力系统仿真软件（如 MATPOWER [34], Pandapower [15], OpenDSS [16]）中生成的仿真数据 (simulated data)。这样做的好处是可以方便地生成大量带有精确标签的各种工况（包括正常和故障）数据，但可能与真实世界的复杂性存在差距。
• 真实世界运行数据:
  • 传感器数据: 用于故障诊断的研究 [13] 使用了实时传感器读数 (real-time sensor readings)。
  • 电力负荷数据: 负荷预测研究 [21] 使用了欧洲输电系统运营商网络（ENTSOE）发布的公开电力需求数据 (electricity demand data)。
• 非结构化文本数据:
  • 新闻数据: Bai等人 [21] 的研究使用了来自BBC新闻的文章，通过分析新闻内容中的情绪和特定词汇来辅助电力需求预测。这展示了LLM处理非结构化数据的独特优势。
  • 技术文档: Xu等人 [29] 的工作是围绕城市电网设计的技术文档构建领域词典。

5.2. 评估指标

论文中总结了不同应用场景下常用的评估指标。

5.2.1. 负荷预测 (Load Forecasting)

针对负荷预测这类回归任务，主要使用统计误差指标。

• 均方根误差 (Root Mean Squared Error, RMSE)

  • 概念定义: RMSE衡量的是模型预测值与真实值之间差异的平方和的平均值的平方根。它对较大的预测误差（离群点）给予更高的权重，因此对模型的“最差表现”非常敏感。值越低表示模型性能越好。
  • 数学公式: $$\text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}$$
  • 符号解释:
    • $n$: 样本总数。
    • $y_i$: 第 $i$ 个样本的真实值。
    • $\hat{y}_i$: 模型对第 $i$ 个样本的预测值。

• 平均绝对误差 (Mean Absolute Error, MAE)

  • 概念定义: MAE计算的是模型预测值与真实值之间绝对误差的平均值。与RMSE相比，它对所有误差给予相同的权重，因此能更直观地反映预测误差的平均大小。值越低表示模型性能越好。
  • 数学公式: $$\text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i|$$
  • 符号解释:
    • $n$: 样本总数。
    • $y_i$: 第 $i$ 个样本的真实值。
    • $\hat{y}_i$: 模型对第 $i$ 个样本的预测值。

5.2.2. 分类任务 (Classification Tasks)

对于故障诊断等分类任务，主要使用准确率。

• 准确率 (Accuracy)
  • 概念定义: 准确率衡量的是模型正确预测的样本数占总样本数的比例。它是最直观的分类性能指标。
  • 数学公式: $$\text{Accuracy} = \frac{\text{Number of Correct Predictions}}{\text{Total Number of Predictions}} = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$$
  • 符号解释:
    • TP (True Positives): 真正例，正确预测为正类的样本数。
    • TN (True Negatives): 真负例，正确预测为负类的样本数。
    • FP (False Positives): 假正例，错误预测为正类的样本数。
    • FN (False Negatives): 假负例，错误预测为负类的样本数。

5.2.3. 其他任务

• 可解释性质量 (Explainability Quality): 用于评估故障诊断系统 [13]，这通常是一个定性指标，通过人工评估或用户研究来判断模型生成的解释是否清晰、准确和有用。
• 编码准确率 (Coding Accuracy): 用于评估LLM生成仿真代码的能力 [16]，衡量生成的代码能够正确执行并得到预期结果的比例。

5.3. 对比基线

本文总结的各项研究通常会将基于LLM的新方法与以下类型的基线模型 (Baselines) 进行比较：

• 传统时间序列模型: 如 ARIMA 等统计模型。

• 传统机器学习模型: 如 SVM。

• 非Transformer的深度学习模型: 主要指 LSTM 网络，这是负荷预测领域非常强大的基线 [20]。

• 基础的LLM应用方法: 如在故障诊断中，将精心设计的提示工程 (prompt engineering) 方法与简单的、未经优化的提问方式（基线提示方法）进行对比 [13]。

  选择这些基线模型有助于验证基于LLM的新方法是否真的带来了性能提升，而不仅仅是换了一种更复杂的模型。

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6. 实验结果与分析

本文的核心“实验结果”是其对整个领域的文献分析和归纳总结，其中最核心的量化结果体现在 Table 1 中。

6.1. 核心结果分析

论文的核心分析遍布于第3节（应用综述）中。作者通过对不同领域研究的梳理，得出了以下关键发现：

1. 在故障诊断领域，LLM的价值在于提升“解释性”： 研究 [13] 表明，通过精巧的提示工程 (prompt engineering)，ChatGPT 和 GPT-4 不仅能提高诊断准确率，还能生成高质量、符合逻辑的故障原因解释。这对于需要人类操作员理解和信任的系统至关重要。
2. 在负荷预测领域，LLM擅长融合外部信息： 研究 [20] 显示，将从新闻文本中提取的NLP特征（如公众情绪、地缘政治相关词向量）融入LSTM模型，可以显著提高预测准确性。这证明了LLM在挖掘非结构化数据以增强传统数值预测任务方面的潜力。
3. 在控制与优化领域，LLM开始挑战核心任务： 像最优潮流 (Optimal Power Flow, OPF) 这样的核心优化问题，传统上由复杂的数值求解器处理。但研究 [9] 提出的 SafePowerGraph-LLM 框架，通过创新的图表示法和微调技术，成功让LLM解决此类问题，展现了LLM进行复杂约束推理的潜力。
4. 领域专用LLM成为趋势： 通用LLM（如GPT-4）缺乏电力领域的专业知识。因此，研究人员开始构建领域专用基础模型 (domain-specific foundation models)，如专注于电力时序数据的 PowerPM [31] 和专注于可再生能源部署的 RE-LLaMA [32]。这标志着该领域正从“应用通用工具”向“打造专用工具”迈进。
5. LLM作为“研究助理”的潜力巨大： Jia等人 [16] 的工作表明，通过设计一个结合检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 和反馈循环的框架，可以使LLM学会使用专业的电力系统仿真工具（如DALINE），自动编写和修正仿真代码。这能极大地解放研究人员的生产力。

6.2. 数据呈现 (表格)

以下是原文 Table 1 的完整结果，该表格总结了LLM在电力系统各个应用领域的关键信息，并给出了作者对各领域应用成熟度的主观评估。

以下是原文 [Table 1] 的结果：

表格分析:

• 成熟度分布: 从 Maturity（成熟度）列可以看出，与数据和文本分析更相关的应用，如负荷预测（Medium-High）和故障诊断（Medium），成熟度相对较高。而那些对安全性、实时性和物理约束要求极高的应用，如规划与调度（Low）和网络安全（Low-Medium），仍处于非常初级的探索阶段。
• 技术多样性: LLM Techniques 列展示了多样化的技术路径。除了直接使用 prompt engineering，研究人员正在积极探索将LLM与传统方法结合的混合模型 (hybrid models)、用于高效训练的微调 (fine-tuning) 技术（如 LoRA），以及用于增强知识的检索增强生成 (RAG) 等。

6.3. 消融实验/参数分析

本文是一篇综述性论文，其本身不包含模型和实验，因此没有消融实验 (ablation studies) 或参数分析。这些分析存在于它所引用的具体研究论文中，但本文并未对这些细节进行汇总。

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7. 总结与思考

7.1. 结论总结

本文对大语言模型（LLMs）在电力系统工程中的应用进行了全面而系统的综述。主要结论如下：

1. 潜力巨大: LLMs在电力系统的多个领域，从运行（故障诊断、负荷预测）到规划（仿真、调度）再到支持（知识管理、网络安全），都展现出巨大的应用潜力。它们能够处理和理解复杂的非结构化数据，提供决策支持，并有望提升系统的自动化和智能化水平。
2. 挑战严峻: 将LLMs应用于电力这一关键基础设施，面临着数据稀缺、可靠性、安全性、可解释性和高成本等多重挑战。这些挑战是阻碍其从学术研究走向实际部署的主要障碍。
3. 未来可期: 未来的研究应聚焦于开发混合AI系统、增强LLM的领域知识和推理能力、构建强大的安全框架，并致力于提升模型的可解释性和透明度。开发领域专用的、更小型的LLMs也是一个充满希望的方向。

7.2. 局限性与未来工作

论文在第6节和第7节清晰地指出了当前研究的局限性以及未来的研究方向。

• 论文指出的局限性:

  • 数据可用性: 由于隐私和安全规定，获取用于训练和微调LLM的大规模、高质量电力系统领域数据非常困难。
  • 可靠性与幻觉: 通用LLM存在生成事实不正确信息（幻觉, hallucination）的风险，这在对安全要求极高的电力系统中是不可接受的。
  • 数学推理能力: LLM在处理复杂的数学和物理约束方面能力有限，这限制了它们在最优潮流等核心计算任务中的直接应用。
  • 安全风险: LLM本身可能成为网络攻击的新目标（如数据投毒、拒绝服务攻击）或被用于发起攻击（如生成恶意代码）。
  • 成本高昂: 训练和部署大型LLM需要巨大的计算资源和能源消耗。
  • 可解释性差: LLM的决策过程如同“黑箱”，难以让操作员和工程师完全信任。

• 论文提出的未来工作:

  • 混合AI系统: 将LLM的语言理解能力与传统电力系统分析和优化算法的精确计算能力相结合。
  • 强化学习 (Reinforcement Learning): 探索使用强化学习训练LLM智能体，使其在动态的电力系统环境中自主学习和优化控制策略。
  • 检索增强生成 (RAG): 大力发展RAG技术，让LLM在生成回答时能够从可靠的、实时的领域知识库中检索信息，以提高准确性。
  • 多智能体系统 (Multi-agent Systems): 开发由多个LLM智能体协作的系统，用于管理复杂的、分布式的电力任务。
  • 安全与可信赖: 建立专门针对LLM在电力系统中应用的安全框架和对策，并研究提升其决策过程透明度和可解释性的方法。
  • 多模态LLM: 探索能够同时处理时序数据、图表、图像和文本等多模态信息的LLM，以实现更全面的态势感知。
  • 领域专用LLM: 继续开发针对电力系统优化的、规模更小、效率更高的专用模型。

7.3. 个人启发与批判

• 个人启发:

  • 跨学科研究的典范: 这篇论文清晰地展示了将一个前沿计算机技术（LLM）引入一个传统工程领域（电力系统）的研究范式。它首先不是盲目地追求技术替代，而是系统地评估新技术的“适用场景”、“独特优势”以及“专属挑战”，这种思路对于在任何领域开展交叉学科研究都具有重要的指导意义。
  • 研究的“地图绘制者”: 本文的角色就像一个探险初期的地图绘制者。它告诉后来者，这片新大陆有哪些区域（应用分类），哪些地方可能有宝藏（潜力），哪些地方是沼泽和悬崖（挑战）。对于希望进入此领域的新研究者来说，这是一份极具价值的“入门指南”和“避坑手册”。
  • 从“工具使用者”到“工具创造者”: 论文揭示的从使用通用LLM到开发领域专用LLM（如PowerPM）的趋势，体现了技术应用的深化过程。这启发我们，当通用工具无法满足专业需求时，真正的创新在于结合领域知识去改造甚至创造新工具。

• 批判性思考:

  • 预印本的局限性: 本文最大的局限性在于它是一篇未经同行评审的预印本。这意味着其文献选择的全面性、分类的合理性以及结论的客观性都有待领域专家的检验。
  • 成熟度评估的主观性: Table 1 中的 Maturity（成熟度）评估（Low, Medium, High）缺乏明确的、量化的定义标准。这种评估在很大程度上依赖于作者的主观判断，严谨性稍显不足。一个更严谨的综述可能会定义如“已有商业部署”、“仅在实验室验证”、“仅有理论探讨”等更具体的成熟度等级。
  • 对“炒作”的审慎态度: 虽然论文指出了挑战，但整体基调仍然非常乐观。在将LLM这类带有“炒作”成分的技术引入关键基础设施时，需要更加审慎地评估其真实的、不可替代的价值。例如，在负荷预测任务上，现有LSTM等模型已经非常成熟和高效，LLM是否真的能带来性价比足够高的提升，仍需更多严格的对比验证。论文对此的探讨可以更深入。