人工智能发展历程 - 决策式AI阶段(1950s1980s)：以逻辑程序和专家系统为主，1956年首次人工智能研讨会召开标志着领域诞生，1965年Logic Theorist程序实现数学证明推理[4] - 技术积淀阶段(1980s2010年)：1986年Backpropagation算法突破，1997年Deep Blue击败国际象棋冠军，2006年深度学习技术发明[4] - 快速发展阶段(2011-2016年)：2011年IBM Watson在Jeopardy获胜，2014年GAN出现，2015年AlphaGo战胜围棋冠军[4] - 爆发阶段(2017年至今)：2017年Transformer架构提出，2018年GPT/BERT发布，2022年ChatGPT推出，2024年Sora面世[4] 大语言模型技术架构 - 预训练三要素：大数据(无标注文本)、大模型(深度神经网络)、大算力(并行计算集群)[11][12][13] - 训练流程：预训练(月级/千级GPU)→有监督微调(天级/百级GPU)→强化学习(天级/百级GPU)[22] - 微调技术：LoRA方法仅需训练百万参数，效果媲美全参数微调，GPU需求降至3090*4级别[15][20] - 强化学习：通过RLHF量化人类喜好，训练打分模型优化最终输出[18][19] 智能体关键技术 - 工具使用：通过API调用、搜索引擎、代码执行等扩展能力[26][27] - 任务分解：实现复杂任务的子目标拆解与试错机制[28][30] - 长期记忆：存储经验、知识、技能，支持读写持久化[31][32][33] - 自主学习：结合权重微调、提示优化、自我反思等多路径提升[35][36][38] 电力系统应用场景 - 负荷预测：ITA-LF框架整合新闻文本，预测准确率达94.7%，显著优于LSTM(82.08%)和SARIMA(89.93%)[64][68][71] - 调度系统：构建70b参数调度大模型集群，支持检修单成票(94.46%准确率)、规程检索问答(RAG召回率58.7%)[77][91][94] - 市场仿真：多代理模型实现碳市场均衡分析，量化价格弹性系数(煤炭企业7,278吨/元)[113][115][120] - 机理研究：AI4S框架处理10万节点电网建模，年算例超10亿，推动动态建模与稳定性分析[125] 技术融合路径 - 模型融合：推理大模型+PINN+因果模型+符号模型，保留准确性同时提升计算速度[54][56][58] - 人机协同：必要场景引入人工反馈，作为最终决策质量判定者[56][59] - CPSSE仿真：结合真人、因果模型和大语言模型，构建数字孪生系统[62] - 范式演进：从参数学习(机器学习)→提示工程(大模型)→机制工程(智能体)的能力获取转变[40]