大语言模型辅助的电池储能配电网运行监控

arXiv AI 发布论文，提出一种将大语言模型（LLM）接口与结构化遥测数据库连接的AI监控框架，用于含电池储能系统（BESS）的配电网运行分析。操作员可用自然语言提问，框架将其转换为经过验证的SQL查询，基于预定义的数据库模式和KPI视图。检索的母线电压、荷电状态、有功和无功功率等数据，会与工程约束对比，以识别电压越限、无功过冲等问题。该框架基于硬件在环联合仿真数据验证，能生成有效查询并评估BESS运行性能。

此前电网监控依赖规则或专用模型，自然语言交互和自动SQL生成降低了使用门槛，使非技术运营人员也能进行复杂数据分析，提升响应速度。

框架利用预定义的数据库模式和精选KPI视图，将自然语言查询翻译为结构化SQL，保证查询有效性和指标相关性。随后将检索数据与电压限制、BESS运行约束及需求响应跟踪等工程约束自动比对，实现自动化工程评估，减少人工分析工作量。

该框架可集成到电网监控或储能管理产品中，提供自然语言查询界面，降低运营人员学习成本，提高监控效率。自动生成SQL和工程评估可减少人工错误，加速问题识别，适用于储能电站或配电网管理软件的智能化升级。

• 面向电网监控软件，集成自然语言查询模块，实现指标解读与异常告警。
• 开发储能系统运行分析工具，自动检测电压越限、无功过冲等常见问题。
• 结合KPI视图，为运营人员提供定制化报表生成功能。

• 是否支持非技术运营人员实际使用，以及自然语言输入的准确率？
• 数据库中定义的具体KPI视图有哪些，是否覆盖全部必要监测指标？
• 框架在真实电网环境中的扩展性和实时性如何？
• 论文中提到的硬件在环数据是否公开可用？