大模型 ·
电力系统大模型为什么需要结合时间序列预测与电网运行约束
语言模型能解释电力知识，却不能替代潮流约束、储能SOC和时间序列误差控制。可信系统需要将两类能力结合。 电网规程、设备手册和研究报告是文本；负荷与风光出力是连续数值。单一语言生成过程无法保证数值一致性。 专业预测模型负责时间序列，优化器负责功率平衡和资源约束，大模型负责检索解释与交互。每次输出应附输入范围和模型版本。 除了问答准确率，还要测试高温日、缺测和新能源突变场景，检验解释是否与实际计算一致。
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FIVE-LAYER ARCHITECTURE
从数据到产业应用的五层技术架构
每一层有明确输入、输出和校核责任。
01数据来源
新能源、负荷、储能、电价、设备、材料与生命周期数据。
02数据处理
清洗、标准化、异常检测、时间序列与实体识别。
03专业知识模型
电力知识图谱、预测模型、材料属性库与工艺知识。
04大模型与 Agent
预测、虚拟电厂调度、材料研究和工业低碳分析。
05产业应用
并网、电网分析、材料研发与低碳制造决策。
FOUR SPECIALIST AGENTS
四类专业智能体
语言模型组织问题与证据，专用模型完成数值计算。
01 / POWER
电力预测智能体
分析历史负荷、天气和新能源发电数据，给出预测区间。
02 / VPP
虚拟电厂调度智能体
检查储能、需求响应与分布式资源的约束。
03 / MATERIALS
绿色材料研究智能体
整理文献、技术路线、性能测试与应用场景。
04 / INDUSTRY
工业低碳分析智能体
把电力结构与材料制造工艺放入共同边界。
可信计算原则
大模型负责检索与解释；预测、调度和碳足迹计算应调用可审计模型，并保留数据来源、单位和约束。
DEEP READS
AI与专业模型研究
围绕具体技术问题，阅读完整分析与来源。
大模型 ·
AI Agent如何连接虚拟电厂、储能与分布式新能源资源
Agent可以组织预测、资源查询和调度计算，但每一步都要有权限边界与人工可审计的结果。 先识别目标和时间窗口，再查询预测、设备状态与用户许可，随后调用约束求解器。 储能SOC、负荷可调上限和通信状态都可能变化。Agent必须从可信数据源读取，不能自行编造可用容量。 建议方案应显示约束、预计效果和不确定性。关键生产负荷调整需要明确审批与回退方案。
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大模型 ·
材料科学大模型如何研究低碳水泥、绿色钢铁与新型环保材料
材料文献中的性能数字依赖试样、工艺和测试标准。大模型可以加速检索，但必须保留条件与证据链。 从论文和EPD提取成分、强度、能耗与排放边界，建立带来源的知识图谱。 水泥强度与钢材屈服强度不能放在同一数轴。比较器应先按类别、单位和标准分组，再展示不同路线。 模型可提出配方和工艺假设，但必须经过实验、标准测试及生命周期评价，才能形成可靠结论。
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