ملخص تعاني أبحاث أنظمة الطاقة باستمرار من نقص بيانات الشبكات العالية الدقة والمتاحة للجمهور بسبب قيود الأمان والخصوصية. تفشل طرق التوليف الحالية أحادية الوضع في تنسيق القوانين الفيزيائية، والتمثيلات البصرية، والأوصاف الدلالية، مما يعيق تطبيق نماذج اللغة الكبيرة متعددة الأوضاع (LLMs) في قطاع الطاقة. لمعالجة ذلك، نقترح إطار عمل لتوليف متعددة الأوضاع ينتج مجموعات بيانات متطابقة تتكون من معلمات فيزيائية، ومخططات خطية وحيدة، وأوصاف بلغة طبيعية. يجمع الإطار بين توليد الطوبولوجيا القائم على القواعد واستراتيجية سلسلة أفكار من مرحلتين، مما يمكّن وكلاء LLM من تهيئة المعلمات الكهربائية بناءً على الافتراضات الإحصائية. لضمان الجدوى الفيزيائية، تم إدخال حلقة تغذية مرتدة لمسار الطاقة تكرارية لضمان التقاء النتيجة. علاوة على ذلك، يتم استخدام جيل معزز بالاسترجاع لتعزيز التفاصيل البصرية على مستوى المكونات. تشير النتائج التجريبية إلى أن الشبكات المتولدة تحقق تشابهًا هيكليًا عاليًا وموثوقية فيزيائية مقارنة بالمعايير الواقعية. لقد قمنا بإتاحة مجموعة البيانات متعددة الأوضاع التي تم التحقق من صحتها فيزيائيًا لدعم تطوير "الـ LLMs الموجهة بالطاقة" التي تستند إلى الفيزياء.
درس Ni وزملاؤه (الخميس) هذا السؤال.