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面向新型电力系统,研究多模态大模型与自进化决策智能体。通过统一理解电网拓扑、时序、数值、公式、文本与图像等信息,支撑新能源预测、电网暂稳态计算与感知、运行风险推理;进一步利用大模型开展优化问题自主建模,通过智能体协同求解与仿真验证,实现调度运行方案的持续优化,构建“预测—感知—推理—决策—验证”的自进化闭环。 1.研究电网多模态信息的统一表征与融合方法,开展领域大模型训练,提升模型对电网结构、运行状态与物理机理的理解和推理能力; 2.研究大模型驱动的自主优化建模,将业务需求、运行规则与物理约束转化为决策变量、目标函数、约束条件及可执行模型; 3.研发优化决策智能体,协同调用专业求解器与电力仿真工具,实现求解策略选择、参数调整、不可行性诊断与方案迭代优化; 4.研究反馈驱动的自进化机制,结合仿真结果、专家反馈与历史经验,持续提升模型与智能体的预测、推理和决策能力。
1.硕士及以上学历,计算机、人工智能、电气工程、自动化、运筹优化、应用数学等相关专业;自主建模与优化决策方向优先考虑博士; 2.在多模态学习、大模型、智能体、强化学习、数学优化或电力系统分析等至少一个方向具有研究积累,有志于开展 AI 与能源电力交叉研究; 3.具有多模态大模型训练、时序与拓扑联合建模、物理约束学习经验者优先; 4.具有大模型自动建模、智能体工具调用、自进化优化,或电力系统仿真与调度优化经验者优先。



