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将上下文知识融入配电网伏/无功控制：一种大语言模型驱动的模糊推理与模型预测控制方法
Integrating contextual knowledge into volt/Var control of distribution networks: a large language model-driven fuzzy inference and model predictive control approach
| 作者 | Jiafeng Lin · Jing Qiu · Sihai An · Zongyu Yao · Weiyi Tian · Xin Lu |
| 期刊 | Applied Energy |
| 出版日期 | 2026年4月 |
| 卷/期 | 第 409 卷 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC 智能化与AI应用 电压无功控制 模糊推理 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 |
本文提出融合大语言模型（LLM）先验知识的伏/无功（VAr）协同控制框架，结合模糊推理实现动态规则生成，并嵌入模型预测控制（MPC）优化实时无功调节，提升配电网在高比例分布式电源接入下的电压稳定性与响应适应性。
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SunView 深度解读
该研究对阳光电源ST系列储能变流器（PCS）及iSolarCloud智能运维平台的电压无功协同调控能力具有直接增强价值。LLM驱动的模糊-MPC混合策略可提升组串式逆变器和PowerTitan系统在弱电网、多源扰动场景下的VAr动态响应精度与鲁棒性；建议在iSolarCloud中集成轻量化LLM推理模块，支撑边缘侧实时VVC决策，强化光储一体化电站的主动配网支撑能力。