The rapid digitalization of power systems has led to a significant increase in coding tasks for power engineers. This research article explores how ChatGPT, an advanced AI language model, can assist power engineers and researchers in a range of coding tasks. From simple to complex, we present three case studies to illustrate the benefits of ChatGPT in various coding scenarios. For routine tasks such as daily unit commitment, ChatGPT can increase efficiency by directly generating batch number of codes and reducing repetitive programming and debugging time for power engineers. For complex problems such as decentralized optimization of mul-ti-vector energy systems, ChatGPT can reduce the learning cost of power engineers on problem formulation and the choice of numerical solvers. For new problems without readily avaliable solutions such as ultra-fast unit commitment, ChatGPT can organize technology roadmap, gen-erate data and develop model and code. Furthermore, this paper discuss generic prompt ap-proaches for different tasks in power systems, providing insights for power engineers and re-searchers seeking to harness ChatGPT in terms of auto coding, new knowledge learning and new problem solving. The findings demonstrate the potential of ChatGPT as a powerful tool in the domain of power system engineering.


翻译:电力系统的快速数字化显著增加了电力工程师的编程任务量。本文探讨了先进AI语言模型ChatGPT如何助力电力工程师和研究人员完成一系列编程任务。从简单到复杂,我们通过三个案例研究展示了ChatGPT在不同编程场景中的优势。对于日常机组组合等常规任务,ChatGPT可直接生成批量化代码,减少电力工程师的重复编程和调试时间,从而提升效率。针对多向量能源系统分散优化等复杂问题,ChatGPT可降低电力工程师在问题建模和数值求解器选择上的学习成本。对于尚无现成解决方案的新问题(如超快速机组组合),ChatGPT能组织技术路线、生成数据并开发模型与代码。此外,本文讨论了电力系统中不同任务的通用提示方法,为电力工程师和研究人员在自动编程、新知识学习和新问题求解方面利用ChatGPT提供见解。研究结果表明,ChatGPT有望成为电力系统工程领域的强大工具。

1
下载
关闭预览

相关内容

ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 [1] ,于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文任务。 [1] https://openai.com/blog/chatgpt/
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
128+阅读 · 2022年4月21日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月4日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
VIP会员
最新内容
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
4+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
4+阅读 · 5月29日
“史诗怒火行动”中美军损失的作战飞机
专知会员服务
3+阅读 · 5月29日
ICML 2026 | 理解上下文持续学习中的泛化与遗忘
专知会员服务
5+阅读 · 5月28日
Agent Harness综述:大模型智能体执行器工程全景
专知会员服务
13+阅读 · 5月28日
《基于理论的威慑效能评估》
专知会员服务
8+阅读 · 5月28日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员