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一种基于LLM多智能体协作框架的电力系统微分代数动态模型发现新方法
Xinming Wang, Fan Tang, Yingli Wei, Yakun He, Zhe Liu, Ping Jiang, Haoyu Wu, Zihan Guo, Chao Shen
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种基于大语言模型的多智能体协作框架，用于在弱先验信息下恢复电力系统的微分代数动态模型。该框架通过并行生成候选方程结构、参数拟合与评估，以及协调代理的闭环搜索，实现了状态动力学和代数约束的联合恢复。
关键词
power systemsdifferential-algebraic model discoveryLLM multi-agent frameworkgrid-forming invertersdynamic model recovery
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