深度報告20250610香港中文大學深圳AI大模型技術在電力系統中的應用及發展趨勢435mb

報告題目：AI大模型技術在電力系統中的應用及發展趨勢報告人：趙俊華單位：香港中文大學（深圳）時間：2025年6月10日香港中文大學（深圳）01大語言模型與智能體技術簡介人工智能A近代史：從早期的邏輯程序到神經網絡的興起決策式AI 生成式AI決策+認知 感知 +學習 執行+社會協作小規模專家知識 淺層機器學習算法 深度機器學習算法 大規模預訓練模型1956年 1986年歷史上第一次人工智能 GeoffreyHinton等人提出了一種名為

2011年IBM的Watson計算機在美國電視節目

2017年Transformer架構提出，為研討會召開，標志著人 Backpropagation的神經網絡訓練算法 Jeopardy中戰勝了兩位前冠軍 大模型發展打下基工智能的誕生 被認為是神經網絡技術的一次重大突破 2013年 2018年1965年

1997年 習模型國際蒙棋世界冠軍Kasparov在與IBM開

GPT與BERT模型推出：開啟“大模型時代Herbert Simon和Allen

發的DeepBlue計算機的比賽中失利，標 2014年 2022年GAN可生成圖像但分辨率有限Newel開發了一個名為 志著人工智能開始在一些傳統的思維活 ChatGPT推出GAN可生成圖像但分辨率有限LogicTheorist的程序，它可以用邏輯推理的方式解決數學證明問題，這被認為是人工智能領域的一次

劫上超越人類2006年

2015年 2024年Google的AlphaGo程序在圍棋比賽中戰勝 Sora推出重大突破 深度學習技術發明帶來了革命性突破 了世界冠軍季世石標志著人工智能開始在更復雜的思維活動上超越人類軍期萌芽階段 技術積淀階段 快速發展階段 爆發階段（1950s-1980s） （1980s~2010年） （2011年~2016年） 2017年艾瑞2023年AI店C場量虛用展望研究報告什么是語言模型

你好。一個前綴輸入 你也好。你好。V我50。**人類 真實分布你好。你也好。 建模V我50。給定相同前綴，語言模 語言模型 預測分布型是輸出能近似人類語言分布的模型。LLM架構與訓練：預訓練階段 PreferenceUntrained Base tuned LLM LLMFigure12-3.Thethreestepsofcreatingahigh-qualityLLM.學習文字接龍（prefixLM），無需標注，自監督（self-supervised）“你好美麗。”論文書籍 一個不完整的句子論文

GPT

接一個可能的字你好 你好 網絡爬蟲私有知識庫

你好美 麗開源數據集（數學、推理) 你好美麗LLM架構與訓練：預訓練階段預訓練模型三要素 以及更多錢，大數據，知識的來源，包含各種語言現象及語義知識，直接決定了模型的學習范圍·大模型，容納大數據的載體，通常由深度神經網絡構成，學習大數據中的統計信息與抽象知識·大算力：處理大數據和大模型的并行計算集群，通常包含GPU、TPU等高性能運算設備DeepTransformers(>12layers)InputSeguene大數據大模型大算力（無標注文本）（深度神經網絡）（并行計算集群）如何訓練自己的LLM？微調訓練Forwardpasswith Forwardpasswithupdatedmodel updatedmodelEmbeddingh直接全量參數微調問題 EmbeddinghEmbeddingh>LLM參數量巨大，7b=70億參數

etrained Weight>耗費GPU資源多，通常需要A100*8以上（百萬RMB） weights update>訓練時間長，需要數周時間 AWInputsxInputs.xModel&Method #Trainable E2ENLGChalleBLEL NIST MET ROLGE-L CIDEr解決方案：LoRA(Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels)核心優勢>微調效果好，LoRA效果不差于全參數微調，優于其他微調方式GPT2MTAdax0.37M>微調效果好，LoRA效果不差于全參數微調，優于其他微調方式GPT2MTAdax0.37MGPT2MTH.09MGPE2M(AGPT2MFGpT2M(PreLayer*0.35MGPT-2M(LORA)0.35M70.445.069.82.404±2.4146.17142.4946.8±71.8±2.53±840.069.92.45

CSFSE

8.62 462

710

2.47GPT-2L(PT)) 774.03M 8.78J88MGPT-2L(Ada >GPU要求低，3090*4即可微調7b模型 46.8 72.0從人類反饋中學習-強化學習（RLHF）語言模型的社會化在web-scale的 加入代碼數據 量化人類喜好，訓練打分模型 基于強化學習，迭代最終模數據上，訓練大 重新訓練。語言模型 加入指令數據調優。 選擇問題 世界最高的山峰是？ 重新選擇問題 總結下面文章重復生成 PPO模

PPO幾個答案 A：珠穆朗瑪峰 B:喜馬拉雅山 生成回答 文章的大意是。。。C:我也不知道 D:你打我呀 生成分數 打分模人工排序 A>B>C>DGPT3 GPT3.5 排序結果 打分模訓練獎勵 (Reward模型 Model) Reward自監督學習 監督學習 強化學習LLM架構與訓練：各個訓練階段綜合來看.tan預訓練 有監督微調 強化學習原始數據 標注用戶指令 用戶指令百科、網頁等語言模型訓練的答案語言模型訓練百科、網頁等語言模型訓練的答案語言模型訓練強化學習方法基礎模型SFT模型RL模型1000+GPU1-100GPU1-100GPU月級別訓練時間關級別訓練時間天級別訓練時間

Pasinaos帶著芙臉的修 f由/anthrupad提供Agent(自主智能體)考古學：通用定義自主智能體 DeepMindLab,2016Observations Actions典型實例能夠自動感知環境能夠在環境中自主行動能夠通過環境反饋自主學習--Maes(1995) WIKIPEDIA

EmbodiedOA.FAIR.2018LLMAgent：關鍵能力一使用工具TellTwitterTrending

常用工具：Instruction Tool APIHumanAnswer

Foundation CallAPIModel

搜索引擎爬蟲代碼Result 繪圖TwitterTrendingis1.HotWeather2.NBAPLAYOFFS31.HotWeather2.NBAPLAYOFFS3LLMAgent：關鍵能力一任務分解與試錯TrialandErrorDescribe,Explain,PlanandSelect:EnablesOpen-WorldMulti-TaskAgentsMINECRHFT任務 搭建一張床子目標 子目標 子目標 子目標LLMAgent：關鍵能力一Long-termMemoryLong-termMemory與RAG區別:Write Action 可讀寫性Read Observation 與HumanBrainMapping:Along-termmemory:ReadandwriteHWOW!

Typebycontent Definition Examples:Storesexperience,

Instruction.... Episodicmemory Storesexperience Generativeagents[Parketal.,2023]Thought:knowledge,skills,.. Semanticmemory Storesknowledge.Persistovernew Action:.experience

WAIT. Proceduralmemory Storesskills Voyager[WangetObs:.. WNHATWASIThought:.THINKINGABOUT?感覓訊息（視/腰/喉/味/）造忘(sensoryinput)造忘

al.,2023]THETRAGEDYOFATHREESECONDMEMORY

短期記境/工作記境(shorttermmemoryworkingmemory)編碼（encoding)催存(storage)

提取(retrieval）長期記鏡(longtermmemory)LLMAgent：關鍵能力一自主學習Fine-tuningmodelweights(themostobvious)FireActOptimizingpromptsacrosstasks-LLMareHuman-levelPromptengineersImprovetheagent'sowncodebase-SWE-agentWritedownexamples/eventstoretrievelaterGenerativeAgentAppendself-reflectiontoprompttotryagain-ReflextionCombinemultipleapproachesSWE-agent Agent-Computerintertace CElcomputerLM-friendlycommaPNevigaterepoSearchh

TerminalFine-TuningandPromptOptimization:LMAgentEEFlesystemssklearnyBsexamples/READMEISETwoGreatStepsthatWorkBetterTogetherDilaraSoyluChristopherPottsOmarKhattah SWE-agent,2024StanfordUniversity

Generativeagents,2023LLMAgent：新的模型能力獲取范式參數學習 參數學習 參數學習數據集

輸出 模型提示工程模型

模型提示工程智能體相關的提示詞 輸出輸出 機制工輸出 機制工負面或正面。文本我覺得食物還可以。輸入 情感：

中立 試錯 000 眾智000模型參數 能力 提示詞 能力

機制 能力機器學習時代 大模型時代 智能體時代智能體時代模型能力獲取的新范式香港中文大學（深圳）02LLMAgents在電力系統研究中的應用思考16大模型的核心能力101010 Hi!100101 Hello!NLP自然語言與常識理解 邏輯推理MathematicalModeling數學建模與公式推導 代碼生成LLMAgent在新型電力系統中的應用思考LLMAgent的潛在應用領域·機器代人（機巡、客服、公文寫作等）工作流重構（調度運行規劃）·信息-物理-社會系統（CPSSE）仿真·多模態數據融合（數字化服務）·電力系統機理研究(AI4S)在調度運行等核心領域，大模型的推理可靠性與“幻覺“問題，決定了大模型尚不能完全替代人工。已經應用良好的各種基于因果模型的工具無需替代可以考慮采取因果模型+大模型+符號串模型（SPT）+小模型融合的技術路線薛禹勝，新型能源體系（CPSS-EEE）的多日標協調規劃httpst///s/fodienZxB24i9MRX6gFa9w趙俊華，文福拴，黃建偉，等基于大語言模型的電力系統通用人工智能展望理論與應用門電力系統自動化202448（6）13-28在Agen的框架下實現多類模型的融合業務數據 文本數據 業務數據 圖像數據微調/訓練 微調 訓練 微調大模型/領域小模型 大模型 領域小模型 大視頻模型多模態融合場景； 決策代價較小的場景；·不適用于需要對電力系統精確量化的場景；在Agent的框架下實現多類模型的融合文本數據 業務數據微調 訓練大語言模型 PINN深度融合/聯合推理·實現推理與計算的統一；·較好的模擬因果模型背后的物理機理；神經網絡架構尚有待探素·可解釋性不足；在Agen的框架下實現多類模型的融合推理大模型反饋/自學習 問題規劃/任務分解/高層次推理文本數據 業務數據 符號數據微調/RL 訓練 訓練大語言模型 PINN 因果模型 符號模型（SPT）知識表示 快速數值 因果分析/ 符號推理計算 可靠數值計算知識融合/決策推理大模型作為大腦“主要負責問題的規劃、任務的分解與高層次推理PINN可在盡量保留因果模準確性的前提下，大幅提高計算速度，因果模型可在部分必要場景下，保證決策結果的可靠性·符號模型可以在推理中提取形式化知識，保證智能體整體框架的可解釋性：在Agent的框架下實現多類模型的融合推理大模型反饋/自學習 問題規劃/任務分解/高層次推理文本數據 業務數據 符號數據微調/RL 訓練 訓練大語言模型 PINN 因果模型 符號模型（SPT)知識表示 快速數值 因果分析/ 符號推計算 可靠數值計算知識融合/決策

人機協同必要的場景中，可以將人引入多智能體框架中：人可以向智能體提供反饋，并作為最終決策者判定決策質量；決定人什么時候介入是一個待解決的課題；YCao,HZhao,YCheng.TShu,YChen,GLiu,GLiang,JZhao,JYanSurveyonlargelanguagemodelenhancedreinforcementlearning:Concepttaxonomy.andmethods.JEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,2024信息物理社會系統仿真大模型的“智能涌現”現象，再次表明復雜系統的研究問題無法完全在還原論的框架下解決受薛禹勝院土的整體還原論（WRT）方法論的啟發，我們在思考如何將大模型應用于解決復雜的信息物理社會系統（CPSSE）的仿真問題WRT以CPSSE框架刻畫復雜系統，以混合動態仿真來提取對象系統的高維仿真軌跡，基于軌跡動力學的時空保滴映射，將復雜系統的研究從線性的“局部還原”提升為非線性的整體保炳還原大語言模型可以基于仿真或實測軌跡數據，基于其內化的理論常識，以一爛概率在局部自主進行邏輯推理實現對復雜系統局部的可解釋性基于大模型內化的理論常識，大模型也可以用作嚴格因巢模型與近似模型的選擇器在CPSSE中社會行為的建模是研究難點我們的初步研究表明，大語言模型已具有模仿人進行系統性邏輯思維的能力。因此，可以在CPSSE仿真中，結合真人因果模型和大語言模型實現更精確的人機混合仿真大模型的推理可靠性與“幻覺問題，自前尚無法完全解決。現階段， 人機混合智能“可能是最符合電力系統實際的解決方案CPSSE仿真問題解決通過CPSSE對實際系統進行反饋構建大模型驅區動的數字李生，是研究的終極目標。香港中文大學（深圳）03LLMAgents的應用初探24基于大語言模型實現高適應性負荷預測（多模態數據融合）范圍的新場景3無法基于文本數據（新聞事件）進行預測推理。提出lntelligentText-AnalyticLoadForecasting（ITA-LF)：LLM能夠基于語言有效處理、整合非結構化及海量多源數據，通過Age比t篩選實時相關新聞并理解文本邏輯顯著提升預測的適應性和精確度。NewsCategorles?BreakiligNewsPohtical&CrmeCoufts&LaweatinieSupplyApplyInitialReasoningLLMs擅長解析和理解非結構化數據IV LifestyleTechnology RankingFinanceWeatherVTE. PablicHealthTstie

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SelectionReflection FlexibilityInputInpstValidafior

ITA-LFInpnt:predictthiedalyloadconsumptionmhienextday.HistoricalloaddataisrhacnmeerlesyComprehenHistoricalDatacoverstdieaandthedatafrequencyis3b Intelligencemduj tntintperpoint sivenessTheregionisNSHCLDStTVCt預訓練模型能夠整合廣泛 LLMAgent智能優化用于ishotidaunamenotaholtayl 的社會，經濟和技術知識 負荷預測相關新聞的選擇Theweather.ofpredictondate:nfiatanmrtepertueavm

feperanme:humichnhnpidpouier,caidjpressipeiNewsbeforetheptedichonNensiriebriefstanmepyypupubiicmionninefcaregoyfultanticle/Outputrmtyarierofacruniloodinthepradueromante!ITA-LF框架圖

Predici基于大語言模型實現高適應性負荷預測新聞事件相關的文本數據的引入， 有效提升在特定事件發生時負荷預測精確度Load News Saney'slockdowepectedtodecrsaseska ENens.

increasingnsideuialelechicitytsetoaaingto Loafr Newsc Apoveronitageisenpectedtaaffectelecnicityloatkwh) Temcomercialdddusptaleergyuage (wh Ligherpowgrloadaningpeakkioun (cWh) wthaaopsconmpton.Anlie 1200012000

500

DNew11000WiNea1100011000WiNea11000100001000090009001380008000400070007000(a)20 40 60(b)20 60 80(C)疫情封城商業活動帶來居民用電量上升測精確度：nCroundTrutheCare4TexniarPronptWiFitereaNers區域大停電基于新聞和負荷數據的TA-LF預測效果普遍優于現有方法TABLETPERFORMANCEMETRICSOFDIFFERENTMODELS7000iseiTextnalPrtmpiwithNon.tuteredNews(Canse2TexhnlPrompewihourNewCaseHCulyNumenePromptModel MSE RMSE MAE 161LSTMA481.006.30SARIMA475200.06ReFormer161LSTMA481.006.30SARIMA475200.06ReFormer169355.11Informet216422.275689.35 421.82Accuracy82.08%89.93%6500SUOY

411.53 283.97 11.26% 89.93%465.21 331.17 11.01% 88.656AutoFormer 224497.31 473.81 323.89 1.93% 89.20%ITA-LF(CaseI)154388.74392892216.566.71%93.92%ITALE(Case3)107780.74328.30182.546.09%94.70%ITA-LE(Case2)89334.67298.89166.275.42%95.06%TTA-LF(Case4) 66818.94 258.49 144.68 4.65% 95.616基于大語言模型實現高適應性負荷預測預測效果普遍優于現有方法，在不同時間和地理維度的適應性強，顯著提升預測的適應性和精確度澳大利亞不同地區日前負荷預測 澳大利亞不同典型天日前負荷預測基于LLM的負荷預測顯著提升準確性和可靠性，優化對突發變化的應對， 突出了語言處理在整合非結構化信息中的作用標志負荷預測及時序決策研究范式的轉變XaWangMFeng,JQiu,JGuJZhad,Eromnewstoforecastlntegratingeventanalvsismlmbasedtimeseriesforecastingwithreflection.ThethityEighthAnhuaContefence:onNeuralformatianProcessingSystems(NeuriPs12024.調度大模型研究背景基于前期研究，我們發現可以將調度、市場行為以大語言模型的形式建模（語言模型化）解決傳統調度支撐體系中調度行為沒有有效建模工具的問題我們希望實現調度行為數據（包含語音拓撲結構文本等多模態數據）隨調度規程及系統工況等數據的統表示，基大語言模型多智能體實現調度行為的理解推理，操作序列生成，智能博奔策略生成，市場波動響應及決策優化等自標提高調度安全性與效率。更適應雜開放場帶 更安全生成操作序列 更可靠在線決家人類調度與 建模 室動學習和處理復雜調控任務 調度操作序列生成系統 實現調度與市場決策推市場行為 工具調用優化 理與智能生成能力電力調度與市場 目標調度多模態數據 行為大語言模型（百志，語音）解決X目標X成效調度及市場行為缺少有效建模工具

建立基于大模型智能體的調瘋行方語言模型化與調度決策智能生成的技術框架

支撐復雜開放場景下的調度決策推理與智能生成調度大模型數據處理初版領域數據集教材，論文集，章程等 M調度場景數據等

調度大模型交互頁面DispatchLLM-70bPapers,Textbooks,Regulations DispatchPrograminstruction";"pescribethenainreasonforwinding.failureinelectricaltransformers."input":"<noinput>"大模型訓練數據集清除歷更對活 配發送大模型訓練數據集領域對話問答數據集input":"cnoinput>"領域對話問答數據集

業務場景支持rideanexanpleofa-statistic.relatedto.transformerfaults." 經濟調度output','statisticsshowthatwindingfailu quentlycau taults."操作監護stressdurirgfaultscanbeimplemented."

黑啟動調度大模型評價指標用調表達

測試集評測體系多樣性準確性創造性表達性

評測圍繞調度大模型在事實性邏輯性、穩定性、公平性、安全性、事實性 表達能力六大類二十四個子維度展開評估。E 公平性

電力大模型評測體系

測試集題型設定客觀題：判斷題、選擇題、問答題主觀題：問答題穩定性 評測方法文法 數據

穩定性

客觀題：GPT-4+評測腳本穩定性

穩定性 主觀題：GPT-4+人T評測General.Meeting.2024(BestPaperSession).傳統經濟學仿真面臨的困難

傳統方法大多依賴于數學模型。當仿真涉及多個參與者和復雜策略時，傳統方法往往難以應用，因為計算和分析的復雜度極高。動態博奔求解難度大：在動態和不完全信息的博奔情境中，傳統方法很難求得收斂解。泛化性較差：對于那些需要快速適應新信息和變化的實際應用場景，傳統的數學方法缺之靈活性。大模型經濟學仿真的潛力推理能力：LLMs擁有處理復雜問題和理解和分析復雜的博奔策略。泛化能力：得益于LLM出色的zero-shot能力， 快速適應市場的動態變化結合大量歷史案例，提高仿真的準確性和效率。代理模擬：將LLM與多代理仿真結合通過模擬市場中player行為或策略，為市場仿真提供了—種新的思路研究進展背景回顧 基于大語育模型的市場仿真般性結構框圖市場仿真基礎單元：市場主體市場環境和規則市場外部性在電力市場中，分別對應：”網源荷儲“主體和監管主體電力系統和市場規則、系統和市場外部擾動。大模型技術應用：直接交易決策建模新市場規則輔助建模、外部擾動參數生成決策干擾 交易者 大模型決策技術 SBD 交易決初始資本，生產計劃 模型輸入 提示語工程 模型輸出 交易量

交易前風險價值情緒偏好 大模型微調 交易價格 決外部干擾 市場知識、博奔預判 COTRAG/MOE 交易時點擾動參數生成

決策干擾 組織

大模型輔助

規則設計間接影響

直接決定

決策集中決策數據采集大模型生成

知識。預判更新

機制設計

交易市場信息公示 ? 輸入 寬易出國際形勢

匹配出清

清機制經濟形勢 交易價值意識形態 損益結算、計劃調整 交易影響 輸出市場內部

資本損益 市場出清結果33研究進展背景回顧 提示詞工程和檢索增強生成技術提樂詞工程(PromptEngineering):模 檢索增強生成(Retrieval-Augmented擬電力交易員工作環境，給出機組加況斷Generation，RAG）可適配、理解現貨和備用面阻塞、燃料成本、碳成本，系統運行情況市場相關論文、政策文件國內外市場研報等模式化提示語.引導LLM思考方向做更深 仿真模型數據、市場運行數據、系統工況數據度逐步推理： 等多場景多模態數據，LLM無需增量訓練即可初步理解應用領域知識標準Prompt思維鏈（CoT)） 思維樹（ToT) 提取Input npu input 各類型文檔 文本 文本塊提示詞工程 記憶 同量存儲知識尚答罐結果Output indhinoStandardProripting ChainofThoughis TreeofThoughts

大語言模型提示詞工程框架對比 檢索增強生成技術框架34基于大語言模型的碳市場均衡分析均衡的重要性企業確定供需平衡點，幫助企業制定合理的碳排放策略政策制定者提高市場效率優化政策設計，促進碳排放權的有效配置

香港中文大琴（深圳）TheChineseUniyersityofHongKong,Sherzher大語言模型優勢

現有軒究周限械依賴數學模型：傳統方法大多依賴數學模型計算和分析復雜度高復雜環境求解本難仕動態和不元全信惠的情境中，傳統方法難以構建數值解2泛化性較差：傳統方法在應對新信息和變化時缺之靈活性難以捕捉復雜市場動態：隨著數據和復雜性增加傳統方法難以全面精確地捕捉市場動態精確理解與分析市場動態：大語言模型在處理復雜數據和市場動態方面表現出色，能夠深入理解市場機制，提供精確分析。強大的推理與適應能力：大語言模型具備卓越的推理能力和泛化能力能夠迅速適應場的動態變化提供高精度的碩結果多主體策略模擬與優化：將大語言模型與代理模型結合，能有效模擬多主體行為和策略，顯著提升數值解的求解效率和準確性基于大語言模型的碳市場均衡分析求解框架 多代理求解策略 均衡求解 模型提示詞 工具

香港中文大學（深圳）TheChineseUniversityofHongKongShenzher均衡求解否碳市場設定 構建均衡求解否

多代理判斷策略 均衡判斷 模提示詞 工具

均衡判斷

碳市場均衡解是核心技術指令工程 工具調用 多代理模型定義設計和優化提示詞定義：動態調用外部工具或定義：由多個自主決策的代引導大語言模型生成所需輸出函數完成特定任務 理組成，模擬市場參與者行為應用：構建求解策略和判斷應用：利用求解工具和判斷應用：各代理執行特定任務策略提示詞 工具，特別是通過Python進 如生成、評估和調整策略，最優勢：提高模型響應的準確行均衡求解 終求解市場均衡。性和效率 優勢：提高求解精度和效率優勢：提供更準確的市場預測和均衡解。基于大語言模型的碳市場均衡分析碳市場模型構建

香港中文大學（深圳）TheChinesiUnivsityofHongKonghezh控排企業 碳市場Q 企業行為：可自行選擇買入 價格決定機制：供賣家 或賣出碳配額（決策變量） 平衡量，企業價格彈性系數Q. 企業屬性：初始富余碳配額 機會收益：最后一期量，企業價格彈性系數P 企業目標：在滿足履約的同買家Qa 收益之和買家

Q1+Q42

碳價格*（1+預期上漲率)*(1—配額折算率)*剩余的碳配額量數據來源與處理A B 碳市場交易 求解所需周期各2 幸度凈交易額加權價格企業 仿真數據3202101 9148.83824170Xingtopo

企業的凈交易配 可供實驗的碳202102 Bos51J6421u7Xingtalpou212103 5352.48660377Xintoipox

碳市場企業 額量和加權價格 市場企業5202104 5554157(91Xingtaiprn （富余碳配額6202201 5156.24271605Xiogtoipoe機組信息 回歸分機組信息 回歸分20220 565948357141Xingtuipom

碳市場企業

系數顯著 量，價格彈性)9202204 2317681342164133Xingtaipov 配額與排放數據 國舊系款電：3.160367029089367162023Q 16964.884y593Xingtaipou 電話：電：825152265417496948基于大語言模型的碳市場均衡分析

香港中文大學（深圳）TheChineseUniversityofHongKong,Shenzher結果示例：指令工程 結果示例：工具調用 代碼示例：多代理模型KKT方程并求解綜上，基于碳市場的設定，寫一下四個玩家的 評估模型回應生成質量KKT方程并求解好的，我們將這些具體的值代入方程，并使用SymPy來求解，以下是完款的代實現 mpt.eualuationprompt.gen(strategy,finalresponse)為了求解四個玩家在破市場中的KKT方程并找到最優的好和好，的表 evaluation_output,evaluation_cost達式，我們需費聯立方我并求解。讓我們詳細推導并實現代碼。 chatgpt.agent(evaluationprompt)syhpyjsspKKT條件 seore_mateh.re.search(rCandinouotaenienarit我們需要滿足以下KKT禁件1.Stationarity,拉格朗日菌數對b，的偏導數應為零。

b21/b22.b23,h24sp.symbo1st/t//2hbi0 if.score_natch:b31b32.b33.b34ssp.synbolsl3152tis/b57 score-score b41b42b43b442PrimalFeasiblity約束條件A+二f-Qu0應滿足。

tanbda2anbdasTantdaaasn.stlse

rst(store)3.DualFeasibility:拉格朗白乘子入≥04.ComplementarySlackness:A.(AS)=0 a1val.az.val.evata4valscoreeAIValA2Va1UA3VaTA4VaU pritebyeidscorsfoundnithe定義變量和參數 valeval我們假設奇個公司的碳配額需求函數為；Qu-ap+hu me 評估模型生成解是否為均衡解價格P為：w-=de.sso.Eqtsp.d defeuuiltelmjidge(game_setting;sr-response):w-=dprompt-equilibriunprompt(gamesetting,拉格朗日函數 srresponserequiltbriumresponsechatgpt_agent(prompt)拉格朗日函數可以寫為：

Cteaned.pythoncodeC=2PQ(+nO-)P(AS)+MA clean_markdovn.code(equilibriumresponse)S.)其S-Q.

returt.execute.python_code(cleaned_python,code)清晰用網頁端的效果代替。基于大語言模型的碳市場均衡分析

香港中文大學（深圳）TheChineseUniversityofHongKong,Shenzhe各類型機組占比情況 企業富余碳配額情況 企業季度價格彈性系數情況機2196600 64500300MW煙煤機

組 30057%$300MW燃