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利用大型语言模型进行太阳能光伏评估

Created by
  • Haebom

作者

郭慕豪、翁阳

大纲

从卫星图像中准确检测和定位光伏 (PV) 板对于微电网和主动配电网 (ADN) 优化至关重要。现有方法缺乏算法或训练数据集的透明度，依赖于大量高质量的 PV 训练数据，并且难以在未经大量再训练的情况下推广到新的地理区域或多样化的环境条件。这些限制导致检测结果不一致，阻碍了大规模部署和数据驱动的电网优化。在本文中，我们探索了一种利用大规模语言模型 (LLM) 来应对这些挑战的方法。我们提出了一个基于 LLM 的 PV 评估 (PVAL) 框架，该框架涉及任务分解、输出规范化、少量提示以及使用精选且注释良好的 PV 数据集进行微调。PVAL 最大限度地降低了计算开销，同时确保了跨异构数据集的透明度、可扩展性和适应性。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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利用 LLM 提高太阳能电池板检测和定位的准确性、可扩展性和适应性。
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通过构建透明、可重复的自动化管道，为大规模可再生能源整合和优化电网管理做出贡献。
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通过任务分解、输出标准化、小样本提示和微调来克服LLM的局限性。
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Limitations：
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LLM 难以完成复杂的任务，例如多步骤逻辑过程、输出格式的一致性、视觉相似对象的错误分类、空间定位和量化。
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本文未介绍Limitations的具体内容。
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