EMNLP 2026|TimeSage-EV:面向演化环境的智能体时间序列分析基准。让 AI 每个月写一份分析报告,它能坚持多久
TimeSage-EV构建严格时间截止、按月更新的演化环境基准,覆盖6大领域60个场景,每个场景连续24期,评估智能体的结构化问答与报告生成。实验显示GPT-5.4以86.0分居首,但归因和预测仍是短板;长期运行还暴露性能衰退、时间对齐错误及记忆负担。加入自进化技能库的TimeSage-1.0使Gemma-4-31B总分提升5.83分。
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TimeSage-EV构建严格时间截止、按月更新的演化环境基准,覆盖6大领域60个场景,每个场景连续24期,评估智能体的结构化问答与报告生成。实验显示GPT-5.4以86.0分居首,但归因和预测仍是短板;长期运行还暴露性能衰退、时间对齐错误及记忆负担。加入自进化技能库的TimeSage-1.0使Gemma-4-31B总分提升5.83分。
论文提出跨地域数据中心调度平台DCcluster-Opt,融合任务轨迹、电价、碳强度和气象数据,以强化学习联合优化任务时空分配与制冷控制,并探索基于LangGraph的大模型智能体。实验显示SAC可降低成本和碳排放,PPO制冷控制进一步降低能耗;项目提供Gymnasium接口、训练示例及MIT许可开源代码。
文章介绍湖南配网停电分析的AI工程实践:基于光明电力大模型,组合3个专业小模型与1个智能体,接入8大系统59项数据,实现信息结构化、一致性研判、原因诊断和报告生成。系统已覆盖全省14个地市,自动生成1.85万余份报告、诊断14万余项问题,并向27家单位推广。
研究面向分布式光伏、储能参与的电力市场,将系统运营商与用户侧主体建模为多智能体强化学习参与者,联合研究调度、动态定价和策略性需求响应。开源平台Energy-Net采用Gym风格接口,支持PPO、SAC、TD3等算法,并通过8类场景展示价格机制、备用调用和用户交易行为间的权衡。
广东电网数智运营中心招标电力领域大模型本体安全智能测评项目,预算725.58万元。项目拟研究安全评测体系、方法、数据与路径,研制人机协同多智能体自动化评测工具,并在典型电力大模型及应用场景中建设示范应用,服务期至2028年12月。
国网江苏电科院在±800千伏姑苏换流站部署“巡鸮”监盘智能体,利用AI语义理解、事件关联和专业知识库处理海量告警与录波数据。平台可在数秒内识别异常,并于故障后十余分钟生成分析快报;目前已辅助完成4次直流线路故障分析,支持21类运行操作和10类典型异常事件研判。
国网河北披露人工智能在电网生产一线的多项实践:无人机图像模型可识别22类配网缺陷,准确率超90%;低压停电研判系统基于电力大模型整合营配数据,故障分析准确率超97%;时序大模型典型日负荷预测精度超98%。多智能体工作台还集成57项工具,用于造价、电费核算和经营分析。
开源框架tellegen将潮流与最优潮流计算部署到浏览器,并开放WebMCP接口,使AI智能体可检查设备、查询结果和开展参数实验,方案应用仍需人工批准。项目提供MIT许可代码与在线演示;Texas7k浏览器DC OPF中位耗时约328毫秒,148组算例目标值与参考结果偏差控制在1%以内。
论文面向澳大利亚电力市场储能竞价,以LLaMA大模型读取市场公告并动态生成风险参数,再由分布式深度强化学习智能体执行竞价。研究用98条公告构造1576条微调样本,在南澳数据测试中总利润由120.34万美元增至134.38万美元,提升约11.66%,并报告尾部风险与决策耗时。
ABB厦门工业中心建设包含12.3MWp光伏、600kW/1.2MWh储能及柔性负荷的绿色微电网。ZEE600平台按15分钟滚动预测发电与负荷,准确率超过90%,并由多个智能体协同优化运行策略。项目实现绿电本地消纳接近90%、用电成本下降约20%,年减排约1.34万吨。
MAADBench面向LLM多智能体系统异常检测,以程序化方式生成具有确定性真值的多领域依赖任务,自动验证并标注每一步行为,摆脱LLM-as-judge和人工标注。其发布的MAADBench-Full含5,200条步级标注轨迹,并支持接入新模型持续刷新。对25种检测器的评测显示,现有方法步级定位能力普遍不足,低监督场景下性能下降明显。
云南电网启动2026年第二批信息化专项采购,覆盖供应链应急指挥、电网发展诊断、调度自动化虚拟运维、智慧调度监视及电力巡检等多类智能体建设,并配套低代码平台、边缘计算节点和数字孪生应用,呈现人工智能在电网运营、调度、巡检与管理场景中的工程化部署方向。
论文面向港口微电网电动转运车充电调度,建立兼顾无冲突路径与电池健康的协同优化模型,并采用基于Q-learning的多智能体强化学习滚动求解。该框架将大规模全时域问题拆分为短时子问题,显著压缩决策变量规模;仿真还比较了启发式算法、MADDPG及所提方法的调度表现。
研究针对流域级水风光日内调度的实时性和不确定性,提出多智能体强化学习鲁棒调度框架,引入误差智能体进行对抗式训练,并利用条件变分自编码器融合运行状态与专家策略,实现安全加速训练。结果表明,该方法可无延迟生成调度指令并提升策略鲁棒性与约束收敛速度。
南方电网人工智能科技有限公司启动输变配安业务边缘智能体项目招标,计划研发基于电鸿、面向边侧部署的AI智能体平台及诊断决策体系,以应对边缘算力薄弱、多源数据治理困难、算法部署更新困难和风险预警滞后等问题。平台研发概算220.3万元,另采购2台AI智能体一体机,概算62.83万元。
南方电网介绍人工智能驱动新型电力系统的建设实践,已布局770个应用场景并建设自主可控平台。电网断面控制智能体可在5秒内生成兼顾安全、消纳和经济性的策略;智能巡检覆盖全部输电线路,累计发现缺陷338.34万处,人工阅片替代率超过80%,并探索以电价和绿电信号调度算力负荷。
报告面向高功率密度、高可靠性的近限电机设计,提出MotorOS全生命周期闭环方案。系统以设计智能体组织七阶段流程,由AI、物理求解器和工程师协同完成指标转换与多约束优化,使指标转换由数天缩短至1秒,设计优化由数周缩短至5分钟,并强调工程证据、适用边界与责任约束。
研究提出隐私保护量子多智能体深度强化学习QMADRL-PI,用公共气象信息改善局部Volt/Var协同,并借助量子测量噪声实现差分隐私。每个智能体仅约56个参数,在IEEE 33及141节点系统消除电压越限,并在180量子比特处理器上完成策略执行验证。
研究提出隐私保护量子多智能体深度强化学习QMADRL-PI,用公共气象信息改善局部Volt/Var协同,并借助量子测量噪声实现差分隐私。每个智能体仅约56个参数,在IEEE 33及141节点系统消除电压越限,并在180量子比特处理器上完成策略执行验证。
融和元储与汇川技术拟围绕储能PCS、绿电直连、工艺级虚拟电厂和AI工业能源智能体开展合作,打通设备状态、负荷预测、能源调度与交易决策。文章还列举电网调度、电力交易和虚拟电厂智能体案例,并给出降本7%—15%、储能收益提升25%以上等运行成效。