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Zero-Shot Load Forecasting Framework Based on Large Language Models: Multi-Task Learning for Integrated Energy Systems
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于大型语言模型的零-shot负载预测框架，旨在应对集成能源系统中的负载预测复杂性与不确定性。实验结果表明，该框架在传统和零-shot场景下均优于现有方法，显示出在智能电网和可再生能源集成中的应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种基于大型语言模型的零-shot负载预测框架。
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该框架旨在应对集成能源系统中的负载预测复杂性与不确定性。
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研究特别关注可再生能源渗透加剧的背景下的负载预测问题。
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通过多任务学习和相似性对齐来提高负载预测的准确性。
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实验结果显示，该框架在传统和零-shot场景下均优于现有方法。
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该框架展示了在智能电网和可再生能源集成方面的应用潜力。
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