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。

本文探讨了联邦学习在智能电网中的应用，强调其在数据隐私保护和提升能源利用效率方面的优势。研究提出了多种基于联邦学习的模型，应用于负载预测、电动汽车和故障诊断等领域，展示了其在保护用户隐私和提高数据分析准确性方面的潜力。同时，文章讨论了联邦学习面临的挑战及未来研究方向。