本公开提供了内容推荐方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及大模型、LLM(Large Language Model，大语言模型)、智能搜索、信息流、计算机视觉等领域。具体实现方案为：根据针对对象的推荐场景信息、推荐候选集信息以及对象的对象相关信息其中至少一种信息，生成提示信息；将提示信息输入大语言模型，得到与提示信息相对应的输出信息；以及根据输出信息，生成针对对象展示的推荐内容。
本发明涉及的是一种平抑风电波动的飞轮储能系统分层能量调度优化方法。种平抑风电波动的飞轮储能系统分层能量调度优化方法，其包括步骤(1)SCADA数据处理(Supervisory Control And Data Acquisition，即数据采集与监视控制系统数据处理)及步骤(2)能量调度；步骤(1)中利用SCADA系风电实时功率变化量Pw和飞轮储能系统荷电状态；在系统决策中，将风电实时功率变化量Pw和飞轮储能系统SOC作为输入，采用自收敛麻雀算法获得飞轮储能的实时输出Pfw；步骤(2)中，采用可变多增益指数趋近律的滑模控制算法优化飞轮储能充放电全过程，平滑飞轮储能的充放电波动，提高系统鲁棒性。
