主动型人工智能家庭能源管理系统：用于居住负载调度的大型语言模型框架

于红博

摘要: 电力部门转型需要大幅增加住宅需求响应能力，然而家庭能源管理系统（HEMS）的采用仍受用户交互障碍的限制，需要将日常偏好转化为技术参数。虽然大型语言模型已被应用于能源系统作为代码生成器和参数提取器，但目前没有现有实现将LLMs作为自主协调器管理从自然语言输入到多设备调度的完整工作流程。本文提出了一种自主AI HEMS，其中LLMs自主协调多设备调度，从自然语言请求到设备控制，实现无需示范即可实现最佳调度。采用一个编排者与三个专家代理的分层架构使用ReAct模式进行迭代推理，实现动态协调而无需硬编码的工作流程，同时集成Google日历以进行上下文感知的截止日期提取。通过对三个开源模型在真实奥地利次日电力价格下的评估显示出显著的性能差异。Llama-3.3-70B成功地协调了所有情景下的所有设备，以匹配通过混合整数线性规划计算的成本最优基准，而其他模型虽然在单个设备性能上表现完美，但在同时协调所有设备方面则困难重重。渐进式提示工程实验表明，尽管模型具有一般推理能力，但分析性查询处理在没有明确指导的情况下仍然不可靠。我们开放源代码整个系统，包括编排逻辑、代理提示、工具和网络界面，以实现可重现性、扩展性和未来研究。

更新时间: 2025-10-30 15:33:52

领域: cs.AI,cs.MA,cs.SY,eess.SY

下载: http://arxiv.org/abs/2510.26603v1