Large Language Model Interface for Home Energy Management Systems
作者: François Michelon, Yihong Zhou, Thomas Morstyn
分类: cs.AI
发布日期: 2025-01-14
备注: 13 pages conference paper
期刊: Proc. 16th ACM Int. Conf. on Future and Sustainable Energy Systems, e-Energy 2025, pages 590-602, 2025
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的界面以优化家庭能源管理系统
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 家庭能源管理 大语言模型 用户交互 参数生成 智能家居 可再生能源
📋 核心要点
- 现有的家庭能源管理系统对用户的技术要求较高，普通用户难以有效使用，导致系统潜力未能充分发挥。
- 本文提出了一种基于大语言模型的用户界面，能够理解用户的非标准输入并生成符合要求的参数，从而简化HEMS的使用。
- 实验结果表明，所提界面在参数检索准确率上达到了88%，显著优于传统方法，展示了LLM在实际应用中的潜力。
📝 摘要（中文）
家庭能源管理系统（HEMSs）帮助家庭根据电力系统信号调整电力使用，降低能源费用并增强需求侧灵活性。然而，缺乏技术背景的用户可能难以有效使用HEMSs，因为这些系统需要格式良好的参数化以反映能源资源、房屋特征和用户需求。为此，本文提出了一种基于大语言模型（LLMs）的界面，能够与用户互动，理解并参数化用户的“格式不良的答案”，并输出格式良好的参数以实施HEMS。我们还采用了Reason and Act方法（ReAct）和少量示例提示技术以提升LLM性能。通过综合评估，所提出的LLM基础HEMS界面实现了88%的平均参数检索准确率，优于未使用ReAct和/或少量示例提示的基准模型。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决家庭能源管理系统（HEMSs）在用户交互中的技术门槛，尤其是普通用户在输入格式不规范时的使用困难。现有方法往往无法有效处理用户的非标准输入，导致参数化过程复杂且低效。
核心思路：论文提出了一种基于大语言模型（LLMs）的界面，通过与用户的互动，理解其输入并生成格式良好的参数。这种设计旨在降低用户的技术要求，使其能够更轻松地使用HEMSs。
技术框架：整体架构包括用户输入处理、参数生成和反馈机制三个主要模块。用户通过界面输入信息，模型解析并生成所需参数，最后将结果反馈给用户。
关键创新：最重要的技术创新在于结合了Reason and Act方法（ReAct）和少量示例提示技术，以提升LLM的交互性能。这种方法使得模型能够更好地理解用户的意图并生成准确的参数。
关键设计：在参数设置上，采用了适应性提示和动态反馈机制，以优化用户体验。损失函数设计上，重点考虑了参数检索的准确性和用户交互的流畅性，确保模型在多轮交互中保持高效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的LLM基础HEMS界面在参数检索准确率上达到了88%，显著优于未使用ReAct和/或少量示例提示的基准模型，展示了该方法在用户交互中的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、能源管理和可再生能源集成等。通过简化用户与HEMSs的交互，能够有效降低家庭能源使用成本，提升用户的参与度和满意度。未来，该技术有望推广至更广泛的能源管理场景，促进可持续发展。
📄 摘要（原文）
Home Energy Management Systems (HEMSs) help households tailor their electricity usage based on power system signals such as energy prices. This technology helps to reduce energy bills and offers greater demand-side flexibility that supports the power system stability. However, residents who lack a technical background may find it difficult to use HEMSs effectively, because HEMSs require well-formatted parameterization that reflects the characteristics of the energy resources, houses, and users' needs. Recently, Large-Language Models (LLMs) have demonstrated an outstanding ability in language understanding. Motivated by this, we propose an LLM-based interface that interacts with users to understand and parameterize their ``badly-formatted answers'', and then outputs well-formatted parameters to implement an HEMS. We further use Reason and Act method (ReAct) and few-shot prompting to enhance the LLM performance. Evaluating the interface performance requires multiple user--LLM interactions. To avoid the efforts in finding volunteer users and reduce the evaluation time, we additionally propose a method that uses another LLM to simulate users with varying expertise, ranging from knowledgeable to non-technical. By comprehensive evaluation, the proposed LLM-based HEMS interface achieves an average parameter retrieval accuracy of 88\%, outperforming benchmark models without ReAct and/or few-shot prompting.