Behavioral Generative Agents for Energy Operations
作者: Cong Chen, Omer Karaduman, Xu Kuang
分类: cs.AI, eess.SY
发布日期: 2025-06-14
备注: 33 pages, 14 figures
💡 一句话要点
提出基于生成式Agent的能源运营消费者行为建模方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成式Agent 能源运营 消费者行为建模 大型语言模型 能源政策
📋 核心要点
- 能源运营中消费者行为建模面临不确定性、行为复杂性和数据稀缺等挑战，现有方法难以准确模拟。
- 利用大型语言模型驱动的生成式Agent，模拟客户在动态能源运营中的决策过程，更贴近真实用户行为。
- 实验表明，Agent在简单场景下表现更优，复杂场景下性能下降但保持个性化偏好，验证了其在能源管理模拟中的价值。
📝 摘要（中文）
由于固有的不确定性、行为复杂性和有限的经验数据，准确地模拟能源运营中的消费者行为仍然具有挑战性。本文提出了一种新方法，利用生成式Agent（由大型语言模型驱动的人工Agent）来真实地模拟动态能源运营中的客户决策。结果表明，这些Agent在简单的市场场景中表现得更优、更理性，而随着任务复杂性的增加，它们的性能变得更加多变和次优。此外，这些Agent表现出异质的客户偏好，始终保持着独特的、由角色驱动的推理模式。研究结果突出了将生成式Agent集成到能源管理模拟中的潜在价值，从而改进能源政策和激励计划的设计和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：能源运营中的消费者行为建模是一个复杂的问题，现有的方法往往难以捕捉到消费者行为的细微差别和不确定性。传统的基于规则或统计模型的建模方法，无法很好地处理消费者行为的异质性和动态性。此外，由于缺乏足够的经验数据，模型的训练和验证也面临挑战。
核心思路：本文的核心思路是利用生成式Agent来模拟消费者的决策过程。生成式Agent由大型语言模型驱动，可以根据给定的情境和目标，生成合理的行为序列。通过让Agent与能源市场进行交互，可以模拟出真实的消费者行为，从而为能源政策的制定和优化提供依据。这种方法能够更好地捕捉消费者行为的复杂性和异质性，并且可以利用大型语言模型的知识和推理能力来弥补经验数据的不足。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个模块：1) 环境建模：构建能源市场的模拟环境，包括能源价格、供需关系等因素。2) Agent设计：设计生成式Agent，包括Agent的角色设定、目标函数和行为策略。3) 交互模拟：让Agent与环境进行交互，模拟消费者的决策过程。4) 结果分析：分析Agent的行为数据，评估能源政策的效果。Agent通过大型语言模型进行决策，模拟不同消费者在不同情境下的行为。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将生成式Agent应用于能源运营中的消费者行为建模。与传统的建模方法相比，生成式Agent可以更好地捕捉消费者行为的复杂性和异质性，并且可以利用大型语言模型的知识和推理能力来弥补经验数据的不足。此外，该方法还可以用于模拟不同能源政策的效果，从而为政策制定者提供决策支持。
关键设计：Agent的角色设定是关键设计之一，不同的角色代表不同的消费者类型，例如，对价格敏感型、环保型等。Agent的目标函数需要根据角色的特点进行设计，例如，价格敏感型Agent的目标是最小化能源支出，环保型Agent的目标是减少碳排放。行为策略则决定了Agent如何根据当前的环境和目标来选择行动。具体参数设置和损失函数细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，生成式Agent在简单的市场场景中表现出更优和更理性的行为，随着任务复杂性的增加，性能有所下降，但仍然保持了异质的客户偏好和角色驱动的推理模式。这些发现验证了将生成式Agent集成到能源管理模拟中的潜力，为改进能源政策和激励计划提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于能源政策制定、智能电网设计、需求侧响应优化等领域。通过模拟不同消费者在不同政策下的行为，可以评估政策的有效性，并为政策制定者提供决策支持。此外，该方法还可以用于优化智能电网的运行，提高能源利用效率，降低碳排放。未来，该技术有望推动能源行业的智能化和可持续发展。
📄 摘要（原文）
Accurately modeling consumer behavior in energy operations remains challenging due to inherent uncertainties, behavioral complexities, and limited empirical data. This paper introduces a novel approach leveraging generative agents--artificial agents powered by large language models--to realistically simulate customer decision-making in dynamic energy operations. We demonstrate that these agents behave more optimally and rationally in simpler market scenarios, while their performance becomes more variable and suboptimal as task complexity rises. Furthermore, the agents exhibit heterogeneous customer preferences, consistently maintaining distinct, persona-driven reasoning patterns. Our findings highlight the potential value of integrating generative agents into energy management simulations to improve the design and effectiveness of energy policies and incentive programs.