Agentic AI Home Energy Management System: A Large Language Model Framework for Residential Load Scheduling

📄 arXiv: 2510.26603v1 📥 PDF

作者: Reda El Makroum, Sebastian Zwickl-Bernhard, Lukas Kranzl

分类: cs.AI, cs.MA, eess.SY

发布日期: 2025-10-30

备注: 34 pages, 9 figures. Code available at https://github.com/RedaElMakroum/agentic-ai-hems

💡 一句话要点

提出基于LLM的智能家居能源管理系统，实现住宅负荷优化调度

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 家庭能源管理系统 大型语言模型 智能代理 需求侧响应 住宅负荷调度

📋 核心要点

  1. 现有家庭能源管理系统(HEMS)因用户交互复杂，难以将用户偏好转化为技术参数，限制了其普及。
  2. 论文提出一种基于大型语言模型(LLM)的智能AI HEMS，作为自主协调器，直接从自然语言请求实现多设备优化调度。
  3. 实验表明，Llama-3.3-70B能够成功协调所有设备，达到与混合整数线性规划相当的成本优化效果，优于其他模型。

📝 摘要（中文）

电力行业的转型需要大幅提升住宅需求响应能力，但家庭能源管理系统(HEMS)的普及受到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，但目前还没有任何实现将LLM部署为自主协调器，管理从自然语言输入到多设备调度的完整工作流程。本文提出了一种智能AI HEMS，其中LLM自主协调多设备调度，从自然语言请求到设备控制，无需示例演示即可实现最佳调度。一个分层架构，结合了一个协调器和三个专家代理，使用ReAct模式进行迭代推理，从而在没有硬编码工作流程的情况下实现动态协调，同时集成谷歌日历以进行上下文感知的截止日期提取。使用奥地利实际日前电价对三个开源模型进行评估，揭示了显著的能力差异。Llama-3.3-70B成功地协调了所有场景中的所有设备，以匹配通过混合整数线性规划计算的成本最优基准，而其他模型实现了完美的单设备性能，但难以同时协调所有设备。渐进式的提示工程实验表明，尽管模型具有一般的推理能力，但在没有明确指导的情况下，分析性查询处理仍然不可靠。我们开源了完整的系统，包括编排逻辑、代理提示、工具和Web界面，以实现可重复性、扩展性和未来的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决家庭能源管理系统中用户交互复杂、需要专业知识配置的问题。现有方法需要用户手动将日常偏好转化为技术参数，增加了使用门槛，阻碍了HEMS的广泛应用。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型(LLM)的自然语言理解和推理能力，构建一个智能代理，直接理解用户的自然语言请求，并自主协调家庭设备的调度，从而降低用户的使用门槛。

技术框架：该系统采用分层架构，包含一个协调器和三个专家代理。协调器负责接收用户的自然语言请求，并将其分解为子任务，分配给相应的专家代理。专家代理包括：设备控制代理、日程管理代理和成本优化代理。这些代理使用ReAct模式进行迭代推理，动态协调设备调度，并集成Google Calendar获取上下文信息。

关键创新：该系统最重要的创新点在于将LLM作为自主协调器，实现了从自然语言输入到多设备调度的完整工作流程，无需人工干预或示例演示。这种方法摆脱了传统HEMS对硬编码工作流程的依赖，提高了系统的灵活性和适应性。

关键设计：系统使用ReAct模式进行迭代推理，允许代理在执行任务的过程中进行反思和调整。此外，通过渐进式的提示工程，优化了LLM的性能。具体参数设置和损失函数信息未知，论文侧重于系统架构和功能实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Llama-3.3-70B模型在所有场景中成功协调了所有设备，实现了与混合整数线性规划计算的成本最优基准相匹配的性能。其他模型虽然在单设备调度上表现出色，但在多设备协同调度方面存在不足。该研究还发现，即使是强大的LLM，在没有明确指导的情况下，处理分析性查询仍然存在挑战。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居、能源管理、需求侧响应等领域。通过降低HEMS的使用门槛，提高用户参与度，有助于实现更高效、更可持续的能源利用。未来，该系统可以扩展到更复杂的家庭能源管理场景，例如与电动汽车、储能系统等设备的集成。

📄 摘要（原文）

The electricity sector transition requires substantial increases in residential demand response capacity, yet Home Energy Management Systems (HEMS) adoption remains limited by user interaction barriers requiring translation of everyday preferences into technical parameters. While large language models have been applied to energy systems as code generators and parameter extractors, no existing implementation deploys LLMs as autonomous coordinators managing the complete workflow from natural language input to multi-appliance scheduling. This paper presents an agentic AI HEMS where LLMs autonomously coordinate multi-appliance scheduling from natural language requests to device control, achieving optimal scheduling without example demonstrations. A hierarchical architecture combining one orchestrator with three specialist agents uses the ReAct pattern for iterative reasoning, enabling dynamic coordination without hardcoded workflows while integrating Google Calendar for context-aware deadline extraction. Evaluation across three open-source models using real Austrian day-ahead electricity prices reveals substantial capability differences. Llama-3.3-70B successfully coordinates all appliances across all scenarios to match cost-optimal benchmarks computed via mixed-integer linear programming, while other models achieve perfect single-appliance performance but struggle to coordinate all appliances simultaneously. Progressive prompt engineering experiments demonstrate that analytical query handling without explicit guidance remains unreliable despite models' general reasoning capabilities. We open-source the complete system including orchestration logic, agent prompts, tools, and web interfaces to enable reproducibility, extension, and future research.