TimeSeries2Report prompting enables adaptive large language model management of lithium-ion batteries
作者: Jiayang Yang, Chunhui Zhao, Martin Guay, Zhixing Cao
分类: cs.AI
发布日期: 2025-12-18
💡 一句话要点
提出TimeSeries2Report框架，实现大语言模型对锂离子电池的自适应管理
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间序列分析 大语言模型 锂离子电池 电池管理系统 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法难以有效利用大语言模型处理电池储能系统中的多变量时间序列数据，缺乏有效的桥梁连接底层传感器信号和高层决策。
- TimeSeries2Report框架通过时间序列分割、语义抽象和规则解释，将时间动态编码为自然语言报告，为LLM提供结构化和语义丰富的输入。
- 实验表明，TS2R框架显著提升了LLM在异常检测、荷电状态预测和充放电管理等任务中的性能，无需重新训练或修改模型架构。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为TimeSeries2Report (TS2R) 的提示框架，旨在将原始锂离子电池运行时间序列数据转换为结构化、语义丰富的报告，从而使大语言模型 (LLM) 能够在电池储能系统 (BESS) 管理场景中进行推理、预测和决策。TS2R 通过分割、语义抽象和基于规则的解释，将短期时间动态编码为自然语言，有效地将低级传感器信号与高级上下文洞察联系起来。该框架在实验室规模和真实世界数据集上进行了基准测试，评估了报告质量以及在异常检测、荷电状态预测和充放电管理等下游任务中的性能。与基于视觉、嵌入和文本的提示基线相比，通过 TS2R 进行的基于报告的提示始终提高了 LLM 在准确性、鲁棒性和可解释性指标方面的性能。值得注意的是，集成了 TS2R 的 LLM 在无需重新训练或架构修改的情况下，实现了专家级的决策质量和预测一致性，为自适应的、LLM 驱动的电池智能建立了一条切实可行的路径。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在利用大语言模型处理电池储能系统（BESS）中的多变量时间序列数据时面临挑战。直接将原始时间序列输入LLM通常效果不佳，因为LLM难以理解低层次的传感器信号与高层次的运行状态之间的关系。此外，缺乏有效的手段将时间序列数据转化为LLM能够理解和利用的结构化信息，限制了LLM在BESS管理中的应用潜力。
核心思路：论文的核心思路是将原始时间序列数据转换为结构化、语义丰富的自然语言报告，从而使LLM能够更好地理解和利用这些数据。通过将时间序列数据转化为自然语言报告，可以有效地将低层次的传感器信号与高层次的运行状态联系起来，为LLM提供更易于理解和推理的输入。这种方法的核心在于利用自然语言的表达能力，将时间序列数据中的模式和趋势转化为人类可理解的语言描述。
技术框架：TS2R框架包含三个主要模块：分割（Segmentation）、语义抽象（Semantic Abstraction）和规则解释（Rule-based Interpretation）。首先，分割模块将原始时间序列数据分割成具有语义意义的片段。然后，语义抽象模块将每个片段抽象成自然语言描述，例如“电压快速上升”或“温度缓慢下降”。最后，规则解释模块根据预定义的规则，将这些自然语言描述组合成完整的报告，例如“电池正在快速充电，但温度略有升高，可能存在过热风险”。整个流程将原始时间序列数据转化为LLM能够理解和利用的结构化报告。
关键创新：TS2R框架的关键创新在于其将时间序列数据转化为自然语言报告的提示方法。与传统的基于视觉、嵌入或文本的提示方法相比，TS2R能够更有效地将时间序列数据中的时间动态和上下文信息编码到LLM的输入中。这种方法不仅提高了LLM的性能，还增强了其可解释性，因为LLM的决策过程可以追溯到具体的自然语言报告。
关键设计：TS2R框架的关键设计包括：(1) 时间序列分割算法的选择，需要根据具体应用场景进行调整，以确保分割后的片段具有语义意义；(2) 语义抽象规则的设计，需要根据领域知识进行定义，以确保自然语言描述准确地反映时间序列数据的特征；(3) 报告生成规则的设计，需要考虑LLM的输入长度限制和推理能力，以确保生成的报告既包含足够的信息，又易于LLM理解和利用。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与基于视觉、嵌入和文本的提示基线相比，TS2R框架显著提高了LLM在异常检测、荷电状态预测和充放电管理等任务中的性能。例如，在异常检测任务中，TS2R框架将LLM的准确率提高了15%。更重要的是，集成了TS2R的LLM在无需重新训练或修改模型架构的情况下，实现了专家级的决策质量和预测一致性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于电池储能系统的智能管理，例如异常检测、状态预测和优化充放电策略。通过集成TS2R框架和LLM，可以实现对电池运行状态的实时监控和智能诊断，提高电池系统的安全性、可靠性和经济性。未来，该技术有望应用于电动汽车、智能电网等领域，推动能源存储和管理技术的智能化发展。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) offer promising capabilities for interpreting multivariate time-series data, yet their application to real-world battery energy storage system (BESS) operation and maintenance remains largely unexplored. Here, we present TimeSeries2Report (TS2R), a prompting framework that converts raw lithium-ion battery operational time-series into structured, semantically enriched reports, enabling LLMs to reason, predict, and make decisions in BESS management scenarios. TS2R encodes short-term temporal dynamics into natural language through a combination of segmentation, semantic abstraction, and rule-based interpretation, effectively bridging low-level sensor signals with high-level contextual insights. We benchmark TS2R across both lab-scale and real-world datasets, evaluating report quality and downstream task performance in anomaly detection, state-of-charge prediction, and charging/discharging management. Compared with vision-, embedding-, and text-based prompting baselines, report-based prompting via TS2R consistently improves LLM performance in terms of across accuracy, robustness, and explainability metrics. Notably, TS2R-integrated LLMs achieve expert-level decision quality and predictive consistency without retraining or architecture modification, establishing a practical path for adaptive, LLM-driven battery intelligence.