Large Language Models for Power Scheduling: A User-Centric Approach
作者: Thomas Mongaillard, Samson Lasaulce, Othman Hicheur, Chao Zhang, Lina Bariah, Vineeth S. Varma, Hang Zou, Qiyang Zhao, Merouane Debbah
分类: cs.CL, eess.SY
发布日期: 2024-06-29 (更新: 2024-11-14)
💡 一句话要点
提出基于LLM的电力调度架构，实现用户语音请求到资源分配的转换
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 电力调度 用户中心 语音识别 资源分配 电动汽车充电 优化问题
📋 核心要点
- 传统优化调度方案难以满足用户个性化需求，缺乏用户与机器之间的自然交互方式。
- 构建三个LLM代理，分别负责意图识别、参数识别和优化问题求解，实现用户语音请求到资源分配的转换。
- 在电动汽车充电场景下，使用Llama 3 8B进行实验，验证了所提出架构的有效性，并分析了不同prompt工程的影响。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的资源调度架构，利用大型语言模型（LLM）将用户的语音请求（VRQ）转换为资源分配向量，从而实现以用户为中心的电力调度。该架构包含三个LLM代理：意图识别代理，用于将请求转化为优化问题（OP）；OP参数识别代理；以及OP求解代理。为了评估系统性能，构建了一个电动汽车（EV）充电场景下的典型VRQ数据库。实验主要使用Llama 3 8B，并通过不同的prompt工程场景进行测试，结果表明该架构是有效的。性能分析揭示，建模真实世界问题时，候选OP集合越大，由于识别/OP分类噪声水平较高，最终性能可能会下降。所有结果和代码均已开源。
🔬 方法详解
问题定义：传统电力调度方案通常以系统为中心，难以满足用户个性化的需求，缺乏用户与机器之间的自然交互方式。用户需求难以被系统理解和执行，导致用户体验不佳。现有方法缺乏一种通用的、用户友好的接口，将用户的意图转化为机器可执行的指令。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，构建一个用户友好的接口，将用户的语音请求转化为资源分配向量。通过LLM，用户可以用自然语言表达自己的需求，系统则可以将这些需求转化为优化问题，并求解得到最优的资源分配方案。这种方法的核心在于弥合了用户与机器之间的语义鸿沟。
技术框架：该架构包含三个主要的LLM代理：1) LLM意图识别代理：负责将用户的语音请求（VRQ）转化为一个优化问题（OP），即确定用户希望达到的目标和约束条件。2) LLM OP参数识别代理：负责识别优化问题中的参数，例如电动汽车的电池容量、充电功率等。3) LLM OP求解代理：负责求解优化问题，得到最优的资源分配方案，例如每个电动汽车的充电功率和时间。整个流程是将用户语音转化为优化问题，再通过求解优化问题得到资源分配方案。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将大型语言模型应用于电力调度领域，构建了一个用户友好的、以用户为中心的调度架构。与传统的系统中心方法相比，该方法能够更好地理解用户的需求，并根据用户的需求进行资源分配。此外，该方法还能够处理复杂的、非结构化的用户请求，从而提高了系统的灵活性和适应性。
关键设计：论文中使用了Llama 3 8B作为基础LLM，并通过prompt工程来指导LLM完成不同的任务。Prompt工程的关键在于设计合适的prompt，使得LLM能够准确地理解用户的意图，并生成正确的优化问题和参数。此外，论文还构建了一个电动汽车充电场景下的典型VRQ数据库，用于评估系统的性能。论文分析了不同prompt工程场景对系统性能的影响，例如候选OP集合的大小对识别/OP分类噪声水平的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的基于LLM的电力调度架构能够有效地将用户的语音请求转化为资源分配方案。通过在电动汽车充电场景下进行测试，验证了该架构的有效性。研究发现，候选OP集合的大小会影响系统的性能，较大的集合可能导致识别/OP分类噪声水平升高，从而降低最终性能。所有结果和代码均已开源。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能电网、电动汽车充电、家庭能源管理等领域。通过LLM，用户可以使用自然语言控制家用电器、优化能源使用，提高能源效率和用户体验。未来，该技术有望实现更加智能、个性化的能源服务，促进能源的可持续发展。
📄 摘要（原文）
While traditional optimization and scheduling schemes are designed to meet fixed, predefined system requirements, future systems are moving toward user-driven approaches and personalized services, aiming to achieve high quality-of-experience (QoE) and flexibility. This challenge is particularly pronounced in wireless and digitalized energy networks, where users' requirements have largely not been taken into consideration due to the lack of a common language between users and machines. The emergence of powerful large language models (LLMs) marks a radical departure from traditional system-centric methods into more advanced user-centric approaches by providing a natural communication interface between users and devices. In this paper, for the first time, we introduce a novel architecture for resource scheduling problems by constructing three LLM agents to convert an arbitrary user's voice request (VRQ) into a resource allocation vector. Specifically, we design an LLM intent recognition agent to translate the request into an optimization problem (OP), an LLM OP parameter identification agent, and an LLM OP solving agent. To evaluate system performance, we construct a database of typical VRQs in the context of electric vehicle (EV) charging. As a proof of concept, we primarily use Llama 3 8B. Through testing with different prompt engineering scenarios, the obtained results demonstrate the efficiency of the proposed architecture. The conducted performance analysis allows key insights to be extracted. For instance, having a larger set of candidate OPs to model the real-world problem might degrade the final performance because of a higher recognition/OP classification noise level. All results and codes are open source.