Knowledge Distillation from Large Language Models for Household Energy Modeling

📄 arXiv: 2502.03034v1 📥 PDF

作者: Mohannad Takrouri, Nicolás M. Cuadrado, Martin Takáč

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-02-05

备注: Source code is available at https://github.com/Singularity-AI-Lab/LLM-Energy-Knowledge-Distillation

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

利用大型语言模型进行知识蒸馏，用于家庭能源建模，生成多样化数据。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 知识蒸馏 能源建模 智能电网 数据生成

📋 核心要点

  1. 现有能源建模方法缺乏足够真实和多样化的数据，尤其是在考虑文化差异和行为习惯的情况下，限制了机器学习在智能电网中的应用。
  2. 该论文提出利用大型语言模型（LLM）生成具有文化敏感性和行为特征的家庭能源使用数据，从而克服数据获取的限制。
  3. 通过四阶段方法，该研究成功生成了六个国家/地区的家庭能源使用数据集，并探索了直接集成外部天气数据的方法，为能源优化提供了新途径。

📝 摘要（中文）

机器学习在智能电网研究中日益重要，但由于隐私问题，对真实、多样化数据的访问受限，阻碍了发展，并引发了能源行业对采用基于机器学习策略的疑虑。本文提出将大型语言模型（LLM）集成到能源建模中，为不同地理位置的家庭能源使用生成真实、具有文化敏感性和行为特征的数据。本研究采用并比较了五个不同的LLM，系统地生成了六个不同国家/地区的家庭结构、天气模式和每日消费概况。一种四阶段方法综合了上下文每日数据，包括具有文化细微差别的活动、真实的天气范围、HVAC操作以及捕捉独特消费足迹的独特“能源特征”。此外，我们探索了一种替代策略，可以直接集成外部天气数据集，绕过中间天气建模阶段，同时确保物理上一致的数据输入。生成的数据集提供了关于文化、气候和行为因素如何融合以影响碳排放的见解，为基于情景的能源优化提供了一种经济有效的方法。这种方法强调了提示工程与知识蒸馏相结合如何推进可持续能源研究和气候缓解工作。源代码可在https://github.com/Singularity-AI-Lab/LLM-Energy-Knowledge-Distillation 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决能源建模中数据匮乏的问题，尤其缺乏考虑文化差异和行为习惯的真实家庭能源使用数据。现有方法难以生成足够多样化和具有代表性的数据，阻碍了机器学习模型在智能电网和能源优化领域的应用。

核心思路：核心思路是利用大型语言模型（LLM）的生成能力，通过精心设计的提示工程，模拟不同国家/地区的家庭结构、天气模式和日常活动，从而合成具有文化敏感性和行为特征的家庭能源使用数据。这种方法将LLM视为知识的载体，通过知识蒸馏的方式，将LLM的知识迁移到能源建模领域。

技术框架：整体框架包含四个主要阶段：1) 家庭结构生成：利用LLM生成家庭成员构成、年龄等信息；2) 天气模式生成：利用LLM生成符合当地气候特征的每日天气数据；3) 日常活动生成：利用LLM生成具有文化背景的家庭日常活动安排；4) 能源消耗模拟：基于前三个阶段生成的数据，模拟家庭的能源消耗情况，形成“能源特征”。此外，论文还探索了直接集成外部天气数据集的替代方案，以提高数据的一致性。

关键创新：关键创新在于将大型语言模型应用于家庭能源建模领域，并提出了一种基于知识蒸馏的数据生成方法。与传统的数据收集和模拟方法相比，该方法能够更高效地生成具有文化敏感性和行为特征的能源使用数据，从而更好地支持能源优化和碳排放研究。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的提示工程，用于引导LLM生成符合要求的家庭结构、天气模式和日常活动数据；2) 四阶段数据生成流程，确保数据的完整性和一致性；3) 探索直接集成外部天气数据集的替代方案，以提高数据的物理一致性；4) 使用五个不同的LLM进行比较，评估不同LLM在能源建模领域的适用性。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

该研究成功地利用五个不同的LLM生成了六个国家/地区的家庭能源使用数据集，并验证了该方法的可行性和有效性。通过比较不同LLM的性能，为选择合适的LLM进行能源建模提供了参考。此外，该研究还探索了直接集成外部天气数据集的替代方案，进一步提高了数据生成的效率和准确性。该数据集和源代码已开源，为相关领域的研究人员提供了宝贵的资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网优化、能源政策制定、碳排放预测和气候变化研究等领域。通过生成具有文化敏感性和行为特征的家庭能源使用数据，可以更准确地评估不同情景下的能源消耗和碳排放情况，为制定更有效的能源政策和气候缓解措施提供支持。此外，该方法还可以推广到其他领域，例如交通运输和工业生产，以生成更真实和多样化的数据，促进相关领域的研究和应用。

📄 摘要（原文）

Machine learning (ML) is increasingly vital for smart-grid research, yet restricted access to realistic, diverse data - often due to privacy concerns - slows progress and fuels doubts within the energy sector about adopting ML-based strategies. We propose integrating Large Language Models (LLMs) in energy modeling to generate realistic, culturally sensitive, and behavior-specific data for household energy usage across diverse geographies. In this study, we employ and compare five different LLMs to systematically produce family structures, weather patterns, and daily consumption profiles for households in six distinct countries. A four-stage methodology synthesizes contextual daily data, including culturally nuanced activities, realistic weather ranges, HVAC operations, and distinct `energy signatures' that capture unique consumption footprints. Additionally, we explore an alternative strategy where external weather datasets can be directly integrated, bypassing intermediate weather modeling stages while ensuring physically consistent data inputs. The resulting dataset provides insights into how cultural, climatic, and behavioral factors converge to shape carbon emissions, offering a cost-effective avenue for scenario-based energy optimization. This approach underscores how prompt engineering, combined with knowledge distillation, can advance sustainable energy research and climate mitigation efforts. Source code is available at https://github.com/Singularity-AI-Lab/LLM-Energy-Knowledge-Distillation .