Can Time-Series Foundation Models Perform Building Energy Management Tasks?

📄 arXiv: 2506.11250v1 📥 PDF

作者: Ozan Baris Mulayim, Pengrui Quan, Liying Han, Xiaomin Ouyang, Dezhi Hong, Mario Bergés, Mani Srivastava

分类: cs.LG, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-06-12

备注: 30 pages, 5 tables, 8 figures. Under review for Data-Centric Engineering journal

💡 一句话要点

提出时间序列基础模型以解决建筑能源管理任务的可扩展性问题

🎯 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: 建筑能源管理 时间序列模型 通用性 零-shot学习 协变量处理 统计模型 智能建筑 可持续发展

📋 核心要点

  1. 现有建筑能源管理方法依赖于特定任务的模型，缺乏通用性和可扩展性。
  2. 论文提出使用时间序列基础模型（TSFMs）来提高建筑能源管理任务的通用性，借鉴大型语言模型的成功经验。
  3. 实验结果表明，TSFMs在零-shot预测和分类任务中表现有限，且在复杂环境下的性能不及传统统计模型。

📝 摘要（中文）

建筑能源管理（BEM）任务需要处理和学习多种时间序列数据。现有解决方案依赖于特定任务和数据的模型，限制了其广泛适用性。受大型语言模型（LLMs）成功的启发，时间序列基础模型（TSFMs）有潜力改变这一现状。本文评估了TSFMs在四个维度上的表现，包括零-shot单变量预测、热行为建模的协变量预测、分类任务的零-shot表示学习以及对性能指标和不同操作条件的鲁棒性。结果显示，TSFMs的通用性有限，且在未见数据集和单变量预测中仅比统计模型略有优势。协变量的引入未能改善TSFMs的性能，且在复杂建筑环境中表现不如传统模型。这些发现强调了在TSFM设计中针对协变量处理和时间动态的改进需求。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决建筑能源管理任务中现有模型的通用性和可扩展性不足的问题。现有方法通常依赖于特定任务的定制模型，限制了其在不同场景中的应用。

核心思路：论文提出利用时间序列基础模型（TSFMs），通过在多样化数据集上进行训练，期望实现类似于大型语言模型的通用性，从而提高建筑能源管理的效率和适应性。

技术框架：研究评估了TSFMs在四个维度的表现，包括零-shot单变量预测、热行为建模的协变量预测、零-shot表示学习和对不同操作条件的鲁棒性。每个维度的评估旨在揭示TSFMs的能力和局限性。

关键创新：最重要的创新在于将TSFMs应用于建筑能源管理领域，尝试通过通用模型来替代传统的特定模型，尽管实验结果显示其通用性仍有限。

关键设计：在实验中，TSFMs的设计包括对协变量的处理和对不同性能指标的敏感性分析，尽管在复杂环境中表现不佳，但在零-shot表示学习方面显示出一定的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，TSFMs在零-shot单变量预测中仅比传统统计模型略有优势，且在引入协变量后未能提升性能。在复杂建筑环境下，TSFMs的表现明显不如传统模型，强调了在模型设计中需要针对协变量和时间动态进行改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能建筑管理、能源优化和环境监测等。通过提高建筑能源管理任务的通用性，TSFMs有望在不同类型建筑中实现更高效的能源使用和管理，推动可持续发展。未来，随着模型设计的改进，TSFMs可能在更广泛的应用场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Building energy management (BEM) tasks require processing and learning from a variety of time-series data. Existing solutions rely on bespoke task- and data-specific models to perform these tasks, limiting their broader applicability. Inspired by the transformative success of Large Language Models (LLMs), Time-Series Foundation Models (TSFMs), trained on diverse datasets, have the potential to change this. Were TSFMs to achieve a level of generalizability across tasks and contexts akin to LLMs, they could fundamentally address the scalability challenges pervasive in BEM. To understand where they stand today, we evaluate TSFMs across four dimensions: (1) generalizability in zero-shot univariate forecasting, (2) forecasting with covariates for thermal behavior modeling, (3) zero-shot representation learning for classification tasks, and (4) robustness to performance metrics and varying operational conditions. Our results reveal that TSFMs exhibit \emph{limited} generalizability, performing only marginally better than statistical models on unseen datasets and modalities for univariate forecasting. Similarly, inclusion of covariates in TSFMs does not yield performance improvements, and their performance remains inferior to conventional models that utilize covariates. While TSFMs generate effective zero-shot representations for downstream classification tasks, they may remain inferior to statistical models in forecasting when statistical models perform test-time fitting. Moreover, TSFMs forecasting performance is sensitive to evaluation metrics, and they struggle in more complex building environments compared to statistical models. These findings underscore the need for targeted advancements in TSFM design, particularly their handling of covariates and incorporating context and temporal dynamics into prediction mechanisms, to develop more adaptable and scalable solutions for BEM.