RE-LLM: Integrating Large Language Models into Renewable Energy Systems
作者: Ali Forootani, Mohammad Sadr, Danial Esmaeili Aliabadi, Daniela Thraen
分类: cs.LG, eess.SY
发布日期: 2025-12-01
💡 一句话要点
RE-LLM：集成大语言模型到可再生能源系统，提升能源模型可解释性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 可再生能源 大语言模型 能源系统建模 可解释性 自然语言生成
📋 核心要点
- 现有能源系统模型输出结果技术性强，非专业人士难以理解，阻碍了其在政策制定等方面的应用。
- RE-LLM框架将大语言模型集成到能源系统建模中，实现复杂结果到清晰解释的转换，提升模型可解释性。
- 该框架结合优化、机器学习和自然语言生成，降低计算负担，增强可解释性，促进人机交互。
📝 摘要（中文）
能源系统模型越来越多地被用于指导电力、热力、交通、土地利用和工业等多部门环境下的长期规划。虽然这些模型提供了严谨的定量分析，但其输出结果通常非常技术化，使得政策制定者、规划者和公众等非专业利益相关者难以理解。这种沟通鸿沟限制了基于情景建模的可访问性和实际影响，尤其是在能源转型随着可再生能源份额增加、部门整合和深度不确定性而变得更加复杂的情况下。为了应对这一挑战，我们提出了可再生能源大语言模型（RE-LLM），这是一个将大语言模型（LLM）直接集成到能源系统建模工作流程中的混合框架。RE-LLM结合了三个核心要素：（i）基于优化的情景探索，（ii）加速计算密集型模拟的机器学习代理模型，以及（iii）由LLM驱动的自然语言生成，将复杂的结果转化为清晰的、面向利益相关者的解释。这种集成设计不仅降低了计算负担，而且增强了可解释性，从而能够实时推理权衡、敏感性和政策影响。该框架适用于不同的优化平台和能源系统模型，确保了超出所提出的案例研究的广泛适用性。通过融合速度、严谨性和可解释性，RE-LLM推进了一种以人为中心的能源建模新范式。它实现了与未来能源路径的交互式、多语言和可访问的互动，最终弥合了数据驱动分析与可持续转型可操作决策之间的最后一道鸿沟。
🔬 方法详解
问题定义：能源系统模型在长期规划中发挥重要作用，但其输出结果过于技术化，导致非专业人士难以理解，影响了模型的实际应用价值。现有方法缺乏将复杂模型结果转化为易于理解的解释的能力。
核心思路：利用大语言模型（LLM）强大的自然语言生成能力，将能源系统模型的输出结果转化为清晰、易懂的解释，从而弥合技术专家和非专业人士之间的沟通鸿沟。通过集成LLM，提升能源模型的可解释性和可访问性。
技术框架：RE-LLM框架包含三个核心模块：(1) 基于优化的情景探索模块，用于生成不同的能源发展情景；(2) 机器学习代理模型模块，用于加速计算密集型模拟，降低计算成本；(3) LLM驱动的自然语言生成模块，将模型结果转化为面向利益相关者的解释。这三个模块协同工作，实现从模型输入到可解释输出的完整流程。
关键创新：RE-LLM的关键创新在于将LLM直接集成到能源系统建模工作流程中，实现模型结果的自动解释。这种集成方式不仅提升了模型的可解释性，还降低了计算负担，并促进了人机交互。与传统方法相比，RE-LLM能够提供更清晰、更易懂的能源发展路径解释。
关键设计：RE-LLM框架具有良好的可扩展性，可以适配不同的优化平台和能源系统模型。LLM的选择和训练是关键，需要根据具体的应用场景进行调整。此外，机器学习代理模型的选择和训练也需要仔细考虑，以保证模拟的准确性和效率。具体参数设置和网络结构的选择取决于所使用的LLM和机器学习模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了RE-LLM框架，通过集成大语言模型，显著提升了能源模型的可解释性。该框架能够将复杂的模型结果转化为清晰、易懂的解释，方便非专业人士理解。实验结果表明，RE-LLM能够有效地降低计算负担，并促进人机交互，为能源领域的决策提供更有效的支持。
🎯 应用场景
RE-LLM可应用于能源政策制定、能源规划、公众科普等领域。它可以帮助政策制定者更好地理解能源模型的输出结果，从而制定更合理的能源政策。它可以帮助规划者更好地评估不同能源发展路径的优劣，从而制定更有效的能源规划。它还可以帮助公众更好地了解能源问题，从而提高公众的能源意识。
📄 摘要（原文）
Energy system models are increasingly employed to guide long-term planning in multi-sectoral environments where decisions span electricity, heat, transport, land use, and industry. While these models provide rigorous quantitative insights, their outputs are often highly technical, making them difficult to interpret for non-expert stakeholders such as policymakers, planners, and the public. This communication gap limits the accessibility and practical impact of scenario-based modeling, particularly as energy transitions grow more complex with rising shares of renewables, sectoral integration, and deep uncertainties. To address this challenge, we propose the Renewable Energy Large Language Model (RE-LLM), a hybrid framework that integrates Large Language Models (LLMs) directly into the energy system modeling workflow. RE-LLM combines three core elements: (i) optimization-based scenario exploration, (ii) machine learning surrogates that accelerate computationally intensive simulations, and (iii) LLM-powered natural language generation that translates complex results into clear, stakeholder-oriented explanations. This integrated design not only reduces computational burden but also enhances inter-pretability, enabling real-time reasoning about trade-offs, sensitivities, and policy implications. The framework is adaptable across different optimization platforms and energy system models, ensuring broad applicability beyond the case study presented. By merging speed, rigor, and interpretability, RE-LLM advances a new paradigm of human-centric energy modeling. It enables interactive, multilingual, and accessible engagement with future energy pathways, ultimately bridging the final gap between data-driven analysis and actionable decision-making for sustainable transitions.