Adaptive Self-Improvement for Smarter Energy Systems using Agentic Policy Search

📄 arXiv: 2501.19340v2 📥 PDF

作者: Alexander Sommer, Peter Bazan, Behnam Babaeian, Jonathan Fellerer, Warren B. Powell, Reinhard German

分类: eess.SY

发布日期: 2025-01-31 (更新: 2025-07-25)

💡 一句话要点

提出Agentic Policy Search，利用LLM自主优化智能能源系统控制策略

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 智能能源系统 大型语言模型 自主智能体 策略搜索 能源管理

📋 核心要点

  1. 传统能源系统控制策略依赖人工设计，耗时且复杂，难以快速适应变化的环境。
  2. Agentic Policy Search (APS) 利用LLM生成和优化控制逻辑，通过系统反馈迭代改进策略。
  3. 实验表明，APS在住宅能源系统中表现出色，利润接近全局最优，且控制逻辑易于理解。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Agentic Policy Search (APS) 的新型分层优化框架，该框架利用大型语言模型 (LLM) 作为自主智能体，提出完整的控制逻辑，将其转化为可执行代码，并通过直接的系统反馈迭代改进。APS被应用于一个包含光伏、电池、需求和动态电价的住宅能源系统。在仅七天的模拟中，该方法产生的净利润高达6.20欧元，而无电池参考场景的净利润为-10.70欧元，几乎与完全知情的线性规划的全局最优解相匹配。通过结合LLM驱动的策略搜索和人类可解释的控制逻辑生成，APS有效地桥接了能源管理中的适应性和可追溯性，同时也为其他领域的智能体优化提供了一个可转移的框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有能源系统的控制策略设计高度依赖领域专家，需要跨学科协作，导致开发周期长、成本高，并且难以快速适应动态变化的环境。传统方法缺乏灵活性和可扩展性，难以应对日益复杂的能源管理需求。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的知识整合和代码生成能力，将LLM视为自主智能体，使其能够自主提出控制策略，并将其转化为可执行的代码。通过直接与能源系统交互并接收反馈，LLM能够迭代改进其控制策略，从而实现更优的能源管理效果。

技术框架：APS是一个分层优化框架，主要包含以下几个阶段：1) LLM智能体生成控制策略：LLM根据系统状态和目标，提出完整的控制逻辑。2) 代码生成：将控制逻辑转化为可执行的代码。3) 系统交互与反馈：将生成的代码部署到能源系统中，并获取系统反馈（例如，利润、能耗等）。4) 策略评估与改进：根据系统反馈，评估当前策略的性能，并利用LLM改进策略。这个过程迭代进行，直到达到满意的性能。

关键创新：APS的核心创新在于将LLM作为自主智能体，使其能够自主地进行策略搜索和优化。与传统的基于规则或优化的方法相比，APS具有更强的适应性和灵活性，能够更好地应对动态变化的环境。此外，APS生成的控制逻辑具有人类可解释性，便于理解和调试。

关键设计：在APS中，LLM的选择至关重要，需要选择具有较强代码生成能力和领域知识的LLM。此外，系统反馈的设计也很重要，需要提供足够的信息，以便LLM能够准确评估策略的性能并进行改进。论文中没有明确提及损失函数和网络结构等细节，这部分可能依赖于具体的LLM实现和应用场景。

📊 实验亮点

实验结果表明，APS在住宅能源系统中表现出色，在七天的模拟中，产生的净利润高达6.20欧元，而无电池参考场景的净利润为-10.70欧元，几乎与完全知情的线性规划的全局最优解相匹配。这表明APS能够有效地优化能源系统的控制策略，并显著提高经济效益。

🎯 应用场景

APS可应用于各种智能能源管理场景，例如住宅能源系统、商业建筑能源管理、智能电网等。该方法能够提高能源利用效率，降低能源成本，并促进可再生能源的利用。此外，APS的框架也可以推广到其他领域的智能体优化问题，例如机器人控制、供应链管理等。

📄 摘要（原文）

Controlling energy systems usually involves manually designed policies for decision-making, which can be complex and time-consuming to develop. This process requires interdisciplinary collaboration among multiple domain experts, resulting in slow and inflexible adaptation to rapidly changing environments. Large Language Models (LLMs) offer a promising paradigm shift by integrating extensive contextual knowledge with the capability to generate structured, executable code. We present Agentic Policy Search (APS) -- a novel hierarchical optimization framework in which LLMs act as autonomous agents that propose complete control logics, translate them into executable code, and iteratively improve them through direct system feedback. We apply APS to a residential energy system with PV, battery, demand, and dynamic electricity prices. Within just seven simulated days, the method yields a net profit of up to 6.20 EUR compared to the no-battery reference scenario (-10.70 EUR), nearly matching the global optimum of a perfectly informed linear program. By combining LLM-driven policy search with the generation of human-interpretable control logic, APS effectively bridges adaptability and traceability in energy management -- while also offering a transferable framework for agentic optimization in other domains.