摘要
随着低碳电力系统的快速转型以及屋顶太阳能和电动汽车等技术的普及，电网面临新的运营和分析需求。同时，智能电网研究越来越依赖机器学习（ML），但由于隐私问题、监管障碍和采集成本，获取高分辨率家庭能源数据的进展受到限制。本研究提出了WattCouncil，这是一个数据生成框架，其中家庭电力需求由一组基于大型语言模型（LLM）的代理生成，这些代理在特定角色下操作，以生成、审核和验证在明确的文化、时间和物理约束下的结构化能源场景。
这些代理不仅仅作为静态预测者，而是作为治理管道中的自适应决策者。我们的框架受到研究的启发，强调了上下文因素在能源使用中的重要性，通过引导推理过程生成上下文敏感的日常活动，这一过程考虑了家庭组成、时间因素和环境条件。我们对生成的轮廓进行了评估，使用了详细的CER数据集，该数据集包含4232个家庭超过一年的负载测量和基于调查的社会经济信息。此外，我们通过消融研究评估了框架的一致性。
源代码可在 GitHub 上获取。
博主点评： WattCouncil展示了如何利用LLM生成具有上下文感知的家庭用电场景，这一创新方法不仅能提高电力需求预测的准确性，还能有效应对隐私与数据收集的挑战，为智能电网的发展提供了新的思路和解决方案。