論文の概要: Prompting Large Language Models for Training-Free Non-Intrusive Load Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06330v2
• Date: Tue, 20 May 2025 12:43:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.239822
• Title: Prompting Large Language Models for Training-Free Non-Intrusive Load Monitoring
• Title（参考訳）: 学習不要な非侵入負荷モニタリングのための大規模言語モデルの提案
• Authors: Junyu Xue, Xudong Wang, Xiaoling He, Shicheng Liu, Yi Wang, Guoming Tang,
• Abstract要約: 非侵入負荷モニタリング (NILM) は、家庭の電力消費を個別の家電利用に集約することを目的としている。 本稿では,テキスト内学習による大規模言語モデルを活用した,最初のプロンプトベースのNILMフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.989610657109392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-intrusive load monitoring (NILM) aims to disaggregate aggregate household electricity consumption into individual appliance usage and thus enables more effective energy management. While deep learning has advanced NILM, it remains limited by its dependence on labeled data, restricted generalization, and lack of explainability. This paper introduces the first prompt-based NILM framework that leverages large language models (LLMs) with in-context learning. We design and evaluate prompt strategies that integrate appliance features, timestamps and contextual information, as well as representative time-series examples on widely used open datasets. With optimized prompts, LLMs achieve competitive state detection accuracy and demonstrate robust generalization without the need for fine-tuning. LLMs also enhance explainability by providing clear, human-readable explanations for their predictions. Our results show that LLMs can reduce data requirements, improve adaptability, and provide transparent energy disaggregation in NILM applications.
• Abstract（参考訳）: 非侵入負荷モニタリング (NILM) は、家庭内電力消費を個別の家電利用に集約し、より効率的なエネルギー管理を可能にすることを目的としている。 ディープラーニングはNILMを進化させたが、ラベル付きデータへの依存、一般化の制限、説明可能性の欠如により、依然として制限されている。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)とテキスト内学習を利用する,最初のプロンプトベースのNILMフレームワークを紹介する。 我々は、アプライアンス機能、タイムスタンプ、コンテキスト情報、および広く使用されているオープンデータセットの代表的な時系列例を統合するプロンプト戦略を設計し、評価する。 最適化されたプロンプトにより、LLMは競合状態検出精度を達成し、微調整を必要とせずに堅牢な一般化を実証する。 LLMはまた、その予測に対して明確で可読な説明を提供することによって説明可能性を高める。 この結果から, LLMはデータ要求を低減し, 適応性を向上し, NILMアプリケーションに透過的なエネルギー分散を実現することができることがわかった。

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