論文の概要: Agentic AI Home Energy Management System: A Large Language Model Framework for Residential Load Scheduling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26603v1
- Date: Thu, 30 Oct 2025 15:33:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.882671
- Title: Agentic AI Home Energy Management System: A Large Language Model Framework for Residential Load Scheduling
- Title（参考訳）: Agentic AI Home Energy Management System: 住宅負荷スケジューリングのための大規模言語モデルフレームワーク
- Authors: Reda El Makroum, Sebastian Zwickl-Bernhard, Lukas Kranzl,
- Abstract要約: 本稿では,LLMが自然言語要求からデバイス制御へのマルチアプライアンススケジューリングを自律的に協調するエージェントAI HEMSを提案する。
1つのオーケストレータと3つのスペシャリストエージェントを組み合わせた階層的アーキテクチャは、反復的推論にReActパターンを使用する。
オーケストレーションロジックやエージェントプロンプト,ツール,Webインターフェースなどを含む,完全なシステムをオープンソースとして公開しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The electricity sector transition requires substantial increases in residential demand response capacity, yet Home Energy Management Systems (HEMS) adoption remains limited by user interaction barriers requiring translation of everyday preferences into technical parameters. While large language models have been applied to energy systems as code generators and parameter extractors, no existing implementation deploys LLMs as autonomous coordinators managing the complete workflow from natural language input to multi-appliance scheduling. This paper presents an agentic AI HEMS where LLMs autonomously coordinate multi-appliance scheduling from natural language requests to device control, achieving optimal scheduling without example demonstrations. A hierarchical architecture combining one orchestrator with three specialist agents uses the ReAct pattern for iterative reasoning, enabling dynamic coordination without hardcoded workflows while integrating Google Calendar for context-aware deadline extraction. Evaluation across three open-source models using real Austrian day-ahead electricity prices reveals substantial capability differences. Llama-3.3-70B successfully coordinates all appliances across all scenarios to match cost-optimal benchmarks computed via mixed-integer linear programming, while other models achieve perfect single-appliance performance but struggle to coordinate all appliances simultaneously. Progressive prompt engineering experiments demonstrate that analytical query handling without explicit guidance remains unreliable despite models' general reasoning capabilities. We open-source the complete system including orchestration logic, agent prompts, tools, and web interfaces to enable reproducibility, extension, and future research.
- Abstract（参考訳）: 電力セクターへの移行は、住宅需要の応答能力を大幅に向上させる必要があるが、家庭エネルギー管理システム(HEMS)の採用は、日々の嗜好を技術パラメータに翻訳する必要があるユーザーインタラクション障壁によって制限されている。
大規模な言語モデルは、コードジェネレータやパラメータ抽出器としてエネルギーシステムに適用されているが、既存の実装ではLLMを自然言語入力からマルチアプライアンススケジューリングまでの完全なワークフローを管理する自律コーディネータとしてデプロイしていない。
本稿では,LLMが自然言語要求からデバイス制御へのマルチアプライアンススケジューリングを自律的に協調するエージェントAI HEMSを提案する。
1つのオーケストレータと3つのスペシャリストエージェントを組み合わせた階層アーキテクチャでは、反復推論にReActパターンを使用する。
実際のオーストリアの日頭電力価格を用いたオープンソースの3つのモデルによる評価は、かなりの能力差を示している。
Llama-3.3-70Bは全てのシナリオで全てのアプライアンスをコーディネートして、混合整数線形プログラミングによって計算されるコスト最適化ベンチマークと一致させるのに成功し、他のモデルは完全な単一アプライアンス性能を達成するが、全てのアプライアンスを同時に調整するのは難しい。
プログレッシブ・プログレッシブなエンジニアリング実験は、モデルが一般的な推論能力を持っているにもかかわらず、明示的なガイダンスを伴わない解析的なクエリハンドリングが信頼できないことを示した。
我々は,再現性,拡張性,将来の研究を可能にするために,オーケストレーションロジック,エージェントプロンプト,ツール,Webインターフェースを含む完全なシステムをオープンソース化した。
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