面向住宅能源决策支持的基于物理的家居数字孪生对话式代理接口

住宅能源系统周围的多个参与者需要易于获取的决策支持工具：房主和租户需要住宅层面的改造选择，顾问和市政规划者需要建筑和区域层面的干预评估，零售商和聚合商需要估算住宅灵活性并协调分布式能源资源。然而，现有的途径仍然有限，因为专业审计成本高昂且是静态的，经验法则估算缺乏家庭特异性，而高保真模拟工具需要专业知识。本文提出了一个对话式代理框架，通过自然语言交互使基于物理的家庭能源模拟变得易于使用。所提出的系统集成了一个基于GridLAB-D构建并通过基于REST的微服务架构暴露的家庭数字孪生（HDT），以及一个两层大语言模型（LLM）代理层，该层将用户请求转换为结构化的、符合模式的模拟负载。为了提高可靠性，该架构结合了意图路由、领域特定知识库、模拟输出的确定性后处理以及工具治理的执行策略。该系统在一个包含45个复杂度递增的提示词的精选数据集上进行了评估，涵盖了多个家庭、季节和覆盖场景。结果显示，模式符合率为100%，字段级F1分数为96.1%，数值准确率为90.4%，端到端模拟成功率为95.6%。研究结果表明，对话式代理接口可以显著降低基于物理的家庭数字孪生的使用障碍，同时保持住宅能源决策支持所需的可靠性。