A Generative AI Framework for Intelligent Utility Billing CO 2 Analytics and Sustainable Resource Optimisation
面向智能计费与碳分析的生成式AI框架
🧭 生成式代理 · 约束解码 · 需求响应优化
Independent Research, India · Independent Research, Germany
统一生成式代理、Transformer预测、碳审计与量子启发优化，实现日用电预测MAPE降至2.7%
📌 工作参考价值
- 约束解码生成可控文本：在电商场景中，生成推荐理由、商品描述或客服回复时，可借鉴约束解码保证格式合规与数值准确，避免自由生成导致的幻觉或矛盾。
- 可审计的确定性计算链路：将碳排放因子等外部数据以封闭形式嵌入业务逻辑，保持端到端可追溯性；推荐系统中可类似整合实时价格、库存等确定性子模块，增强生成结果的可信度。
- 量子启发优化加速决策：模拟分叉（SB）求解器在需求响应优化中迭代远少于模拟退火（5 vs 70），可迁移至电商选品、定价或库存优化等组合问题，提升近实时决策效率。
- 分位数校准的预测区间：Transformer预测器输出多分位数结果，为库存、销量预测提供风险可控的置信区间，有助于鲁棒决策。
动机：智能电表普及使电力公司积累海量数据，但传统账单信息稀疏且未融入碳排放核算与需求优化，需要一套端到端框架将自然语言生成、预测、碳审计和资源配置统一。
方法：提出四组件框架：① 生成式AI代理，在结构化数值输入上，通过约束解码策略生成个性化自然语言账单；② 基于Transformer的日前用量预测器，最小化多分位数弹球损失并提供校准后的预测区间；③ 确定性CO₂估计器，将计量用电与同期电网碳强度的监管数据相乘，确保审计链路可追溯；④ 模拟分叉（Simulated Bifurcation）求解器，一种量子启发经典硬件启发式算法，用于选择电价和需求响应动作。
结果：在200用户60天合成语料上，日前总用电MAPE从经典基线的4.0%降至2.7%；SB求解器约5次迭代收敛，而调优的模拟退火需约70次；消融实验证实每个组件的独立贡献。