Leveraging large language models to enhance urban building energy modeling: A case study
Notice bibliographique
Résumé
In light of ambitious carbon neutrality targets by 2025, urban building energy modeling (UBEM) has become a promising method for reducing energy consumption and evaluating retrofitting strategies in urban environment. Establishing UBEMs at a large scale, however, faces multiple challenges including limited data sources, specialized building science requirements, and complex calibration processes. These make building modeling labor-intensive, hindering its practical applications. This work presents an innovative method to address these challenges by enhancing UBEM significantly using large language models (LLMs). We explore the potential of LLMs to streamline data acquisition, preprocessing, and preliminary overview of building and energy datasets, while also translating natural language building descriptions into formal UBEM models, ultimately aiding model creation, error detection, calibration, and retrofit scenario analysis, offering a more nuanced understanding of potential energy-saving strategies. The application of LLMs in UBEM was demonstrated through a case study involving 200 low-rise residential buildings in Montreal, Canada. By integrating LLMs into the UBEM workflow, we contribute to the advancement of UBEM methodologies, potentially accelerating the adoption of energy-efficient practices in urban planning. The findings suggest that LLMs can significantly enhance the accessibility, accuracy, and interpretability of UBEMs, ultimately supporting more effective decision-making in urban energy management and carbon reduction efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».