LLM ЯК ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АСИСТЕНТ В СИСТЕМІ ЕНЕРГОМЕНЕДЖМЕНТУ
DOI:
https://doi.org/10.20998/2313-8890.2026.05.07Ключові слова:
LLM, енергетика, енергоменеджмент, система, штучний інтелект, енергоаудит, паливно-енергетичні ресурси, інтелектуальний аналіз даних, енергозбереження, цифрова трансформаціяАнотація
Анотація. У статті обґрунтовано доцільність застосування великих мовних моделей у системі енергоменеджменту. Акцентовано, що потенціал застосування LLM як ключового елементу інтелектуальної підтримки прийняття рішень, розкивається через можливість мовних моделей інтерпретувати контекст та бути незамінною ланкою в системі «людина – технологія». Такий підхід дозволяє енергоменеджменту вийти за межі простого інструменту, контролюючого енергоефективність споживання ресурсів. Це створює умови переходу СЕМ на рівень інтелектуального центру, який здатний складні енергоаудити трансформувати в алгоритм виконання дій, виявляти закономірності у масивах баз даних, генерувати звіти та рекомендації, щодо змін в енергополітиці організації.
Посилання
Dimitrios Vamvakas, Ioannis Papaioannou, Christos Tsaknakis, Thomas Sgouros and Christos Korkas. (2025). Generative AI for Sustainable Smart Environments: A Review of Energy Systems, Buildings, and User-Centric Decision-Making. Energies, 18(23). 6163; https://doi.org/10.3390/en18236163
T. A. Alka, M. Suresh, Santanu Mandal, Walter Leal Filho, and Raghu Raman. (2026). Large Language Models in Sustainable Energy Systems: A Systematic Review on Modeling, Optimization, Governance, and Alignment to Sustainable Development Goals. Energies, 19(6). 1588; https://doi.org/10.3390/en19061588
Zhao A.P., Li S., Qian T., Guan A., Cheng X., Kim J., Alhazmi M., Hernando-Gil I. (2025). Can People Flow Enhance the Shared Energy Facility Management? IEEE Trans. Smart Grid. 6. 4673–4684. DOI:10.1109/tsg.2025.3577474
Guo C., Wang X., Zheng Y., Zhang F. (2022).Real-time optimal energy management of microgrid with uncertainties based on deep reinforcement learning. Energy, 238. 121873. https://doi.org/10.1016/j.enerdgy2021.121873
On approval of the Energy Strategy of Ukraine for the period until 2050. Resolution of the Cabinet of Ministers of Ukraine dated April 21, 2023 No. 373-r. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/373-2023-%D1%80#Text
Ajaman I. A., Khabib A., Pushchina N. V., Melnychuk O. I. (2023). World experience in the development of the energy management system and prospects for its implementation in Ukraine. Journal of Strategic Economic Research. 1(12). 73–81. DOI: 10.30857/2786-5398.2023.1.8. URL: https://www.researchgate.net/publication/372359096_SVITOVIJ_DOSVID_ROZVITKU_SISTEMI_ENERGETICNOGO_MENEDZMENTU_TA_PERSPEKTIVI_JOGO_VPROVADZENNA_V_UKRAINI
State Agency for Energy Efficiency and Energy Saving of Ukraine: Energy management will give enterprises the greatest effect in preparing for the challenges of energy security and stable operation. State Agency for Energy Efficiency and Energy Saving of Ukraine, published on December 12, 2022. URL: https://www.kmu.gov.ua/news/derzhenerhoefektyvnosti-enerhetychnyi-menedzhment-dast-pidpryiemstvam-naibilshyi-efekt-u-pidhotovtsi-do-vyklykiv-enerhobezpeky-ta-stabilnoi-roboty
Buchenko I. (2025). Intelligent energy management in peripheral computing networks based on game theory. Electronic professional scientific publication «Cybersecurity: education, science, technology». 3(27). 180–192. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.27.732
Sukhodolya O.M. (2022). Artificial intelligence in energy: analytical report. K.: NISD. 49 p. URL: https://doi.org/10.53679/NISS-analytrep.2022.09
Concept of the development of artificial intelligence in Ukraine. Order of the Cabinet of Ministers of Ukraine dated December 2, 2020 No. 1556-r. Document 1556-2020-r, current, current version – Version dated 12/29/2021. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1556-2020-р#Text
Brown T., Mann B., Ryder N. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems. 33. 1877–1901. URL: https://arxiv.org/abs/2005.14165
Wei J., Wang X., Schuurmans D. et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. Advances in Neural Information Processing Systems. 35. 24824–24837. URL: https://arxiv.org/abs/2201.11903
Andy Zhou, Kai Yan, Michal Shlapentokh-Rothman (2024). Language Agent Tree Search Unifies Reasoning, Acting, and Planning in Language Models. Proceedings of the 41 st International Conference on Machine Learning, Vienna, Austria. PMLR 235. 2024. URL: https://openreview.net/pdf?id=njwv9BsGHF
Minghui Zhang, Minhao Liu, Hao Wang, et al. (2025). Leveraging Large Language Model for Generalization in Building Energy Managemen. IEEE Transactions on Smart Grid. 16(6). 4712–4725. DOI: 10.1109/TSG.2025.3589202
Chaobo Zhang, Jian Zhang, Jie Lu, Yang Zhao. (2026). Large Language Models Meet Energy Systems: Opportunities, Challenges, and Future Perspectives. Applied Energy. 403 (А). https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2025.127076
Yuheng Cheng, Huan Zhao, Xiyuan Zhou (2025). A large language model for advanced power dispatch. Scientific Reports. 15. 8925. URL: https://doi.org/10.1038/s41598-025-91940-x
Masoumeh Ghafari, Asal Sami, Hamed Rezapour et al. (2025). A Comprehensive Review on the Application of Large Language Models (LLMs) in Power Systems. IEEE Access. (99):1-1.DOI:10.1109/ACCESS.2025.3637226
DSTU ISO 50001:2020. Energy management systems. Requirements and guidelines for use. Kyiv: State Enterprise "UkrNDNTs", 33р. URL: https://zakon.isu.net.ua/sites/default/files/normdocs/dstu_iso_50001_2020.pdf
Vadym Lytvyn, Ima Khrenova-Shymkina, Oleksandr Honcharuk (2019). How to reduce energy consumption in government buildings: an energy manager's guide. The project «Energy Efficiency Reforms in Ukraine», implemented by GIZ on behalf of the German Federal Ministry for Economic Cooperation and Development (BMZ). 61р.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами: Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи, яка через [6 місяців] з дати публікації автоматично стає доступною на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).