Large Language Models for HVAC Operations in Building Energy Systems: A Critical Review of Methods, Applications, and Deployment Readiness· 大型语言模型在建筑能源系统中的应用
Building automation systems generate rich sensor data yet remain insight-poor because heterogeneous point naming, missing metadata, and fragmented documentation obstruct their operational use. This systematic review analyses and codes 66 peer-reviewed studies on large language models (LLMs) for HVAC operations published between 2023 and March 2026. Each study is classified across five application families and three LLM method families and assessed for evidence realism, deployment readiness, and the responsibility boundary between the LLM and physical HVAC decisions. The corpus is concentrated in building energy modelling (BEM, 32 of 66 papers), while load forecasting remains too sparse for subfield-level conclusions. Only four studies reach pilot-level evidence, and none reports sustained
探讨大型语言模型在建筑能源系统中的应用现状与挑战。
- 核心方法
- 对66篇2023年至2026年3月间发表的关于大型语言模型在HVAC操作中的应用的同行评审研究进行了系统回顾和编码,分类为五个应用领域和三个大型语言模型方法领域,评估了其实证性、部署准备情况和大型语言模型与物理HVAC决策之间的责任边界。
- 适合谁读
- 研究者 / 工程师 / 产品经理
- 要解决的问题
- 建筑自动化系统中,丰富的传感器数据由于异构的点命名、缺乏元数据和文档分散而难以有效利用。
- 关键实验
- 未提供
- 主要贡献
- 明确了大型语言模型在建筑能源系统中的应用分类,探讨了不同应用场景下的部署准备情况,并指出了目前存在的主要问题和未来的研究方向。
- 意义与局限
- 为研究者和工程师提供了关于大型语言模型在建筑能源系统中应用的全面综述,有助于推动该领域的技术进步。但目前研究主要集中在建筑能源建模领域,负荷预测等其他子领域的研究较为匮乏,且大多数研究尚未达到实际部署的准备程度。