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InstructMPC

InstructMPC是一种新颖的框架，通过其语言到分布（L2D）模块将实时情境信息（如事件、天气和用户生成的数据）转化为预测扰动轨迹，从而增强传统的模型预测控制（MPC）。这些轨迹随后被纳入MPC优化过程。

在OpenCEM中，丰富的真实世界时间序列和多样化的情境数据（例如本地新闻、天气报告、事件日程）作为InstructMPC的有价值输入。通过利用这些输入，InstructMPC可以比传统MPC方法更有效地调整其控制策略，使其在能源管理场景中特别强大。该框架的动态人-大型语言模型交互允许实时调整和精细化决策，从而产生更具响应性和情境感知的控制策略。

作为OpenCEM计划的一部分，InstructMPC将帮助展示如何使用人类指令和本地数据来改善能源管理决策。敬请期待未来的更新和数据发布，这些将进一