論文の概要: Semantic Reasoning Meets Numerical Precision: An LLM-Powered Multi-Agent System for Power Grid Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05702v1
- Date: Thu, 07 Aug 2025 01:10:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-11 20:39:05.944268
- Title: Semantic Reasoning Meets Numerical Precision: An LLM-Powered Multi-Agent System for Power Grid Control
- Title（参考訳）: 数値計算精度とセマンティック推論:LLMを用いた電力グリッド制御のためのマルチエージェントシステム
- Authors: Yan Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,リアルタイムにグリッド違反を検出し,対処する自律型AI駆動型フレームワークであるGrid-Agentを紹介する。
Grid-Agentは、モジュールエージェントアーキテクチャを通じて意味論的推論と数値的精度を統合する。
このフレームワークは、スイッチ設定の最適化、バッテリ配置、負荷削減戦略を通じて、コーディネートされた違反解決を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2691480924588885
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing penetration of Distributed Energy Resources (DERs), widespread adoption of Electric Vehicles (EVs), and the growing frequency of extreme weather events have significantly increased the complexity of power grid planning, operation, and management. Traditional rule-based systems and numerical optimization approaches often struggle with the scale, dynamics, and adaptability required by modern power networks. This paper introduces Grid-Agent, an autonomous, AI-driven framework that combines Large Language Models (LLMs) with multi-agent reinforcement learning to detect and remediate grid violations in real time. Grid-Agent integrates semantic reasoning with numerical precision through a modular agent architecture: a planning agent generates coordinated action sequences using numerical power flow solvers, while a validation agent evaluates system stability and action effectiveness via sandboxed execution with safety rollbacks. To ensure scalability, Grid-Agent incorporates an adaptive multiscale network representation that dynamically selects optimal encoding schemes based on network size and complexity. The framework enables coordinated violation resolution through optimizing switch configurations, battery deployment, and load curtailment strategies. Experimental results in standard IEEE and CIGRE test systems (IEEE 69-bus, CIGRE MV, and IEEE 30-bus) demonstrate superior violation mitigation performance. Additionally, the framework's built-in data collection and learning capabilities enable continuous learning and adaptation to diverse network topologies. The autonomous nature of the framework makes it particularly suitable for modern smart grid applications requiring rapid response to dynamic operating conditions.
- Abstract（参考訳）: 分散型エネルギー資源 (DER) の普及, 電気自動車 (EV) の普及, 極端な気象イベントの発生頻度の増加により, 電力グリッド計画, 運用, 管理の複雑さが著しく増大した。
従来のルールベースのシステムと数値最適化アプローチは、しばしば現代の電力ネットワークが必要とするスケール、ダイナミクス、適応性に苦しむ。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)とマルチエージェント強化学習を組み合わせた自律型AI駆動フレームワークであるGrid-Agentを紹介する。
Grid-Agentは、モジュールエージェントアーキテクチャを通じて意味論的推論と数値的精度を統合し、計画エージェントは、数値フローソルバを用いて協調した動作シーケンスを生成し、検証エージェントは、サンドボックス化された実行によるシステムの安定性と動作の有効性を安全ロールバックで評価する。
スケーラビリティを確保するため、Grid-Agentは適応的なマルチスケールネットワーク表現を導入し、ネットワークサイズと複雑さに基づいて最適な符号化スキームを動的に選択する。
このフレームワークは、スイッチ設定の最適化、バッテリ配置、負荷削減戦略を通じて、コーディネートされた違反解決を可能にする。
IEEE 69-bus, CIGRE MV, IEEE 30-bus の標準IEEEおよびCIGRE試験システムにおける実験結果により, 違反軽減性能が向上した。
さらに、フレームワークに組み込まれたデータ収集と学習機能により、継続的な学習と多様なネットワークトポロジへの適応が可能になる。
フレームワークの自律性は、動的操作条件に対する迅速な応答を必要とする現代的なスマートグリッドアプリケーションに特に適している。
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