論文の概要: Grid-Agent: An LLM-Powered Multi-Agent System for Power Grid Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05702v3
• Date: Mon, 08 Sep 2025 23:53:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 18:50:20.223909
• Title: Grid-Agent: An LLM-Powered Multi-Agent System for Power Grid Control
• Title（参考訳）: グリッドエージェント:電力グリッド制御のためのLLM駆動マルチエージェントシステム
• Authors: Yan Zhang, Ahmad Mohammad Saber, Amr Youssef, Deepa Kundur,
• Abstract要約: 本稿では、グリッド違反を検出し、修正する自律型AI駆動フレームワークであるGrid-Agentを紹介する。 Grid-Agentは、意味論的推論とモジュラーエージェントによる数値的精度を統合する。 IEEEおよびCIGREベンチマークネットワークの実験は、優れた緩和性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3210078529580045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern power grids face unprecedented complexity from Distributed Energy Resources (DERs), Electric Vehicles (EVs), and extreme weather, while also being increasingly exposed to cyberattacks that can trigger grid violations. This paper introduces Grid-Agent, an autonomous AI-driven framework that leverages Large Language Models (LLMs) within a multi-agent system to detect and remediate violations. Grid-Agent integrates semantic reasoning with numerical precision through modular agents: a planning agent generates coordinated action sequences using power flow solvers, while a validation agent ensures stability and safety through sandboxed execution with rollback mechanisms. To enhance scalability, the framework employs an adaptive multi-scale network representation that dynamically adjusts encoding schemes based on system size and complexity. Violation resolution is achieved through optimizing switch configurations, battery deployment, and load curtailment. Our experiments on IEEE and CIGRE benchmark networks, including the IEEE 69-bus, CIGRE MV, IEEE 30-bus test systems, demonstrate superior mitigation performance, highlighting Grid-Agent's suitability for modern smart grids requiring rapid, adaptive response.
• Abstract（参考訳）: 現代の電力網は、分散エネルギー資源(DER)、電気自動車(EV)、極端な天候など、前例のない複雑さに直面している。 本稿では,多エージェントシステム内のLarge Language Models(LLM)を活用して,違反の検出と修正を行う,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による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電力フローソルバを使用して協調したアクションシーケンスを生成し、検証エージェントはロールバック機構によるサンドボックス実行による安定性と安全性を保証する。 拡張性を高めるため、このフレームワークは適応的なマルチスケールネットワーク表現を採用し、システムサイズと複雑性に基づいて符号化スキームを動的に調整する。 スイッチ設定の最適化、バッテリ配置、負荷削減によって、振動の解消が達成される。 IEEE 69-bus, CIGRE MV, IEEE 30-bus テストシステムなど, IEEE と CIGRE ベンチマークネットワークに関する実験では, 高速かつ適応的な応答を必要とする現代のスマートグリッドに対する Grid-Agent の適合性を強調した。

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