論文の概要: X-GridAgent: An LLM-Powered Agentic AI System for Assisting Power Grid Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20789v1
- Date: Tue, 23 Dec 2025 21:36:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.610171
- Title: X-GridAgent: An LLM-Powered Agentic AI System for Assisting Power Grid Analysis
- Title（参考訳）: X-GridAgent:電力グリッド解析を支援するLLM駆動エージェントAIシステム
- Authors: Yihan, Wen, Xin Chen,
- Abstract要約: X-GridAgentは、自然言語クエリによる複雑な電力システム分析を自動化するように設計された、LLM(Big Language Model)を利用したエージェントAIシステムである。
システムはドメイン固有のツールと特殊なデータベースを3層階層アーキテクチャで統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5917393750392925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The growing complexity of power system operations has created an urgent need for intelligent, automated tools to support reliable and efficient grid management. Conventional analysis tools often require significant domain expertise and manual effort, which limits their accessibility and adaptability. To address these challenges, this paper presents X-GridAgent, a novel large language model (LLM)-powered agentic AI system designed to automate complex power system analysis through natural language queries. The system integrates domain-specific tools and specialized databases under a three-layer hierarchical architecture comprising planning, coordination, and action layers. This architecture offers high flexibility and adaptability to previously unseen tasks, while providing a modular and extensible framework that can be readily expanded to incorporate new tools, data sources, or analytical capabilities. To further enhance performance, we introduce two novel algorithms: (1) LLM-driven prompt refinement with human feedback, and (2) schema-adaptive hybrid retrieval-augmented generation (RAG) for accurate information retrieval from large-scale structured grid datasets. Experimental evaluations across a variety of user queries and power grid cases demonstrate the effectiveness and reliability of X-GridAgent in automating interpretable and rigorous power system analysis.
- Abstract（参考訳）: 電力系統の運用が複雑化するにつれ、信頼性と効率的なグリッド管理をサポートするインテリジェントで自動化されたツールが緊急に必要となってきた。
従来の分析ツールは、アクセシビリティと適応性を制限する重要なドメインの専門知識と手作業を必要とすることが多い。
これらの課題に対処するため,本稿では,自然言語クエリによる複雑な電力系統解析の自動化を目的とした,LLMを用いたエージェントAIシステムであるX-GridAgentを提案する。
このシステムは、計画層、調整層、アクション層からなる3層階層アーキテクチャの下で、ドメイン固有のツールと特殊データベースを統合する。
このアーキテクチャは、以前は見つからなかったタスクに対して高い柔軟性と適応性を提供すると同時に、新しいツールやデータソース、分析機能を組み込むために容易に拡張可能な、モジュラーで拡張可能なフレームワークを提供する。
性能をさらに向上するために,(1)LLMによる人間のフィードバックによる即時改善,(2)大規模グリッドデータセットからの正確な情報検索のためのスキーマ適応型ハイブリッド検索強化生成(RAG)の2つの新しいアルゴリズムを導入する。
X-GridAgent の有効性と信頼性は,様々なユーザクエリと電力グリッドのケースで実験的に評価され,解釈可能かつ厳密な電力系統解析の自動化に有効である。
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