論文の概要: Orchestrating Power Grid Studies with Multi-Agent AI and MCP Servers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.14158v1
- Date: Tue, 14 Jul 2026 20:58:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-17 17:01:32.844557
- Title: Orchestrating Power Grid Studies with Multi-Agent AI and MCP Servers
- Title（参考訳）: マルチエージェントAIとMPPサーバを用いた電力グリッド研究のオーケストレーション
- Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルと数値シミュレーションツール,構造化コンテキスト,人間の監督機能の統合に重点を置いている。
MCPベースのインターフェースであるpypowsybl-mcpを導入し、シミュレーションツールpypowsyblの機能をAIエージェントに公開する。
論文は、よりインタラクティブで監査可能でスケーラブルなグリッドスタディ環境に向けたステップとして、MPPベースのツール統合を位置付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2578242050187029
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This position paper explores how Agentic AI and Model Context Protocol (MCP) can support power-grid studies in a Transmission System Operator (TSO) context. We focus on integrating Large Language Models with numerical simulation tools, structured workflows, and human supervision. We identify key industrial requirements for agent assisted grid studies and introduce pypowsybl-mcp, an MCP-based interface exposing selected capabilities of our simulation tool, pypowsybl to AI agents. This first step provides a testbed to study how agents can setup simulations, execute analyses, retrieve results, and interact with power-system simulators through standardized tool calls. We also discuss principles for human-in-the-loop, multi-agent workflows and outline an evaluation strategy combining technical metrics and practitioner feedback. The paper positions MCP-based tool integration as a step toward more interactive, auditable, and scalable grid-study environments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,エージェントAIとモデルコンテキストプロトコル(MCP)が,伝送システムオペレータ(TSO)コンテキストにおける電力グリッド研究をどのようにサポートするかを検討する。
我々は,大規模言語モデルと数値シミュレーションツール,構造化ワークフロー,人間の監督機能の統合に重点を置いている。
我々は,エージェント支援グリッド研究における重要な産業要件を特定し,シミュレーションツールであるpypowsyblをAIエージェントに公開するMPPベースのインタフェースであるpypowsybl-mcpを導入する。
この最初のステップは、エージェントがシミュレーションをセットアップし、分析を実行し、結果を検索し、標準化されたツールコールを通じてパワーシステムシミュレータと対話する方法を研究するためのテストベッドを提供する。
また、ヒューマン・イン・ザ・ループ、マルチエージェント・ワークフローの原則についても論じ、技術的メトリクスと実践者のフィードバックを組み合わせた評価戦略の概要を述べる。
論文は、よりインタラクティブで監査可能でスケーラブルなグリッドスタディ環境に向けたステップとして、MPPベースのツール統合を位置付けている。
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