論文の概要: An Agentic Framework for Automated Power System Studies and Grid Connection Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.03534v1
• Date: Mon, 02 Nov 2026 18:00:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 04:00:31.018986
• Title: An Agentic Framework for Automated Power System Studies and Grid Connection Assessment
• Title（参考訳）: 自動電力系統研究のためのエージェント・フレームワークとグリッド接続評価
• Abstract要約: 私たちはGrid Agentsを紹介します。Grid Agentsは、規制対象のアプリケーションをチェックするAIシステムで、プロジェクトの接続先と方法を決定するネットワーク研究を実行します。 グリッドオントロジー(Grid Ontology)は、その知識システムである。グリッド作業に依存する規制、標準、エンジニアリング知識を表現し、エージェントが使用から学習するにつれて、それを検索し、進化させる。 Grid Studioは、電力システムエンジニアリングに特化したエージェントシステムである。ドメインツールと研究フレームワークを備えた独自のエンジニアリング環境で動作し、Grid Ontologyをベースとして、報告される各数に対して確立されたソルバに依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.997704019887898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Connecting new generation and demand to the grid depends on two scarce skills: checking applications against a large, changing body of regulation, and running the network studies that decide where and how a project connects. We present Grid Agents, an AI system that brings both together, and the methodology we use to evaluate it. The Grid Ontology is its knowledge system. It represents the regulation, standards and engineering knowledge that grid work depends on, makes it searchable, and evolves as the agents learn from use. Every answer drawn from it rests on evidence the agents cite. Grid Studio is an agent system specialised for power-system engineering. It works in its own engineering environment with domain tools and a study framework, draws on the Grid Ontology, and relies on established solvers for every number it reports. In both, engineers make the decisions. We bring eight published power-system benchmark families, previously scattered across separate papers, into one suite of 519 tasks, and we verify not only each answer but the work behind it, by replaying the agent's tool calls. The Grid Ontology cites the right regulatory evidence more often than a general coding agent or retrieval pipelines, leads on LegalBench-RAG and ranks first on the public leaderboards of the Enterprise RAG Challenge and ViDoRe V3. Grid Studio scores highest on the 519 power-system tasks and is the fastest of all the systems we compare, both by a statistically significant margin. With an optimiser in the loop, its reinforcement packages cost 33-67% less on average than those the agent designs alone.
• Abstract（参考訳）: 新しい世代と需要をグリッドに結びつけるには、大きく変化する規制機関に対するアプリケーションチェックと、プロジェクトの接続場所と方法を決定するネットワーク研究という、2つの不足したスキルに依存します。 私たちはGrid AgentsというAIシステムを紹介します。 グリッドオントロジーは知識システムである。 グリッドの作業が依存する規制、標準、エンジニアリングの知識を表現し、エージェントが使用から学習するにつれてそれを検索し、進化させます。 そこから引き出されたすべての答えは、エージェントが引用する証拠に基づいている。 Grid Studioは、電力システム工学に特化したエージェントシステムである。 独自のエンジニアリング環境において、ドメインツールと研究フレームワークを使用して動作し、グリッドオントロジーに基づいており、レポートする各数に対して確立されたソルバに依存している。 両方で、エンジニアが意思決定をします。 我々は、以前別々の論文に散らばっていた8つのパワーシステムベンチマークファミリを、1組の519タスクに導入し、エージェントのツールコールを再生することで、各回答だけでなく、その背後にある作業を検証する。 グリッドオントロジー(Grid Ontology)は、一般的なコーディングエージェントや検索パイプラインよりも適切な規制証拠を引用し、LegalBench-RAGをリードし、Enterprise RAG ChallengeとViDoRe V3の公開リーダボードにランクインしている。 Grid Studioは519のパワーシステムタスクで最高点を獲得し、統計的に有意な差で比較したシステムの中では最速だ。 ループのオプティマイザにより、その強化パッケージは、エージェントが単独で設計したものよりも平均で33-67%安くなった。

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