यह शोधपत्र ग्रिड-एजेंट प्रस्तुत करता है, जो वितरित ऊर्जा संसाधनों (डीईआर), इलेक्ट्रिक वाहनों (ईवी), चरम मौसम स्थितियों और साइबर हमलों से प्रेरित आधुनिक पावर ग्रिड की बढ़ती जटिलता को दूर करने के लिए एक स्वायत्त एआई-आधारित ढाँचा है। ग्रिड-एजेंट उल्लंघनों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के लिए एक बहु-एजेंट प्रणाली के भीतर बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) का लाभ उठाता है। एक नियोजन एजेंट एक पावर फ्लो इंटरप्रेटर का उपयोग करके समन्वित क्रिया अनुक्रम उत्पन्न करता है, और एक सत्यापन एजेंट अर्थ संबंधी तर्क और संख्यात्मक सटीकता को एकीकृत करते हुए, रोलबैक तंत्र के साथ सैंडबॉक्स निष्पादन के माध्यम से स्थिरता और सुरक्षा सुनिश्चित करता है। मापनीयता बढ़ाने के लिए, हम एक अनुकूली बहु-स्तरीय नेटवर्क प्रतिनिधित्व का उपयोग करते हैं जो सिस्टम के आकार और जटिलता के आधार पर एन्कोडिंग योजनाओं को गतिशील रूप से समायोजित करता है। स्विच कॉन्फ़िगरेशन, बैटरी प्लेसमेंट और लोड शेडिंग के अनुकूलन के माध्यम से उल्लंघन समाधान प्राप्त किया जाता है। IEEE और CIGRE बेंचमार्क नेटवर्क पर किए गए प्रयोगों, जिनमें IEEE 69-बस, CIGRE MV, और IEEE 30-बस परीक्षण प्रणालियां शामिल हैं, ने उत्कृष्ट शमन प्रदर्शन प्रदर्शित किया है, जो आधुनिक स्मार्ट ग्रिडों द्वारा अपेक्षित तीव्र, अनुकूली प्रतिक्रिया के लिए ग्रिड-एजेंट की उपयुक्तता को उजागर करता है।
