Bài báo này trình bày Grid-Agent, một khuôn khổ AI tự động để giải quyết tình trạng phức tạp ngày càng tăng của lưới điện hiện đại do các nguồn năng lượng phân tán (DER), xe điện (EV), điều kiện thời tiết khắc nghiệt và các cuộc tấn công mạng. Grid-Agent tận dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) trong một hệ thống đa tác tử để phát hiện và khắc phục các vi phạm. Một tác tử lập kế hoạch tạo ra các chuỗi hành động phối hợp bằng cách sử dụng trình thông dịch dòng điện, và một tác tử xác minh đảm bảo tính ổn định và an toàn thông qua thực thi hộp cát với cơ chế khôi phục, tích hợp suy luận ngữ nghĩa và độ chính xác số. Để nâng cao khả năng mở rộng, chúng tôi sử dụng biểu diễn mạng đa quy mô thích ứng, điều chỉnh động các lược đồ mã hóa dựa trên quy mô và độ phức tạp của hệ thống. Việc giải quyết vi phạm đạt được thông qua việc tối ưu hóa cấu hình bộ chuyển mạch, vị trí đặt pin và sa thải phụ tải. Các thử nghiệm trên các mạng chuẩn IEEE và CIGRE, bao gồm các hệ thống thử nghiệm IEEE 69-bus, CIGRE MV và IEEE 30-bus, đã chứng minh hiệu suất giảm thiểu tuyệt vời, làm nổi bật tính phù hợp của Grid-Agent đối với phản ứng nhanh chóng, thích ứng mà lưới điện thông minh hiện đại yêu cầu.
