X-GridAgent: An LLM-Powered Agentic AI System for Assisting Power Grid Analysis
作者: Yihan, Wen, Xin Chen
分类: eess.SY, cs.AI
发布日期: 2025-12-23
💡 一句话要点
X-GridAgent：基于LLM的智能AI系统，辅助电力系统分析
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电力系统分析 大型语言模型 智能体 自然语言处理 检索增强生成
📋 核心要点
- 传统电力系统分析工具依赖领域专家和手动操作，效率低且难以适应新任务。
- X-GridAgent利用LLM构建智能体，通过自然语言交互，自动化复杂电力系统分析。
- 该系统采用分层架构，并结合提示优化和自适应RAG，实验证明其有效性和可靠性。
📝 摘要（中文）
电力系统运行日益复杂，迫切需要智能化的自动化工具来支持可靠高效的电网管理。传统的分析工具通常需要大量的领域专业知识和人工操作，限制了其可访问性和适应性。为了应对这些挑战，本文提出了X-GridAgent，一种新型的基于大型语言模型（LLM）的智能AI系统，旨在通过自然语言查询自动执行复杂的电力系统分析。该系统在规划、协调和行动三层分层架构下集成了领域特定的工具和专门的数据库。这种架构为以前未见过的任务提供了高度的灵活性和适应性，同时提供了一个模块化和可扩展的框架，可以随时扩展以包含新的工具、数据源或分析能力。为了进一步提高性能，我们引入了两种新颖的算法：（1）LLM驱动的带有人工反馈的提示细化，以及（2）用于从大规模结构化电网数据集中准确检索信息的模式自适应混合检索增强生成（RAG）。跨各种用户查询和电网案例的实验评估证明了X-GridAgent在自动化可解释和严格的电力系统分析方面的有效性和可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：电力系统分析日益复杂，传统工具需要大量人工干预和领域知识，难以应对新的分析任务和数据。现有方法缺乏灵活性和自动化能力，限制了电网管理的效率和可靠性。
核心思路：利用大型语言模型（LLM）的强大理解和推理能力，构建一个智能体系统，通过自然语言交互，自动化电力系统分析流程。核心在于将复杂的分析任务分解为LLM可以理解和执行的子任务，并集成领域知识和工具，实现高效准确的分析。
技术框架：X-GridAgent采用三层分层架构：规划层（Planning Layer）负责接收用户查询，将其分解为子任务，并规划执行步骤；协调层（Coordination Layer）负责协调各个子任务的执行，选择合适的工具和数据源；行动层（Action Layer）负责执行具体的分析操作，并将结果返回给协调层。系统还集成了领域特定的工具和数据库，以支持各种电力系统分析任务。
关键创新：主要创新点包括：1) LLM驱动的提示细化，通过人工反馈不断优化LLM的提示，提高其理解和执行任务的能力；2) 模式自适应混合检索增强生成（RAG），根据不同的数据模式，选择合适的检索策略，提高信息检索的准确性和效率。
关键设计：提示细化算法通过人工反馈调整LLM的prompt，例如修改指令、增加约束条件等。模式自适应RAG算法根据查询的数据模式（例如，表格数据、文本数据），选择不同的检索方法（例如，基于关键词的检索、基于向量相似度的检索），并将检索结果融入到LLM的生成过程中。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，X-GridAgent能够有效处理各种用户查询和电力系统案例，自动化执行复杂的电力系统分析。通过LLM驱动的提示细化和模式自适应RAG，系统在信息检索和任务执行方面取得了显著的性能提升。具体性能数据未知，但论文强调了其有效性和可靠性。
🎯 应用场景
X-GridAgent可应用于电力系统规划、运行、维护和故障诊断等多个领域。通过自然语言交互，电力工程师可以快速获取所需的分析结果，提高工作效率。该系统还可用于培训新员工，降低对领域专家的依赖。未来，该系统有望成为电力系统智能管理的关键组成部分。
📄 摘要（原文）
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.