arXiv cs.AI· Yoon Pyo Lee, Samrendra Roy, Jay Phil Yoo, Kazuma Kobayashi, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam·· 11 小时前AI 评分38
自主智能体用于电力系统规划
Autonomous agents for electricity-system planning
AI 导读
一个自主规划框架让智能体完成方案提出、数值评估、反馈解读、重新设计和最终方案选择，自动执行年度投资与调度优化及代表性馈线校验，并按固定验收标准保留成本最低的候选方案。
正文 · AI 翻译
摘要：电力系统规划需要反复做出连接区域资源、投资、运行和网络约束的决策。在此我们提出一个自主规划框架，将准备好的区域情景依次经过方案提出、数值评估、反馈解读、重新设计和最终方案选择。智能体提出投资边界、储能运行条件和馈线干预措施，解读数值反馈，并决定如何修改设计以及何时停止。该框架自动执行年度投资与调度优化及代表性馈线验证，应用固定的验收标准，并保留成本最低的合格候选方案。我们在五个电力系统和四个国家的十个系统年份情景中评估了四十条碳约束轨迹，使用两种模型部署以及单智能体和多智能体架构。全部四十条轨迹均保留了满足所实施物理检查和固定年度运行碳预算检查的候选方案。四十条轨迹中有二十八条与参考设计匹配，超过了新的情景上限。另一个包含九十六条轨迹的独立档案在统一的 1,000 Mt 年度上限下提供了匹配的参考和更广泛的区域覆盖。结果表明，使用公开区域数据和已发布的机构需求展望，可以在明确的排放约束下实现自主规划。
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2611.05911 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2611.05911v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.05911 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：YoonPyo Lee [查看电子邮件]
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2026年11月4日星期三 04:01:54 UTC（1,909 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org