摘要
本文探讨了如何在输电系统运营商（TSO）环境中运用代理AI和模型上下文协议（MCP）来支持电网研究。我们专注于将大型语言模型与数值仿真工具、结构化工作流和人类监督进行整合。
关键工业需求
我们识别了代理辅助电网研究的关键工业需求，并介绍了 pypowsybl-mcp，这是一个基于MCP的接口，暴露了我们的仿真工具 pypowsybl 的选定功能给AI代理。这个初步步骤提供了一个测试平台，用于研究代理如何设置仿真、执行分析、检索结果，并通过标准化工具调用与电力系统仿真器交互。
人机协作原则
我们还讨论了人机协作的多代理工作流原则，并概述了一种评估策略，结合技术指标和从业者反馈。本文将基于MCP的工具集成视为实现更具交互性、可审计性和可扩展的电网研究环境的重要一步。
博主点评： 本文为电网研究引入了多智能体AI与MCP的结合，展示了未来电力系统研究的前景。通过标准化的工具调用，代理的参与将显著提升研究的自动化和效率，值得关注其实际应用潜力。