TwinGridShield：面向LLM电网智能体动作的后果感知运行时授权

LLM辅助的能源管理工具可以把自然语言上下文转换为结构化电网命令，但语法有效并不意味着物理上可采纳。本文提出TwinGridShield，一个模型无关的运行时授权层，在发布前于确定性网络孪生中评估每个提议的动作。原型检查连通性、支路潮流、发电机和甩负荷不变量，并把每个决策记录在哈希链日志中。一项受控的IEEE 14节点研究使用直流潮流和实验设定的支路额定值评估单步开关操作、再调度和甩负荷动作。在匹配模型实验中，一个被配置为以p=0.84概率选择不安全动作的随机提议源，在500次受攻击条件试验中产生了421个不安全提议，实现率84.2%；该值刻画的是配置的代理源，并非对LLM提示注入易感性的实证测量。TwinGridShield在这500次试验中产生了0次不安全发布。由于动作标注和授权使用同一个直流模型、系统状态、支路额定值和编码约束，该结果验证的是实现与其编码授权谓词的一致性，而非模型误差下的安全性。因此主要的鲁棒性评估引入了模型失配：在每节点+20%和-20%的有界负荷测量误差下，不安全接受率达5.63%；当实际支路额定值比建模额定值低20%时达30.09%。