RestoreBench：AI智能体能恢复电力潮流计算收敛吗？

摘要

大语言模型 (LLM) 代理通过工具使用、中间结果解释和迭代规划越来越多地实现多步骤工程工作流程的自动化。诊断和解决非收敛潮流情况是一种很有前途但很大程度上尚未探索的应用，因为它需要在受限的行动空间内进行工程判断、实验和决策。我们引入了一个基准来评估跨多个LLM和三种架构的这些功能：\emph{chatbot}、\emph{single agent} 和 \emph{multi-agent} 系统。该评估涵盖两个电网，每个电网 46 个案例，每个案例都需要一项或多项纠正措施才能恢复收敛。该基准定义了模拟环境、观察和行动空间以及评估指标，为开发用于电力系统规划和运行的智能体AI系统提供了可重复的基础。代码可在 https://github.com/Mansutti081/RestoreBench 获取