⚡ VoltAI-基于AI的智能电网控制系统
下一代人工智能驱动的电网违规分析与解决
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🎯 概述
VoltAI是一种先进的人工智能驱动的智能电网控制系统，它使用具有LLM推理的多代理架构来检测、分析和自动解决电网违规问题。使用pandapower进行电网仿真，Streamlit进行实时可视化。
🌟 特性
🔍 实时监控
- 使用Newton-Raphson求解器进行实时潮流分析
- 电压和热违规检测
- 网络健康评分和可视化
- 具有颜色编码电压的交互式网络拓扑
🤖 AI驱动的分辨率
- 多代理编排系统
- 基于LLM的思维链推理（Mistral通过Ollama）
- 自动和交互式分辨率模式
- 竞争行为之间的冲突解决
📊 可视化和分析
- 前/后工作流比较
- 并行网络状态可视化
- 母线电压比较图
- 热负荷热图
- 详细指标选项卡（概述/电压/热）
⚡ 控制动作
- 发电重新分配
- 负荷削减/切除
- 拓扑切换（开/关线路）
- 电容器组切换
- 电池存储集成
🔋 蓄电池储能
- 在任何公交车上添加电池单元
- 可配置容量（1-10MW）
- 充放电计划
- 违规期间的网格支持
🛠 安装
先决条件
- Python 3.10+
- 奥利玛与米斯特拉尔模型
- Groq API密钥 （用于高级法学硕士推理）
环境设置
- 创建一个
.env根目录中的文件：
cp .env.example .env- 打开
.env并添加您的Groq API密钥：
GROQ_API_KEY=gsk_...设置
# Clone the repository
git clone https://github.com/bhuvaneshchinthala/grid-agent-mcp.git
cd grid-agent-mcp
# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/Mac
# or .venv\Scripts\activate # Windows
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# Start Ollama (in separate terminal)
ollama serve
# Pull Mistral model
ollama pull mistral🚀 用法
启动仪表板
streamlit run app_enhanced.py访问 http://localhost:8501 在您的浏览器中。
快速开始
- 选择网络：选择IEEE 33总线、69总线等。
- 模拟停机：可选择删除一条线
- 加载和分析：单击以运行功率流
- 选择模式:
- 🤖 自动模式：全自动分辨率 - 👤 交互模式：审查和批准行动
🏗 建筑
grid-agent-mcp/
├── app_enhanced.py # Main Streamlit dashboard
├── grid_agent/
│ ├── core/
│ │ ├── power_flow_solver.py # Newton-Raphson solver
│ │ └── orchestrator.py # Multi-agent coordinator
│ └── agents/
│ ├── base_agent.py # LLM-powered base agent
│ ├── thermal_control_agent.py
│ ├── voltage_control_agent.py
│ ├── contingency_agent.py
│ ├── restoration_agent.py
│ └── battery_storage.py
└── config/
├── thresholds.yaml
└── agent_config.yaml🤖 AI代理
| 代理 | 角色 |
|---|---|
| 编排器 | 协调所有代理，解决冲突 |
| 热控制 | 管理线路过载，重新分配发电量 |
| 电压控制 | 处理电压违规、无功功率 |
| 应急 | N-1安全分析 |
| 修复 | 停电后的电网恢复 |
| 蓄电池储能 | 储能管理 |
📈 支持的网络
- IEEE 4总线
- IEEE 14总线
- IEEE 30总线
- IEEE 33总线
- IEEE 69总线
🎨 主题支持
在侧边栏中切换浅色和深色主题。
📝 许可证
MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。
🤝 贡献
欢迎投稿！请阅读我们的投稿指南。
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Made with ⚡ by the VoltAI Team