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国标发布!《人工智能 电力大模型系统技术要求》
国家标准委发布GB/Z 233-2026《人工智能 电力大模型系统技术要求》。文件覆盖电力大模型系统建设环节，面向设备运维、电网调度、规划建设和发输变配用场景，统一系统框架、功能性能、接口安全与部署规范，并与大模型评测、智能体技术文件组成一体化标准体系。
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国标发布!《人工智能 电力行业大模型评测指标和方法》
国家标准委发布GB/Z 232-2026《人工智能 电力行业大模型评测指标和方法》。该指导性技术文件面向电力设备运维、电网调度、规划建设及发输变配用业务，建立电力行业大模型的统一评测指标与方法，并与系统技术要求、智能体规范共同构成“建、评、用”标准体系。
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国标发布!《人工智能 电力智能体通用技术要求》
国家标准委发布GB/Z 240-2026《人工智能 电力智能体通用技术要求》。文件面向发电、输电、变电、配电、用电和调度等场景，规范电力智能体的系统架构、功能性能、接口安全及部署要求，并与电力大模型系统建设、评测标准共同形成“建、评、用”一体化技术体系。
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清华大学 黄卓尔，郭鸿业等： 居民 “说说话” 就能参与需求响应！LLM 多智能体系统破解异构用户灵活调控难题
论文提出面向居民需求响应的大语言模型多智能体系统，将任务拆分为自然语言交互、用能行为分析和优化决策模块，通过大小模型协同生成个性化调节方案。研究以6类异构居民样本开展仿真，系统可依据用户反馈动态修正约束；稳定用能用户首轮方案通过率达100%，多数用户的灵活性挖掘度和经济收益得到提升。
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【MPCE】中国电力科学研究院 米翰宁、乔骥，上海交通大学 陈思捷等：发电商如何“各出其招”？多智能体让电力市场仿真更真实
研究从AEMO历史报价中聚类提取发电商实用且异质的报价策略空间，并将其作为强化学习智能体动作空间，构建基于MAPPO的电力市场仿真框架。新南威尔士数据实验显示，14个发电商中有10个出清结果更接近真实值，MAPPO所得收益也优于纳什均衡和MADDQN。
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只和“邻居”通信，也能恢复全网？一种可扩展配电网恢复新方法
文章介绍面向大规模配电网灾后恢复的分散式多智能体强化学习方法DMA3C。该方法采用分散训练与执行，仅交换κ跳邻域信息，并以截断价值函数近似全局策略梯度。3375节点测试中平均负荷恢复率达99.54%，通信量约为MADDPG的1%；局部结构变化后微调时间减少约76%，7087节点系统亦取得99.98%的平均恢复率。
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LLM-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning for Unified Electric Vehicles-Charging Station-Grid Optimization in Public Charging Systems面向公共充电系统电动汽车—充电站—电网统一优化的LLM增强型多智能体强化学习
本文面向公共充电系统，提出LLM增强型多智能体强化学习框架，在统一闭环中协同优化电动汽车、充电站与电网。该框架利用LLM从实时IoT数据中筛选具有物理意义的特征，并通过语义推理动态平衡利润、用户满意度和电网负荷等目标。实验结果显示，该方法不仅提升了市场效率，还将训练时间缩短70%以上，具备良好的可扩展性和可解释性。
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RestoreBench: Can AI Agents Restore Power Flow Convergence?RestoreBench：AI智能体能否恢复潮流收敛？
RestoreBench用于评估LLM智能体恢复潮流计算收敛的能力，覆盖聊天机器人、单智能体和多智能体三类架构，并在两个电网、每个电网46个故障案例上进行测试。该基准通过标准化仿真环境、观测与行动空间及评估指标，为电力系统规划和运行中的智能体式AI研究提供可复现框架。
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AI agents in Algorithmic Electricity Markets: On the Emergence of Tacit Collusion算法电力市场中的AI智能体：论默契合谋的涌现
本文探讨算法化电力市场中AI智能体通过自主学习形成默契合谋的风险。研究将策略性竞价构建为具有不完美公共监测的重复博弈，并利用多智能体强化学习模拟参与者行为，同时提出超越纳什均衡利润比较的多维判定标准。实验发现，即使未收到合谋指令，部分智能体仍可能学会维持高于竞争水平的市场结果，表明电力市场中的算法默契合谋风险真实存在。
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Orchestrating Power Grid Studies with Multi-Agent AI and MCP Servers利用多智能体 AI 和 MCP 服务器编排电网研究
本文面向输电系统运营商（TSO）的电网研究，提出将 Agentic AI、MCP、大语言模型与电力系统数值仿真工具相结合。作者开发了 pypowsybl-mcp，使 AI 智能体能够通过标准化工具调用配置和执行仿真、分析并获取结果，同时强调人工监督、多智能体协作、可审计性及综合评估，为构建可交互、可扩展的智能电网研究环境奠定基础。
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Digitizing Coaching Intelligence: An Agentic Framework for Holistic Athlete Profiling using VLM and RAG教练智能数字化：基于VLM与RAG的智能体式运动员全方位画像框架
本文提出一个面向整体运动员画像的智能体框架，通过 LangGraph 协同 MediaPipe、Llama-4-scout 与 RAG，将定量运动学追踪和定性教练判断相结合。其 3 X 3“Smart Grid”时间分块策略可将计算开销降低 88% 以上，“LLM-as-a-Judge”自校正机制用于交叉核验指标并减少幻觉，基于 ChromaDB 的双持久化管线则支持自然语言语义检索。该框架严格对齐 SAI 规程，可为大规模、客观的国家级运动员选拔和人才识别提供可落地的教练洞察。
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