تعرض هذه الورقة إطار عمل مُبتكرًا يقيّم الصلة بين التحليل والتنبؤ والشرح والتحسين من أجل تعزيز عمليات التخطيط والتشغيل في قطاع الكهرباء. ويستند إطار العمل إلى النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لمساعدة الخبراء على صياغة التوصيات المتعلقة بالسياسات. ويتكون هذا الإطار في جوهره من أربع طبقات مترابطة: (1) تحليلات تصنيف الخط الديناميكي لخطوط نقل الكهرباء بهدف رصد الفوائد التشغيلية. (2) تقديم تنبؤ احتمالي قابل للتفسير يبيّن هوامش السلامة والعتبات التشغيلية، والعوامل الرئيسة المحدِّدة لسعة خطوط نقل الكهرباء. (3) تطبيق نماذج التدفق الأمثل للطاقة لتحديد حجم وفورات التكاليف التشغيلية وتقييم مستوى تقليص تقييد إنتاج مصادر الطاقة المتجددة. (4) توليد تلقينات هجينة تمزج بين الرؤى التحليلية والحالات السابقة المُشابهة لتسترشد بها النماذج اللغوية الكبيرة عند إعداد توصيات سياساتية مبنية على الأدلة، ومراعية للسياق، وعابرة للمجالات. عند تطبيق هذا الإطار على نظام IEEE المُعدّل المتكون من 30 عُقدة في مُحاكاةٍ لموجة حرّ، انخفضت تكاليف التشغيل وتراجعَ تقييد إنتاج الطاقة المتجددة بنسبة تفوق 16 %، بينما بقيت نسبة خطر الحمل الحراري الزائد دون 1 %. وتضمن الطبقة المتعلقة بالنماذج اللغوية الكبيرة تحويل الرؤى التحليلية المعقدة إلى توصيات تستند إلى أسس موثوقة لوضع السياسات على نحو يحدّ من المُخرجات الوهمية (هلوسة الذكاء) ويُسهم في الربط بين مختلف التخصصات. ويُمكّن هذا الإطار من وضع مسارٍ قابل للتوسع لتعزيز تشغيل منظومة الطاقة الكهربائية ومرونتها في سياق شبكة كهربائية أكثر تعقيدًا. إذ يجمع الإطار بين المكاسب الكمية القابلة للقياس وتفسيرات مُوجّهة لصنع السياسات.
