Este Trabajo de Fin de Grado presenta el desarrollo y validación de un gemelo digital para la gestión de una red eléctrica Inteligente o Smart Grid, basado en un sistema multi-agente orquestado por inteligencia artificial de borde, Edge IA. Esta aproximación a la descentralización de la red permite aislar los problemas técnicos o fallos que se pueden llegar a producir por zonas o barrios. Utilizando el simulador OpenDSS y un motor de control en Python, se ha replicado virtualmente el comportamiento dinámico de una red de distribución eléctrica con alta influencia de generación fotovoltaica y sistemas de almacenamiento energético en baterías BESS. Como factor de innovación se presenta el uso de un modelo de lenguaje LLM local, Llama 3.2 3B, integrado mediante n8n para la toma de decisiones autónomas en tiempo real. Se han simulado tres escenarios críticos: condiciones nominales, picos de demanda por calefacción y el famoso “apagón” del 28 de abril de 2025. Estos escenarios simulados corresponden a un barrio típico urbano de inmuebles unifamiliares, pero plantean un modelo escalable a ciudades enteras. Los resultados muestran que la arquitectura diseñada logra estabilizar la red con una latencia reducida y una alta eficiencia operativa, justificando la viabilidad de implementar el control de infraestructuras críticas con modelos de IA locales sin dependencia de la nube. Frente a las soluciones del mercado actual, este proyecto fundamenta su valor añadido en garantizar el control total de los datos, reducir los gastos de material y de mantenimiento de los activos físicos al proteger la red, blindar la ciberseguridad frente a ataques externos y eliminar los costes de suscripción a plataformas Cloud externas
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