研究探索智能电网能源优化的潜力
纽约州立大学理工学院助理教授 Mahmoud Badr 博士及其同事最近在《能源》杂志上发表了题为“强化学习实现智能电网公平高效充电协调”的研究。该研究调查了如何使用强化学习 (RL) 来改善智能电网中家用电池系统充电的协调性。这项研究的主要目标是提高电网效率和用户之间的公平性。该系统利用演员-评论家 RL 算法来动态调整充电计划，平衡电网约束、单个电池容量和消费者需求。研究报告称，总奖励、能源分配公平性和总体客户满意度都有显著提高。
这项研究有可能优化智能电网内的能源使用，随着可再生能源和分布式能源存储系统变得越来越普及，这一点变得越来越重要。
通过实施公平高效的收费机制，该方法有助于平衡能源供需，同时减轻电网压力。这对于增强智能电网的稳定性、提高用户满意度和支持可再生能源系统的整合至关重要，有助于实现可持续能源管理的更广泛目标。
页:
[1]