ニューヨーク州立ポリ美術館助教授マフムード・バドル博士とその同僚が最近出版された「スマートグリッドのための公平かつ効率的な充電調整のための強化学習」と題された研究、雑誌に掲載エネルギー。この研究では、スマート グリッドにおける家庭用バッテリー システムの充電調整を改善するための強化学習 (RL) の使用を調査しています。

研究の主な目的は、グリッドの効率とユーザー間の公平性の両方を強化することでした。このシステムは、アクタークリティカル RL アルゴリズムを利用して充電スケジュールを動的に調整し、グリッドの制約、個々のバッテリー容量、消費者のニーズのバランスをとります。この調査では、総報酬、エネルギー分配の公平性、全体的な顧客満足度が大幅に向上したと報告されています。

この研究には、スマートグリッド内のエネルギー使用を最適化する可能性があり、これはますます重要になっています。再生可能エネルギー源そして分散型エネルギー貯蔵システムはさらに普及することになる。

このアプローチは、公平で効率的な充電メカニズムを実装することにより、電力網への負担を軽減しながら、エネルギーの供給と需要のバランスをとるのに役立ちます。これは、スマート グリッドの安定性の向上、ユーザー満足度の向上、再生可能エネルギー システムの統合のサポートにとって極めて重要であり、持続可能なエネルギー管理という広範な目標に貢献します。