纽约州立大学理工学院助理教授 Mahmoud Badr 博士及其同事最近发表题为“智能电网公平高效充电协调的强化学习”的研究，发表在该杂志上能源。该研究调查了使用强化学习（RL）来改善智能电网中家庭电池系统充电的协调性。

该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 actor-critic RL 算法动态调整充电时间表，平衡电网限制、单个电池容量和消费者需求。该研究报告称，在总奖励、能源分配公平性和总体客户满意度方面取得了显着的进步。

这项研究有潜力优化智能电网中的能源使用，随着可再生能源分布式储能系统变得更加广泛。

通过实施公平高效的收费机制，该方法可以帮助平衡能源供需，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、支持可再生能源系统的整合、实现可持续能源管理的更广泛目标至关重要。