本文针对需求侧能源管理问题，提出了一种基于智能电网环境的多智能体深度强化学习算法，可以在保证可扩展性和隐私保护的前提下利用即时观测和价格信号来最小化总体成本，并降低家庭总能耗的峰谷比和电力费用。

May, 2020

论文介绍了一个利用分布式深度强化学习模型实现智能管理家庭用电的方法，这个方法可以保护用户隐私，以降低电网运营成本，减少家庭用电费用，实现用电峰谷负荷比例和负荷方差分别降低 12% 和 11% 的效果。

Jun, 2020

本文研究了如何通过反应需求实现频率调控来整合高比例的可再生能源资源对电力网的影响。作者提出一个分散的代理模型，通过多代理近端政策优化和本地化通信进行训练。同时，文中探讨了两种通信框架：手工设计或通过目标化的多代理通信进行学习。最终的政策可以良好地、稳健地完成频率调节，并可以在恒定处理时间下无缝扩展到任意数量的房屋。

Jan, 2023

采用一种去中心化的多智能体强化学习充电框架来管理电动汽车的充电，以降低网络成本、减少用电峰值与平均值之比，减少变压器过载风险。

Aug, 2023

深层多智能体强化学习可实现住宅能量灵活性的可扩展和隐私保护的协调，结果表明，通过使用中心化但分化的评论家，可以在执行前排练协调。

May, 2023

该研究论文提出了一个基于多智能体的双层运营框架，用于考虑需求端的碳排放限额的配电网络低碳需求管理，其中上层通过优化控制信号最大化利润，下层通过优化调度决策最小化运营成本并计算配电边际价格和碳强度。通过网络通信与其他智能体合作，分布式柔性负荷智能体利用配电网络的不完全信息。最终，该问题被建模为一个基于网络的多智能体有约束马尔可夫决策过程，并使用一种名为共识多智能体有约束策略优化的安全强化学习算法进行求解，该算法考虑了每个智能体的碳排放限额。在 IEEE 33 节点和 123 节点配电网系统上的案例研究证明了所提方法的有效性，包括满足需求侧的碳排放约束、确保配电网的安全运行和保护双方的隐私。

Nov, 2023

应用深度强化学习算法 (HAFH-DDPG)，在离网微电网中实现联合能量调度和机组启停决策来减少总发电成本，并支持简化后的行动空间。

Jun, 2022

该研究通过训练一组深度强化学习智能体来自动化参与 ALEX 社区能源市场，揭示了账单减少与减少净负荷变动之间的明确关联。在使用开源数据集评估净负荷变动的影响时，代理与多个基准进行了比较，显示出有前景的性能水平，接近近似最优动态规划基准。

Apr, 2024

随着能源转型的持续进行，需求侧灵活性已成为现代电力网络的一个重要方面，以提供网络支持并实现可持续能源的进一步整合。除了传统能源源之外，住宅部门是另一个主要且大量未开发的灵活性源，这是由于太阳能光伏、家庭电池和电动汽车的增加而推动的。然而，解锁住宅灵活性是具有挑战性的，因为需要一个能够有效管理家庭能源消耗并在各种不同的房屋之间具有可扩展性的控制框架，并维持用户舒适度。我们旨在解决这个具有挑战性的问题，并引入一种基于可微分决策树的强化学习方法。该方法将数据驱动的强化学习的可扩展性与（可微分的）决策树的可解释性相结合。这导致了一个可以在不同房屋之间轻松适应并向最终用户解释的简单控制策略，进一步改善用户接受度。作为概念验证，我们使用家庭能源管理问题来分析我们的方法，将其与商业可用的基于规则的基准控制器和标准神经网络强化学习控制器的性能进行比较。通过这项初步研究，我们展示了我们提出的方法的性能与标准强化学习控制器相当，相较于基准控制器，在每日成本节约方面表现优异，节约率提高了大约 20%，同时又易于解释。

Mar, 2024

本文使用深度强化学习技术研究了 IoT 驱动孤立微电网中柴油发电机（DG）的调度问题。旨在在可再生能源不确定性情况下充分利用可再生能源，通过离散 - 连续混合动作空间的 DRL 算法解决了二进制 DG 开关决策和连续能量调度决策，并针对旋转备用的情况提出了 POMDP 模型，实验显示其性能要优于同类算法。

Apr, 2023