能源网络中多智能体强化学习：计算挑战、进展与开放问题
人工智能
2024-05-28 v3
摘要
电网的快速变化架构和功能，以及可再生和分布式能源资源的日益渗透，导致各种技术和管理挑战。这些挑战使传统的集中式能源市场范式变得不足，因为它们无法支持网络的动态和演化本质。本综述探讨了多智能体强化学习 (MARL) 如何支持能源网络的去中心化和脱碳化，并缓解相关挑战。通过阐述管理能源网络的关键计算挑战、回顾近期研究进展，并突出可能使用 MARL 解决的开放性挑战，来实现上述目标。
引用
@article{arxiv.2404.15583,
title = {Multi-Agent Reinforcement Learning for Energy Networks: Computational Challenges, Progress and Open Problems},
author = {Sarah Keren and Chaimaa Essayeh and Stefano V. Albrecht and Thomas Morstyn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.15583},
year = {2024}
}