面向社会公平电力覆盖的美国优化可再生能源规划马尔可夫决策过程
系统与控制
2025-09-03 v1 人工智能
计算工程、金融与科学
系统与控制
综合经济学
经济学
摘要
传统电网基础设施构成可再生能源整合的重大障碍，并延续能源获取不公平的问题，低收入社区经历的停电时间显著更长。本研究构建了马尔可夫决策过程（MDP）框架，以显式 addressing 社会公平 concerns 来优化可再生能源分配。该模型纳入预算约束、能源需求波动以及八大美国城市的社会脆弱性指标，以评估实现公平清洁能源转型的政策方案。数值实验将MDP方法与基线政策（包括随机分配、贪心可再生能源扩张和专家启发式方法）进行比较。结果表明，面向公平性的优化可实现32.9%的可再生能源渗透率，相较于传统方法将55%的低收入人口削减至被服务对象。专家政策获得最高奖励值，蒙特卡洛树搜索基线在显著降低预算利用率的同时提供了竞争的性能，表明在不牺牲整体系统性能的前提下，可以公平分配清洁能源资源，并为将社会公平性 considerations 与气候目标及清洁能源基础设施的包容性获取相结合提供了方法。
引用
@article{arxiv.2509.00008,
title = {Optimized Renewable Energy Planning MDP for Socially-Equitable Electricity Coverage in the US},
author = {Riya Kinnarkar and Mansur Arief},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.00008},
year = {2025}
}