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电动汽车的出现正在重塑能源格局，需要开发创新的能源整合机制来吸引产消者。然而，当前的方法在积极吸引社区参与时面临许多挑战。一些关键挑战包括系统不确定性和时间问题、优化充电策略、实时决策需求、隐私问题和电池退化。例如，驾驶员行为和交通状况的不可预测性给设计有效的能源整合策略和经济激励模型带来了复杂性。这些因素错综复杂的相互作用需要先进的计算技术，使机器学习成为一种宝贵的工具。本文简要回顾了著名的机器学习算法，包括监督学习和无监督学习，重点介绍它们在预测、聚类、降维和生成建模方面的独特能力。此外，它还探讨了强化学习，强调其实时决策的能力。这项研究的重点在于先进算法的应用，特别是检查它们在各种战略运营框架中的有效性。目的是将电动汽车有效地整合到电力系统中。这些框架包括讨价还价、合同、拍卖、博弈论和经济激励，如定价和成本利润优化。每个应用都包括一般方法的简明概述，并深入探讨部署机器学习技术的适用性和挑战。本文将指导行业专业人士实施电动汽车调度问题的解决方案，并为学术界提供宝贵的见解，以供进一步研究和开发。
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