可再生能源渗透率的增长使供应变得更加不确定，并导致系统不平衡加剧。这种趋势与单一不平衡定价相结合，为平衡责任方 (BRP) 在不平衡解决机制中进行能源套利提供了机会。为此，我们提出了一种基于分布式强化学习的电池控制框架。我们提出的控制框架采取了风险敏感的视角，允许 BRP 调整其风险偏好：我们的目标是优化套利利润和风险度量（本研究中的风险价值）的加权和，同时限制电池的每日循环次数。我们使用 2022 年比利时的不平衡价格评估我们提出的控制框架的性能，并比较两种最先进的 RL 方法，即深度 Q 学习和软演员-评论家 (SAC)。结果表明，分布式软演员-评论家方法优于其他方法。此外，我们注意到，只有当代理对价格更确定时，我们的完全规避风险的代理才会适当地学会通过对电池进行（放电）充电来对冲与未知不平衡价格相关的风险。