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colorgrid：目标推理和协助的多代理非机构环境
自主代理人与人的互动越来越集中于适应其不断变化的偏好，以改善现实世界任务中的援助。有效的代理必须学会准确地推断出通常隐藏的人类目标，才能很好地进行协作。但是，现有的多代理增强学习（MARL）环境缺乏严格评估这些代理人学习能力所需的必要属性。为此，我们介绍了Color G Rid，这是一种具有可定制的非平稳性，不对称性和奖励结构的新型MARL环境。我们调查了独立的近端政策选择（IPPO），一种最先进的（SOTA）MARL算法，在C olor G ride和通过广泛的消融中找到，尤其是在“人类和“人类较低”的“领导者”代理之间，尤其是在“领导者”中同时进行非平稳和不对称目标的助理代理人，由color color c olor is i i i i i i i i i i i i i i i i i i Is i i是。为了支持未来的MARL算法，我们在https://github.com/andreyrisukhin/colorgrid上发布了环境代码，模型检查点和轨迹可视化。
车辆到电网集成评估报告
执行摘要 美国能源部 (DOE) 设立了一项计划，将电动汽车 (EV) 整合到电网中，并开展汽车电网整合 (VGI) 评估研究并报告结果。本报告提供了能源部开展的研究结果以及能源部 VGI 计划的 10 年路线图，包括建立能源部 VGI 计划。VGI 计划将提升美国实现交通电气化、电网现代化、可再生能源资源整合、减缓和适应气候变化、增强能源安全和恢复力以及确保公平享受电动交通所有好处所需的能力。将电动汽车整合到电网中的目标是使电动汽车的交通使命与美国电力基础设施使命相协调，履行社会和环境义务。
美国能源部实现有利的汽车电网整合 (VGI) 未来的战略
电动汽车 (EV) 正在上路。在电动乘用车和中型和重型卡车的带动下，电气化正在渗透到所有交通方式，包括铁路、越野和海运。2023 年，美国新购买的电动汽车超过 140 万辆，1 约占美国轻型汽车销量的 10%。迄今为止，美国道路上有超过 580 万辆轻型电动汽车，2 为这些车辆提供动力的电力需求正在迅速增长。与此同时，电网正在经历从集中控制到更分散资产的重大转变。数字技术和清洁能源正在重塑客户与电力系统的互动方式，使客户能够更积极地参与日常电力需求。
努力能源和TEPCO电网形式的战略联盟，以推动客户LED的能源过渡和气候变化计划
“通过将Endeavor Energy在电力分配中的优势和可再生能源整合与TEPCO对网络弹性和资产管理的深入了解，我们可以推动创新的新计划，以提高网络的效率和可持续性。Tepco Power Grid Inc.董事会成员兼执行官员Kazuhiko Shiba说：“我们非常荣幸能够签署这份理解的备忘录，并期待能够通过与Endeavor Enerage扮演重要角色，在澳大利亚的快速发展中扮演重要角色，从而为可持续能源社会的创造做出贡献。在利用两家公司的优势时，我敢肯定，这将能够提高网络效率，提高弹性并促进可再生能源的使用，从而为两国的客户提供更多有价值的服务。此外，当我们通过过渡到碳中性社会来解决气候变化时，我们相信多元化和全球的合作将变得越来越重要，因此很荣幸能够承担挑战，即能够在我们身边创造可持续的未来。”参与正式始于2025年1月的签署仪式，两家公司都渴望探索这项合作将提供的众多机会。媒体联系人：努力能源：公司沟通团队，corporatecomms@endeavourenergy.com.au Tepco Power Grid，Inc。澳大利亚人，在悉尼的大西部生活和工作。
混合可再生能源电网中电池存储系统的天气驱动优先充电
摘要 — 可再生能源融入电网通常受到其分散的基础设施的阻碍，由于能源生产的多变性和对天气条件的依赖，导致利用效率低下。电池存储系统虽然对于稳定能源供应至关重要，但也面临着诸如能源分配不均、加速电池退化和降低运营效率等挑战。本文提出了一种应对这些挑战的新解决方案，即开发一个大规模、互联的可再生能源网络，以优化能源存储和分配。拟议的系统包括战略性放置的电池存储设施，通过补偿可再生能源产出的波动来稳定能源生产。优先充电算法由实时天气预报和负载监控提供信息，可确保在不同条件下为最合适的电池系统充电。在每个存储设施内，次要优先充电算法通过根据健康状态 (SoH) 和充电状态 (SoC) 等关键参数对电池进行排序并决定对哪些电池进行充电，从而最大限度地减少电池退化。这种综合方法提高了电池存储系统的效率和使用寿命，提供了更可靠、更具弹性的可再生能源基础设施。 1
通过极端天气条件下的电动汽车集成和随机建模优化配电网性能
本文提出了一种微电网运营规划的创新方法，重点是提高经济绩效和增强弹性。所提出的方法解决了关键的不确定性，包括天气条件、电动汽车 (EV) 的概率充电/放电行为、可再生能源的整合、能源价格波动和负载条件。此外，它还考虑了电动汽车车主的满意度和需求侧管理。这项研究的一个关键创新是开发了一个综合框架，用于同时管理网络拓扑重构、网络内的电动汽车移动以及减轻恶劣天气条件的影响。采用蒙特卡罗模拟来模拟不确定性，同时使用多目标优化算法来解决问题。该算法旨在最大限度地提高网络运营商和私营部门的利润，同时最大限度地减少未供应能源及其相关处罚。所提出的方法显示出显着的改进，包括未供应能源成本降低 37.1%，网络运营商利润增加 5%，电动汽车充电站利润增加 23.1%。总体而言，该方法比现有方法的性能高出约 8%。所提出的方法为提高微电网在极端天气条件下的弹性和运行效率提供了一种有效且稳健的解决方案，展示了其优于传统方法的优势。
通过大规模电动汽车充电控制控制电网平衡的机器学习
1。熟悉ČEPS提供的有关电网不平衡的公开数据，以及主管提供的布拉格公共电动汽车充电会话的匿名数据。通过对齐时间表来确保数据集可比较。2。定义一个优化问题，可以通过受控的公共电动汽车充电来最大程度地减少电网失衡。在每个充电会话的完美信息的假设下描述一种最佳控制方法。3。实施最佳控制方法并评估其在最小化整个数据集的电网失衡时的性能。4。提出了基于机器学习的方法，该方法以有限的信息来解决方案，以了解每个充电会话的长度，电池充电状态以及会议期间电网不平衡的开发。评估机器学习模型的性能，并将其结果与最佳解决方案进行比较。5。衡量V2G技术对电网不平衡优化的潜在影响，在这种情况下，车辆可以将能量恢复到电网中，而不是仅像以前的情况一样局限于充电。应用以前使用的相同方法，并比较整个电网不平衡的变化以及机器学习性能。
净零排放净排放的创新途径：分布式太阳能部署以提高电网质量和降低阿根廷能源成本的次级策略
作者希望感谢美国能源部在零净世界倡议下为这项研究提供资金。作者感谢他们从阿根廷经济部，La Pampa的能源和矿业秘书处，行政管理省DeEnergíadela Pampa（APELP）和Pampetrol所获得的贡献和支持。特别感谢APELP的Luciano Gonzalez，Ivan Collman和RománGomez的宝贵见解，专业知识和帮助，以开发案例研究中使用的模型和分析。作者还感谢NREL同事，Ron Benioff和劳伦斯·伯克利国家实验室的Juan Pablo Carvallo提供的主题专业知识。最后，作者感谢Angela Ortega Pastor和Isabel McCann为他们的技术编辑和帮助准备出版的报告做准备。