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Application of Reinforcement Learning in Energy Management of Microgrids and Hybrid Energy Storage Systems
截止日期：2024年12月31日
随着可再生能源在缓解能源贫困和实现气候目标中的应用日益增加，微电网作为将可再生能源与多种储能形式集成到电网中的可扩展解决方案，受到了广泛关注。由于可再生资源如太阳能和风能的间歇性和依赖天气，微电网的设计和能源管理面临着显著挑战。微电网需要在保证能源安全和稳定供应的同时，实现可持续且成本最优的运行。近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习中的一类技术，展现出在不确定环境下解决问题的能力，特别适合用于微电网和混合储能系统的资源优化问题。
本特刊旨在收录与强化学习技术在各种类型微电网（直流、交流、混合型、独立运行、并网运行）及混合储能系统中的应用相关的最新研究。混合储能系统包括但不限于电池、飞轮、氢燃料电池、超级电容器等储能方式。欢迎投稿的主题包括：
强化学习在微电网及混合储能系统中的能源管理及优化运行；
强化学习在孤岛运行和并网运行模式下的能源管理应用；
强化学习在微电网设计、控制、保护及优化运行中的应用；
强化学习与传统优化方法的结合以提高微电网的稳定性和安全性。
Dr. Sunetra Chowdhury，客座编辑
南非开普敦大学电气工程系
研究方向：可再生能源系统、分布式发电、电力系统保护、微电网、智能电网、电动汽车储能系统和充电站基础设施。
请登录期刊官网投稿，并在投稿栏目下拉列表中选择特刊标题。
投稿链接：
https://www.mdpi.com/journal/energies/special_issues/K6428U63I6
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