RL Sensibile alle Emissioni per la Ricarica Sostenibile dei VE e la Riduzione della CO2

Un nuovo articolo di ricerca propone una strategia di apprendimento per rinforzo (RL) sensibile alle emissioni per la ricarica dei veicoli elettrici (VE) che dà priorità alla riduzione del carbonio. Il metodo utilizza l'algoritmo Soft Actor Critic (SAC) con un premio multi-obiettivo che penalizza le emissioni di carbonio, le energie rinnovabili tagliate e la domanda non soddisfatta. Addestrato sulla piattaforma EV2Gym con profili solari ed eolici dietro il contatore e dati di intensità di carbonio di EirGrid, l'approccio mira a ridurre la CO2 gestendo al contempo la stabilità della rete. I metodi esistenti come MPC e RL standard raramente trattano l'intensità di carbonio in tempo reale o la disponibilità di rinnovabili come obiettivi primari, lasciando inesplorato il potenziale di decarbonizzazione.