A crescente penetração da geração fotovoltaica (PV), sistemas de armazenamento de energia e cargas flexíveis em edifícios modernos exige estratégias avançadas de controle capazes de aproveitar ativos dinâmicos enquanto mantêm a confiabilidade da rede. Este artigo de Perspectiva apresenta uma visão abrangente dos métodos de controle impulsionados por aprendizado por reforço (RL) para microrredes DC flexíveis—com foco particular em sistemas integrados a edifícios que migram de arquiteturas de microrredes AC para verdadeiros sistemas PV–armazenamento de energia–DC flexíveis (PEDF). Examinamos a evolução estrutural das microrredes AC tradicionais para microrredes DC até arquiteturas PEDF, destacamos os componentes centrais do sistema (arranjos fotovoltaicos, armazenamento por bateria, redes de barramento DC e interfaces de demanda flexível) e elucidamos seu acoplamento dentro de conjuntos de edifícios e redes urbanas de energia. Identificamos então desafios-chave para aplicações de RL nesse domínio—incluindo espaços de estado e ação de alta dimensionalidade, restrições críticas de segurança, eficiência amostral e implantação em tempo real em sistemas de energia predial—e propomos direções futuras de pesquisa, como aprendizado profundo multiagente por reforço, transferência de aprendizado através de portfólios prediais e estruturas de garantia de segurança em tempo real. Ao sintetizar desenvolvimentos recentes e mapear avenidas de pesquisa abertas, este trabalho visa orientar pesquisadores e profissionais em direção a soluções de controle robustas e escaláveis para a próxima geração de microrredes DC flexíveis.
Shi et al. (Terça,) estudaram esta questão.