能源需求的快速增长、城市电气化以及电动汽车（EV）的日益普及，加剧了对可靠且去中心化能源管理解决方案的需求。本研究提出了一种基于人工智能的集中控制架构，用于社区光伏-电池储能系统（PV-BESS），旨在提高能源效率和自给自足。该框架集成了中央控制器，利用粒子群优化（PSO）技术，接受长短期记忆（LSTM）预测输出，以确定最佳光伏发电、 батарей充电和放电时刻。拟议系统最小化了对电网的依赖，降低了运营成本，并通过协调社区微电网中的可再生资源，在动态负载条件下确保稳定的电力输出。该系统强调，与传统优化技术相比，基于人工智能的粒子群优化可以减少峰值负荷进口，并最大化系统的能量利用率。
Devi 等（周五）研究了这个问题。