本研究提出了一种基于离线强化学习的微电网电压调节新方法，利用现有数据集进行模型训练。实验结果表明，该方法在不同数据集上表现出色，尤其在低质量数据集上具有良好效果，展现出重要的应用潜力。

本文探讨了利用深度强化学习和马尔可夫决策过程优化电压调节的方法，提出多种算法以协调智能逆变器，解决电网电压控制问题。研究表明，这些算法在不同配电网络中提高了性能和效率，推动了强化学习在电力系统中的应用。

本文介绍了一种基于机器学习的电网拥堵管理方法，利用强化学习优化电力系统，提高电网的安全性和公平性。研究涉及电压调节、频率控制和建筑能源管理，提出多种创新方案，并展示了在实际电力网中的应用效果。