本文探讨了结合强化学习和决策树的电网管理方法，旨在提升电网的可靠性和能源效率。研究表明，这种策略能够有效优化家庭能源管理，降低成本并提高用户舒适度。实验结果显示，这些方法在性能上与传统算法相当，同时具备更好的可解释性和适应性。

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。

该文综述机器学习在可再生能源预测与电网管理中的应用，涵盖多模态端到端学习、CNN-RNN、LSTM、强化学习等方法，用于风速与风电预测、最优潮流及分布式能源管理。案例显示多模态端到端模型可降低系统成本30%，组合模型与特征工程能提升预测精度和利润。