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论文

Fairness-Aware Multi-Agent DRL for Sustainable Virtual Power Plants Operation Under Multi-Uncertainties面向多重不确定性的可持续虚拟电厂公平感知多智能体深度强化学习

本文针对虚拟电厂面临的电价、光伏出力和负荷不确定性，提出兼顾公平性的双层协调框架和多智能体深度强化学习算法。模型结合动态满意度、GRU 与注意力机制，在真实数据测试中改善运营商收益、用户电费及削峰填谷效果。

方法大模型与智能体场景知识与协同
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论文

Low Carbon Scheduling of Integrated Energy System Based on Large Language Model-Embedded Multi-Agent Reinforcement Learning基于大语言模型嵌入多智能体强化学习的综合能源系统低碳调度

该研究把大语言模型用于生成奖励函数和策略框架，再由多智能体强化学习执行综合能源系统分布式低碳调度。结果表明，LLM 与 MARL 的结合能够同时改善碳排放、运行成本和大规模系统可扩展性，是“生成式 AI + 能源优化决策”的直接应用。

方法优化与强化学习 · 大模型与知识智能 · 大模型与智能体场景规划与仿真 · 优化与决策 · 知识与协同
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