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基于模仿专家经验的可解释深度强化学习在电动汽车智能充电中的应用
Interpretable Deep Reinforcement Learning With Imitative Expert Experience for Smart Charging of Electric Vehicles
Shuangqi Li · Alexis Pengfei Zhao · Chenghong Gu · Siqi Bu 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
深度强化学习（DRL）因计算效率高，有望实现复杂系统的在线优化控制，但其可解释性与可靠性限制了在智能电网能量管理中的工程应用。本文首次提出一种新颖的模仿学习框架，用于解决电网连接电动汽车（GEV）充电管理中的高效计算问题。通过基于车网互动（V2G）成本效益分析的先验优化模型生成最优策略，并构建专家经验池以配置学习环境。设计双Actor-Imitator网络结构，实现专家知识向强化学习模型的有效迁移，提升训练效率与调度性能。实验结果表明，该方法在英国某示范微网中有效提升了V2G经济效益并缓解了电池...
解读: 该可解释深度强化学习技术对阳光电源充电桩产品线及储能系统具有重要应用价值。文章提出的模仿学习框架可直接应用于阳光电源V2G充电桩的智能调度算法，通过专家经验池加速DRL训练，提升充电策略的可靠性与可解释性，解决传统黑盒AI在电网能量管理中的工程化难题。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现...
基于无人机的微电网网络攻击
Uncrewed Aerial Vehicle-Based Cyberattacks on Microgrids
Alexis Pengfei Zhao · Shuangqi Li · Zhengmao Li · Zixiao Ma 等7人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种利用无人机实施虚假数据注入攻击（FDIA）的新范式，通过通信干扰与数据篡改威胁网络化微电网安全；构建NSGA-III多目标优化框架，量化攻击对功率平衡、电压稳定及运行成本的影响，并指出传统规则检测失效，亟需AI驱动的自适应防御。
解读: 该研究直击阳光电源iSolarCloud智能运维平台与PowerTitan/ST系列储能系统在微电网场景下的网络安全短板。UAV攻击可干扰PCS遥测数据、误导MPPT策略或触发误动作，威胁构网型GFM逆变器黑启动可靠性。建议在iSolarCloud中集成轻量级LSTM异常检测模块，结合边缘侧UAV射...