Reinforcement learning solutions for microgrid control and management: a survey (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: COURY, DENIS VINICIUS - EESC ; FERNANDES, RICARDO AUGUSTO SOUZA - EESC ; BARBALHO, PEDRO INÁCIO DE NASCIMENTO E - EESC ; MORAES, ANDERSON LUIS DE - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3546578
- Subjects: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA; RECURSOS ENERGÉTICOS; POTENCIAL ELÉTRICO; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Piscataway, NJ, USA
- Date published: 2025
- Source:
- Título: IEEE Access
- ISSN: 2169-3536
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 13, p. 39782-39799, 2025
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
BARBALHO, Pedro Inácio de Nascimento e et al. Reinforcement learning solutions for microgrid control and management: a survey. IEEE Access, v. 13, p. 39782-39799, 2025Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3546578. Acesso em: 07 abr. 2026. -
APA
Barbalho, P. I. de N. e, Moraes, A. L. de, Lacerda, V. A., Barra, P. H. A., Fernandes, R. A. S., & Coury, D. V. (2025). Reinforcement learning solutions for microgrid control and management: a survey. IEEE Access, 13, 39782-39799. doi:10.1109/ACCESS.2025.3546578 -
NLM
Barbalho PI de N e, Moraes AL de, Lacerda VA, Barra PHA, Fernandes RAS, Coury DV. Reinforcement learning solutions for microgrid control and management: a survey [Internet]. IEEE Access. 2025 ; 13 39782-39799.[citado 2026 abr. 07 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3546578 -
Vancouver
Barbalho PI de N e, Moraes AL de, Lacerda VA, Barra PHA, Fernandes RAS, Coury DV. Reinforcement learning solutions for microgrid control and management: a survey [Internet]. IEEE Access. 2025 ; 13 39782-39799.[citado 2026 abr. 07 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3546578 - Embedded deep reinforcement learning controller for flexible load management: an approach validated in a hardware-in-the-loop platform
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