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Blockchain-enabled EV–renewable interaction using transformer forecasting and multi-agent learning
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.epsr.2026.113421.png)
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摘要
En 中文
• 提出了一种集成Transformer预测和多智能体强化学习（MARL）的混合框架，用于协调电动汽车–可再生能源管理。
• Transformer编码器提供了电动汽车充电需求和可再生能源发电的准确预测。
• MARL使电动汽车、可再生能源和电网参与者之间能够实现去中心化和自适应协调。
• 融入区块链技术，以确保生产者之间安全、透明和可信赖的能量交易。
• 实现了96.9%的预测可靠性、32.7%的负荷平衡改进、26.4%的效率提升以及24毫秒的延迟。
Keyword:
EV integration
Renewables optimization
Transformers MARL
Blockchain transactions
IoT load balancing and security
期刊
IF:
4.2
论文数:
1.2W
被引数:
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