CityLearn fornece uma plataforma modular de simulação para pesquisa em gestão de energia usando aprendizado por reforço. Os usuários podem definir clusters de edifícios com múltiplas zonas, configurar sistemas HVAC, unidades de armazenamento e fontes renováveis, e treinar agentes de RL contra eventos de resposta à demanda. O ambiente expõe observações de estado como temperaturas, perfis de carga e preços de energia, enquanto ações controlam pontos de ajuste e despacho de armazenamento. Uma API de recompensa flexível permite métricas personalizadas — como economia de custos ou redução de emissões — e utilitários de registro suportam análise de desempenho. CityLearn é ideal para benchmarking, aprendizado em currículo e desenvolvimento de novas estratégias de controle em um ambiente de pesquisa reprodutível.

JADE-DR-VPP é um framework de código aberto em Java que implementa um sistema de múltiplos agentes para resposta à demanda (DR) em Usinas de Energia Virtuais (VPP). Cada agente representa uma carga ou unidade de geração flexível que se comunica via mensagens JADE. O sistema orquestra eventos de DR, agenda ajustes de carga e agrega recursos para atender aos sinais da rede. Os usuários podem configurar comportamentos de agentes, executar simulações em grande escala e analisar métricas de desempenho de estratégias de gerenciamento de energia.