AI驱动可再生能源优化电网管理：迈向可持续未来的深度学习整合策略

为解决可再生能源(RESs)并网带来的电网管理难题，研究人员采用SVR、LSTM和CNN等AI算法对风电/光伏发电进行预测建模，结果显示Random Forest对印度光伏电站预测准确率达99.03%，LSTM的风电预测MAE仅0.0926，为智能电网优化和SDGs目标实现提供了创新技术路径。

　　

随着全球气候变暖加剧，传统能源系统面临严峻挑战。可再生能源(RESs)如风电和光伏的间歇性特性导致电网稳定性问题日益突出——风速波动会使风机输出功率骤降，云层遮挡可能导致光伏电站发电量归零。这种不可控性使得电网运营商不得不面对"能源过山车"的困境：既可能因预测偏差导致停电事故，又可能因过度调配造成能源浪费。更棘手的是，现有预测模型对天气因素敏感度不足，难以适应微电网中多能源协同管理的复杂需求。

为破解这一难题，研究人员开展了一项开创性研究，通过整合深度学习(DL)与人工智能(AI)技术，构建了覆盖数据预处理、特征选择到模型优化的全流程预测框架。研究团队创新性地引入蝴蝶优化算法(BOA)进行特征筛选，并对比测试了支持向量回归(SVR)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)等算法的性能。论文发表在《Sustainable Futures》期刊，为可再生能源的高效利用提供了重要技术支撑。

关键技术方法包括：1)采用全球能源消费数据集(1997-2017)和印度光伏电站34天实时数据；2)运用min-max归一化处理风电10分钟级时序数据；3)通过BOA算法选择关键气象特征；4)建立SVR/LSTM/CNN混合预测模型，以MAE(平均绝对误差)作为核心评估指标。

研究结果部分揭示多项重要发现：

3.1 数据预处理
通过方程(1)所示的min-max归一化方法，将风电数据线性变换至[0,1]区间，有效提升梯度下降效率。预处理后的数据噪声降低60%，为后续建模奠定基础。

3.2 特征选择
采用仿生学启发的BOA算法，模拟蝴蝶嗅觉机制进行全局/局部搜索。如方程(2)(3)所示，算法通过感知强度f=cI^a
动态调整搜索策略，成功筛选出风速、湍流强度等关键特征。

3.4 模型构建
在风电预测任务中，LSTM以0.0926的MAE值优于CNN(0.1463)；而印度光伏数据表明，Random Forest准确率高达99.03%，显著超越Linear Regression(98.37%)。

4.2 风电预测
SVR展现出最佳泛化能力，验证损失(val_loss)仅0.0766。值得注意的是，LSTM虽训练损失(0.0926)较低，但验证损失达0.1211，提示可能存在轻微过拟合。

4.3 光伏预测
Random Forest的99.03%准确率印证了集成学习在光伏预测中的优势，其构建的多决策树机制有效降低了方差误差。

研究结论指出，AI技术对实现联合国可持续发展目标(SDGs)具有多重价值：在SDG7(经济适用的清洁能源)方面，LSTM风电预测误差降低41%；在SDG13(气候行动)领域，精准预测可减少备用化石能源消耗。但研究也指出当前局限，如数据时效性不足(最新仅到2020年)、区域泛化能力待验证等。未来可通过强化学习与物联网(IoT)融合，构建自适应微电网控制系统，这将为全球能源转型提供更智能的解决方案。