面向未来电网的可扩展AI方法：实现光伏能源集成从波动性到可预测性的跨越

本研究针对高比例光伏并网导致的电网功率/电压波动问题，创新性地采用支持向量回归(SVR)和长短期记忆网络(LSTM)等AI算法，在IEEE 123-bus网络上分别实现183.07 kW功率预测RMSE和0.0133 pu电压预测误差，为可再生能源并网提供了精准预测工具。

　　

随着全球能源结构加速转型，光伏发电装机容量在2014-2023年间激增692%，但可再生能源的间歇性导致电网面临严峻挑战：国际可再生能源机构(IRENA)数据显示，现有发展速度仅能实现2030年气候目标所需容量的66%。光伏出力受辐照度、温度等多因素影响，在IEEE 123-bus等测试网络中常引发超过400 kW的功率波动和0.015 pu的电压偏差，传统调度方法难以应对。

突尼斯高等教育与科研部资助的研究团队在《Renewable Energy Focus》发表成果，创新性地将气候数据与电网仿真结合，采用PVGIS平台获取突尼斯斯法克斯地区真实气象数据，通过OpenDSS构建4-bus和123-bus双尺度测试网络。研究对比了支持向量回归(SVR)、随机森林等算法，发现SVR在功率预测中RMSE低至183.07 kW（优于400 kW阈值），LSTM对Bus 64电压预测MAE仅0.0104 pu，显著提升电网可调控性。

【主要技术方法】
研究采用PVGIS气象数据库获取太阳辐照度、温度等输入特征，通过OpenDSS构建含光伏的IEEE测试网络，采用5折交叉验证评估SVR、LSTM等模型。关键创新在于将气候变量映射到电网参数，使用RMSE和R²
等指标量化预测精度。

【预测结果】
• 功率预测：SVR在123-bus网络表现最优，RMSE=183.07 kW，MAE=169.15 kW，R²
达93%
• 电压预测：LSTM捕捉时序特征能力突出，对Bus 64预测RMSE=0.0133 pu，优于0.015 pu行业标准

【结论与意义】
该研究首次在双尺度电网验证AI预测模型的普适性，SVR和LSTM的组合应用为高光伏渗透率电网提供"预测-调控"闭环解决方案。提出的三阶段优化路径（嵌入物理规则、扩展训练数据、开发混合模型）将推动电网从"被动响应"转向"主动预测"，直接支持联合国SDG7可持续发展目标。相比传统方法，AI模型将电压预测误差降低30%，为11.2 TW全球可再生能源并网目标提供关键技术支撑。