基于局部随机化神经网络的可再生能源与电动汽车协同系统中无功功率优化配置研究

针对可再生能源并网系统中由电动汽车(EV)充电站激增引发的电压波动、功率损耗等问题，研究人员创新性地采用局部随机化神经网络(LRNN)实现无功功率优化配置。该研究通过预测快充站最优选址，在MATLAB平台验证显示：LRNN较传统算法(GA/SHO/PSO)显著降低系统总有功/无功损耗(1.82%复杂度)，收敛速度提升至25次迭代，执行时间缩短至0.34秒，效率达98%，为高比例新能源与EV并网系统提供了高效解决方案。

　　

随着全球能源转型加速，电动汽车(EV)的普及率呈现爆发式增长。据统计，单台EV充电功率已跃升至400-600kW，快充站的密集部署导致配电网面临严峻挑战：电压波动加剧、谐波污染频发、系统网损激增。更棘手的是，可再生能源(RES)出力的间歇性与EV充电行为的随机性叠加，使得传统无功优化方法难以兼顾实时性与准确性。现有研究虽尝试采用混合算法(如PSO-SHO、GA-SAA)应对，但普遍存在计算复杂度高、收敛速度慢的缺陷。在此背景下，如何构建适应高动态环境的智能优化框架，成为学术界与工业界共同关注的焦点。

为解决这一难题，研究人员创新性地将局部随机化神经网络(LRNN)引入RES-EV协同系统。该研究构建了包含光伏阵列、电池储能系统(BESS)和快充站的典型微网模型，通过LRNN动态预测最优无功补偿点。关键技术包括：1)建立考虑EV随机充电特征的动态负荷模型；2)设计基于LRNN的多目标优化架构，同步优化网损与电压偏差；3)开发MATLAB仿真平台对比传统算法性能指标。

系统配置方面，研究团队设计了光伏-BESS-EV的协同架构。太阳能通过DC-DC变换器向BESS充电，逆变器实现与交流电网的功率交互。特别地，系统采用分级控制策略：上层LRNN实时计算各节点无功需求，下层通过STATCOM(静态同步补偿器)执行精准补偿。这种架构既缓解了电网峰值压力，又最大化利用了可再生能源。

在LRNN算法实现环节，研究突破了传统神经网络的训练瓶颈。通过局部随机化权重初始化技术，网络在保持稀疏连接的前提下，仅需25次迭代即可收敛。与遗传算法(GA)0.44秒、海马优化(SHO)0.59秒的耗时相比，LRNN仅需0.34秒即完成全局优化，且将计算复杂度控制在1.82%的极低水平。测试数据显示，该方法使系统总有功损耗降低23.7%，电压偏差改善41.2%。

结果分析部分揭示了LRNN的独特优势。图3显示，在光伏出力骤降场景下，LRNN调控的母线电压波动幅度较PSO减少58%，证明其对RES波动的强适应性。值得注意的是，当EV充电负荷突变200%时，算法仍能在0.5秒内重新收敛，展现出卓越的鲁棒性。与文献[9]的PSO-SHO相比，LRNN将快充站选址误差降低至1.3km范围内，显著提升了空间匹配精度。

结论部分强调，该研究为RES-EV高渗透率电网提供了革命性解决方案。LRNN凭借98%的运行效率、1.82%的超低复杂度，实现了"秒级"无功优化响应。其创新价值体现在三方面：首次将机器学习引入EV充电站选址模型；构建了考虑V2G(车辆到电网)不确定性的动态优化框架；验证了神经网络在电力系统实时控制中的可行性。这些突破对构建"双碳"目标下的新型电力系统具有重要指导意义。

需要指出的是，研究也存在若干局限：BESS(电池储能系统)的循环寿命模型未考虑极端天气影响，且LSTM(长短期记忆网络)的预测模块尚未集成。未来工作将结合数字孪生技术，进一步强化系统的抗灾变能力。正如作者Ashwani Kumar团队所述，这项研究开辟了人工智能与电力电子融合的新赛道，为智能电网的演进提供了关键技术支撑。