综述：可再生能源对智能电网运行的影响及整合技术的系统综述

这篇综述系统分析了可再生能源（RE）与智能电网整合的技术挑战与解决方案，涵盖电网稳定性、储能管理、间歇性能源整合等核心议题，重点探讨了先进控制（如ANN、LSTM）、混合优化模型（如PSO-ANFI）及预测算法（如ARIMA）的应用前景，为构建可持续能源系统提供关键见解。

　　

可再生能源与智能电网的融合挑战与创新

电网稳定性与控制

可再生能源（如光伏PV和风电）的间歇性导致电网频率波动和电压不稳定。研究表明，32%的文献聚焦于此，提出采用人工神经网络（ANN）控制静态补偿器（DSTATCOM）以改善无功功率调节。混合优化模型如粒子群优化-自适应神经模糊系统（PSO-ANFI）能有效调度电动汽车（EV）充放电，但需解决用户隐私泄露风险。

基础设施升级

29%的研究指出老旧输电系统需适配分布式能源（DER）。典型案例包括采用多电平逆变器提升电能质量，以及固态变压器增强控制灵活性。欧盟FLEXITRANSTORE项目通过硬件-软件协同优化，推动跨境能源市场整合。

储能与管理的技术突破

锂电储能虽能平抑波动，但高成本限制普及。实时定价（RTP）结合强化学习（如RARL）可降低48%用电成本，但需警惕用电低谷的反弹峰。物联网（IoT）支持的移动储能（如EV）成为新兴解决方案。

间歇性能源预测

混合预测模型表现突出：长短期记忆网络（LSTM）对风光发电的预测误差<5%，而自回归积分滑动平均（ARIMA）模型在西班牙风电场的准确率达84%。未来需开发量子深度强化学习（QDRL）以应对超短期波动。

未来方向

1. 隐私保护算法：区块链与联邦学习结合，保障需求响应（DRP）数据安全；
2. 跨学科模型：耦合气象学与电网动力学的数字孪生系统；
3. 标准化测试：建立智能逆变器性能评估的国际统一框架。

该领域年增长率达18%，印度、中国等发展中国家贡献了43%的研究成果，预示全球能源转型的加速推进。