《Next Energy》：Artificial intelligence in renewable energy technologies: Advancing optimization, integration, and carbon neutrality
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本综述系统阐释了人工智能（AI）在可再生能源技术（RET）领域的关键推动作用，涵盖太阳能、风能、水能、生物质能等主要技术。文章重点剖析了机器学习（ML）、人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、强化学习（RL）等核心AI方法在可再生能源的预测、优化、故障诊断与电网集成等方面的应用，并探讨了其在提升能源效率、保障电网稳定及助力实现碳中和目标方面的巨大潜力与当前挑战。
随着全球对可持续能源需求的日益迫切，可再生能源技术（Renewable Energy Technologies, RET）的规模化部署已成为应对气候变化和能源安全挑战的核心战略。然而，太阳能、风能等资源的间歇性与波动性，以及大规模并入现有电网所面临的技术与经济障碍，严重制约了其效能的充分发挥。在此背景下，人工智能（Artificial Intelligence, AI）凭借其强大的数据处理、模式识别与自适应决策能力，正成为推动可再生能源领域深刻变革的关键赋能者。
可再生能源技术概览与挑战
主要的RET包括太阳能光伏（Photovoltaic, PV）、风能、水力发电、地热能和生物质能等。这些技术各具特点：例如，太阳能光伏和风能具有高度的可扩展性，但也受天气影响显著，表现出高间歇性；而水力和地热能则能提供稳定的基荷电力，但受地理条件限制。大规模集成RET面临着诸多技术挑战，如电网的间歇性、有限的存储容量、基础设施兼容性问题以及高昂的初始投资。这些因素导致了可再生能源的整合进程相对缓慢。同时，向可再生能源转型也带来了广泛的多维影响，涉及环境、经济、技术和社会等多个层面。
应用于RET的核心人工智能技术
AI为解决上述挑战提供了多样化的工具箱。根据学习范式，主要技术可分为：
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监督学习：如人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）、支持向量机（Support Vector Machines, SVM）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM），广泛用于预测任务，如太阳辐照度和风速预报。
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强化学习（Reinforcement Learning, RL）：通过智能体与环境的试错交互来学习最优控制策略，非常适合能源管理系统（Energy Management System, EMS）、智能电网中的实时负载平衡和需求侧管理（Demand-Side Management, DSM）。
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优化与混合技术：如模糊逻辑系统（Fuzzy Logic Systems, FLS）、遗传算法（Genetic Algorithms, GA）和贝叶斯网络（Bayesian Networks, BN），擅长处理不确定性、进行系统优化和基于概率的推理。
这些技术可被系统地应用于四大功能领域：预测、优化、故障检测与诊断、以及控制与决策。例如，Transformer模型和集成学习框架提升了长期预测的准确性；而混合AI优化模型（如ANN与元启发式算法结合）则在系统设计和调度中表现出色。
AI在可再生能源预测与优化中的关键作用
精准的预测是应对间歇性的基石。AI驱动的高时空分辨率模型，如LSTM和混合深度学习模型，被用于短期（分钟到天）和长期（天到月）的太阳能、风能、水文和生物质能预测。
在优化方面，AI专注于提升系统实时运行效率和长期设计经济性。在运行优化中，自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS）和RL被用于实现光伏系统的最优最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT），而深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）等则用于优化风力涡轮机的控制。在设计优化中，AI算法帮助确定包含光伏、生物质能、水电和储能在内的混合系统的最具成本效益和可靠的配置。
AI赋能智能电网集成
将高比例的可变可再生能源安全稳定地接入电网是巨大挑战。AI正在重塑电网架构，使其变得更智能、去中心化和互动。具体应用包括：
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智能电网调度与能源管理：利用RL和多智能体系统进行实时能源调度和优化决策。
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需求侧管理（DSM）：通过聚类和深度学习分析用户用电模式，实现个性化的负荷转移和能效提升。
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逆变器与变流器控制：采用自适应神经模糊控制器等AI方法，提升并网逆变器在电压调节、谐波抑制和同步方面的性能。
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系统稳定性控制：应用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）和模糊控制器来设计智能的频率调节器和虚拟惯性系统，以维持电网的频率和电压稳定。
能源存储与AI驱动的能源管理系统
储能技术是平抑可再生能源波动的关键。AI在储能系统的状态估计、健康度预测和优化调度中扮演核心角色。例如，深度学习模型被用于精确估算电池的荷电状态（State of Charge, SoC）和健康状态（State of Health, SoH）。同时，AI驱动的能源管理系统（EMS）正从基于规则的被动系统，进化为集成了预测、自适应和优化能力的智能架构。这些系统能够协调可再生能源发电、多种储能设备（电池、氢能、储热）和柔性负荷，实现系统级的经济、可靠运行。
AI助力碳减排与碳中和
AI通过优化整个能源生态系统的运行，直接和间接地助力碳减排。它能够实现低碳调度，在混合能源系统中优先调度清洁能源，并通过对碳排放强度指数的预测，引导用电行为与清洁能源高峰时段对齐。在智能需求响应框架中，AI可以识别柔性负荷并调整其运行，从而削减碳密集型能源消耗。此外，AI在可再生能源系统的全生命周期设计和选址阶段，也能帮助最小化隐含碳排放。
未来展望与挑战
尽管前景广阔，AI在RET中的深入应用仍面临数据质量与标准化、算法可解释性、计算资源消耗、模型泛化能力以及跨区域发展不平衡等挑战。未来的发展将集中于开发更先进的机器学习模型（如迁移学习、可解释AI），推动边缘计算与实时决策，建立开放、标准化的数据生态系统，并加强伦理治理与跨学科人才培养。通过协同解决这些挑战，AI有望充分发挥其催化剂作用，加速全球向具有韧性、公平和碳中和的能源未来转型。
