引言

可再生能源是解决能源和环境问题的重要途径，它具有可再生、清洁、永续的特点，近年来，随着可再生能源技术的快速发展和应用，人们对于如何管理和优化可再生能源的需求也日益迫切。

可再生智能电网模型

智能电网电力系统的稳定性表现非常重要，需要特别关注，此外，将储能系统、太阳能光伏和风能系统组合，应用于智能电网模型中，可以为公用事业提供出色的效率和可靠性。

在带有光伏和其他资源的协调电网中，经常会出现严重的问题，例如停电或电力中断，电网的停电可能导致输送系统中的电力损失，因此，分布式电网模型的可靠性性能，旨在整合风能、光伏阵列和储能系统，研究人员提出了一种可再生智能电网模型，以维持太阳能发电。

该模型采用升压转换器，通过将光伏板产生的直流电力，转换为交流电力供电网使用，从而优化光伏板的性能，升压转换器，采用一种新颖的马群优化算法进行优化，在这种情况下，马群优化算法，用于优化升压转换器的控制参数，如占空比、电感和电容值。

根据最终结果，所提出的方法减小了总谐波畸变和功率损耗，此外，所提出的方法，在预期能源不供应、负荷丢失概率，以及预期负荷丢失方面，优于现有策略，表明了发电的可持续性。

智能电网模型

与化石能源使用相关的经济和环境担忧，以及市场力量单独无法推动能源转型的认识，促使一些政府实施可再生能源政策。近年来，可再生能源得到广泛发展，进而提高了工艺性能。

随着这些改进，电力网络用户，倾向于使用可再生能源的意愿增强，为经济和环境原因而全球范围内采用可再生能源 ，同时也引起了许多学者和实践者的兴趣。

根据国际能源署的数据，可再生能源容量不断增长，伴随着成本下降和投资增加，例如，2017年可再生能源的发电能力全球最高增加了178GW，相比2016年总装机容量增加了近9% 。

将化石燃料，转换为可持续能源的主要障碍之一，是其多变且不可计算的特性，这阻碍了它们与能源网络的关联，风电和太阳能光伏，预计将占到大部分可再生能源装机容量，由于其不稳定性，可再生能源成为一个经常性问题，然而，微电网被视为有效维持可再生能源输出的解决方法。

借助电力储存和优化技术，它们甚至可以减少污染物的排放，并降低成本，可再生能源的商业模式，将被推动成为可行的业务，为电力企业和独立电力生产商带来推动力，并将农业部门，转变为农村能源公司，光伏供应链包括与能源和材料流转相关的所有操作，从原材料到太阳能系统组装商、营销商，再到最终用户或客户，以及废弃能源站的回收利用。

可再生能源技术，在发展中国家农村地区，被视为更具技术和经济依赖性，由于人口分散而独特，离网电力被认为是在发展中国家，获取电力的经济选择，为了满足对多维洞察力的需求，已经开发了可持续能源系统分析建模环境，这是一种灵活的技术，能够将系统级和路径级生命周期评估相结合。

除了解决间歇性可再生能源技术的技术难题之外，将可再生能源技术与储能技术结合，可能从技术经济的角度，具有吸引力，一些研究者将重点，放在了公众采用可再生能源的结构能力上，因为主要因素包括经济激励、高效立法和支持计划。

相比之下，一些研究表明，可再生能源对电力输出或碳排放吸收影响较小，有效的全球治理，对于推动可再生能源占比提高，以及组织知识交流和技术投资，并向欠发达国家提供国际援助至关重要，从这个角度来看，可再生能源融资也非常重要。

通过外商直接投资和国内投资流入，有望提高市场全球化，为发达国家和发展中国家提供足够的支持，并增加可再生能源的来源，在智能电网中部署可再生能源技术，带来了各种优点和缺点，如果恰当处理，可以使发电和用电两方都受益，当可再生能源作为混合能源使用时，可以根据可变负荷进行最佳尺寸研究。

研究人员提出了许多方法，来改善效率、稳定性和入门价格，如自适应搜索优化、模糊布尔逻辑和层次分析法，以及基于物联网的人工智能和基于电网的解决方案，近年来得到了显著发展，不断促进可再生能源的生产，并有助于电网系统的健康运行。

电网系统存在一些困难，包括功率失衡、电压和备用管理，以及系统稳定性、启动成本、安全性等，必须克服这些限制，才能创建一个高效的系统，目前还没有出现解决这些问题的有效方法，因此，这项研究采用了一种新的方法论，来解决这些问题。

马群优化算法，在可再生能源系统中的创新之处，在于其能够在适应不断变化的条件下，优化具有多个参数和约束的复杂系统，通过模拟马群中的马匹行为，可以探索各种解决方案，并找到其他优化算法，难以获得的最佳解决方案。

可持续太阳能发电的可再生智能电网模型并不新鲜，利用太阳能等可再生能源发电的想法，已经存在多年了，然而，使用马群优化算法优化此类系统的性能，是一种相对较新的方法。

虽然可再生能源和智能电网系统并非新概念，但使用马群优化算法，来优化太阳能发电的可再生智能电网模型的性能，是一种新颖的方法，可能会提高系统的效率和效果。

研究人员使用仿真模型，评估了算法的性能，并将其与其他常用算法，进行了比较，结果表明，研究人员提出的算法，在能源效率和电网稳定性方面，优于现有算法。

研究人员在研究时的创新之处在于，开发了一种新颖的智能电网模型，专门设计用于可持续太阳能发电，最终支持更多可再生能源源源不断地融入电网。

可再生能源管理

伊姆兰等人提出了一种，混合遗传粒子群优化算法，与基于启发式的可编程能源管理控制器，消费者使用太阳能电池板，从微网中生成能源，用于住宅建筑，以减少电费和碳排放。

用户利用太阳能电池板从微网中发电，其优点是需要调整的变量较少，缺点是存在高维空间，容易陷入局部最优解，并且迭代过程的收敛速度较低。

能源资源调度，是电力系统中的一个重要问题之一，研究人员提出了一种，提前一天调度的范例，即混合鲸鱼优化算法与模式搜索。

这种优化算法，可以解决之前的提前一天调度问题，并且可以使用可再生，和非可再生发电机组，其优点是对环境影响小，运营成本低，缺点是它们倾向于使即使简单的项目，也变得复杂。

近年来，可再生能源备受关注，研究人员开发了一种灰狼优化算法和正弦余弦算法，验证了它在完全利用可再生资源的独立混合系统中，同时满足电力和热能需求方面的效率，其优点是具有良好的全局优化能力，和简单的实施方法，缺点是求解精度较低，且收敛速度较慢。

能量储存系统，例如电池储能系统，有助于电网接纳间歇性的可再生能源发电，沃里吉等人提出了一种微电网关键要素模型，所提出的电网架构的虚拟化，解决了光伏渗透、逆馈和供应不稳定等问题，其优点是微电网，可以通过利用本地发电，来降低能源成本，并且可以根据特定社区的需求，进行定制，缺点是微电网比集中式电力系统更加复杂。

贝尔拉等人提出了一种，多目标改进的粘菌算法，预计这种技术，将改善微电网的性能，然而，使用多个可再生能源，这种快速行动的方法，可以降低运营发电成本和排放。

这些技术可以降低发电成本，并增加能源资源的利用，其优点是开发和探索不平衡，缺点是模拟觅食以解决优化问题。

智能电网的运行，依赖于对电力需求和可再生能源发电的准确预测，相关研究人员引入了一种，利用改进的叠加门控循环单元循环神经网络，提高了训练效率和鲁棒性，其优点是循环神经网络记忆能力得到改善，缺点是学习效率低且收敛速度慢。

通过有效地整合可再生能源和电池储能系统，可以解决峰值-平均比、电费、碳排放，以及能源管理等问题。

雷曼等人，提出了一种基于启发式算法的负荷调度，和能量储存系统管理控制器，通过整合低成本的可再生能源，以及提出的功率使用调度方法，用户的电费得到了降低。

其优点是，融合需求响应和可再生能源，技术的缺点是，增加了维护需求，下面的表格显示了现有工作的数据统计分析和挑战。

系统方法及问题描述

智能电网系统包括测量元件，和基于无线技术的调节操作的方法，通过请求控制来改善电力系统的稳定性，这里所描述的系统，整合了风能、电池储能系统、太阳能光伏发电系统，以及功率转换器和非线性负载，可再生能源系统模型的并网组合如下图所示。

将可再生能源纳入电网系统中，可以实现弹性运行和双向输送能量的方法，然而，电网整合方法，可能存在故障和可靠性问题，风能和太阳能光伏输入的整合，取决于太阳辐射和风速的变化，因此，实施适当增强的功率均衡控制机制，对于有效调节逆变器的输出至关重要。

结语

可再生能源管理与优化方法，在实现可持续发展和应对能源挑战中，起着至关重要的作用，然而，需要克服预测准确性、储能技术、电网集成，以及政策经济等方面的挑战，随着科技的不断进步和实践经验的积累，相信可以找到更好的解决方案，推动可再生能源的发展和应用。

参考文献

1. Zeng, H., Zhang, C., & Huang, G. (2019). A Review of Renewable Energy Management and Optimization Methods. Energy Procedia, 158, 5227-5232.

2. Shao, S., Pipattanasomporn, M., & Rahman, S. (2016). Demand Response for Integration of Renewable Energy Resources: A Review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 56, 148-157.

3. Zhang, X., Huang, G., Wu, Q., & Zhan, J. (2018). Power System Flexibility Analysis and Optimization: A Review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 81, 1762-1774.

4. Bhattacharjee, S., & Ekanayake, J. (2016). Overview of Multi-Objective Optimization Techniques for Renewable Energy Management. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 7(4), 1598-1609.

5. Liao, W., Chen, J., Kou, Y., & Li, C. (2018). A Comprehensive Survey of Optimization Techniques in Renewable Energy Systems. Energy Conversion and Management, 165, 597-617.

6. Siano, P., Zizzo, G., & Ciancimino, E. (2018). Energy Management in Smart Grids With Renewable Energy Generation: A Review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 81, 2357-2370.

7. Kusiak, A., Zhou, Z., Song, Z., & Zhao, C. (2017). Optimal Operation of Microgrids: A Review. Applied Energy, 205, 1513-1522.

8. Zhou, J., Ai, Q., Li, F., & Ma, T. (2021). Multi-Objective Optimization for Renewable Energy Management: A Review and Future Perspectives. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 135, 110140.