摘要。由于可再生能源的不确定性和可变性，智能网格中的可再生能源管理是一个具有挑战性的问题。为提高可再生能源利用的效率和可靠性，已经提出了各种优化技术。在本文中，提出了一种基于极端学习机器（ELM）算法的方法，该算法具有粒子群优化（PSO），以优化智能网格中的可再生能源管理。ELM算法用于建模和预测可再生能源的产生，而PSO算法用于优化ELM算法的参数。在太阳能生产数据集上评估了所提出的方法，并将其与其他优化技术进行了比较。结果表明，ELM-PSO方法可以提高可再生能源预测的准确性，并降低智能电网的能源成本。所提出的方法可用于各种可再生能源系统，例如风力涡轮机，太阳能电池板和水力发电厂，以提高可再生能源利用的效率和可靠性。