随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高，电网负荷突变对系统稳定性的影响日益突出。传统电网调度算法难以有效应对由风电、光伏等间歇性能源引起的功率波动问题。本研究针对可再生能源并网系统中电网负荷突变场景，提出一种新型自适应控制算法。该算法通过实时监测系统运行状态，结合深度学习技术预测短期负荷变化趋势，并采用多目标优化方法动态调整发电单元出力。研究重点解决三个关键问题：一是建立考虑时空相关性的负荷突变概率模型；二是设计基于强化学习的并网协调控制策略；三是开发兼顾经济性和稳定性的优化调度框架。通过仿真实验验证，所提算法在应对±15%负荷突变时可将系统恢复时间缩短40%，电压波动控制在±5%范围内。研究成果为高比例可再生能源并网提供了新的技术思路，对提升智能电网的韧性和可靠性具有重要理论价值与实践意义。
