随着能源需求的持续增长和电网复杂性的提升，区域电网的电能质量问题已成为影响电力系统稳定性与效率的关键因素。传统方法在解决电能质量扰动、谐波污染及电压波动等方面存在局限性，而物联网技术与人工智能的融合为电网优化带来了新的突破。本文探讨了基于物联网技术与人工智能的区域电网电能质量综合优化技术，涵盖其研究背景、关键技术、应用场景及未来展望。

物联网技术在区域电网中的应用为电能质量监测提供了实时、全面的数据支撑。通过部署智能传感器、智能电表等设备，物联网系统能够实时采集电压、电流、频率等关键参数，并将数据传输至云平台进行分析。这种分布式监测网络不仅提高了数据采集的精度和覆盖范围，还实现了对电网运行状态的动态追踪，为后续优化奠定了基础。

人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习算法，在电能质量分析与优化中发挥了核心作用。基于物联网收集的海量数据，AI模型能够识别电能质量问题的模式，例如预测电压暂降、谐波失真等事件，并自动生成优化策略。例如，通过强化学习算法，系统可以模拟不同调控方案的效果，动态调整无功补偿装置或储能系统的运行，以维持电网的稳定性和可靠性。

在综合优化技术方面，物联网与AI的协同实现了从监测到控制的闭环管理。系统通过对历史数据和实时数据的分析，能够识别潜在风险并提前干预，例如通过智能负荷管理减少峰值用电对电能质量的影响。同时，结合边缘计算技术，优化算法可以在本地设备上运行，降低延迟，提高响应速度，从而有效应对突发电能质量问题。

应用场景方面，该技术已在城市电网、工业园区和可再生能源接入区域得到实践。在城市电网中，它帮助提升了供电可靠性，减少了停电事件；在工业园区，它优化了高负荷设备的电能使用效率；而在风能、太阳能等可再生能源领域，该技术缓解了间歇性发电对电网的冲击，促进了清洁能源的消纳。

该技术仍面临数据安全、系统集成和成本等挑战。未来，随着5G通信、区块链等新技术的融合，区域电网电能质量优化将向更智能、自适应方向发展。基于物联网与人工智能的综合优化技术不仅提升了电网的电能质量，还为构建高效、可持续的能源系统提供了重要支撑，具有广阔的研究和应用前景。