为了实现可持续发展，包括太阳能、风能、核能和燃料电池在内的可再生能源已成为许多应用领域的新兴选择。然而，由于可再生能源发电和输电装置的间歇性特点和空间复杂性，保证稳定的发电量和系统安全运行并不容易。

一般来说，由于不可避免的参数不确定性、非光滑动力学和外部干扰的存在，很难推导出可再生能源系统的精确数学模型。在这方面，为复杂可再生能源系统的建模、优化和控制开发高效但适用的学习和适应方法，可以提供一种提高系统效能和效率的新方法。这引起了全世界的广泛关注。

本期特刊旨在收集关于建模、优化和控制的学习和适应相关主题的最新研究成果，以促进对复杂可再生能源系统相关研究方法的认识。邀请作者提出新的建模、优化和控制算法、硬件配置、软件架构、实验和应用，为复杂能源系统的相关理论和技术带来新的信息。欢迎所有有关理论方法及其在复杂能源系统优化和控制中的应用的论文。特别地，我们鼓励作者提交他们的原创研究和评论文章，无论是理论和方法的发展或实践重点，如模拟模型，算法，实验，和应用先进的控制和优化技术的复杂能源系统。

潜在的主题包括但不限于以下内容:

• 复杂可再生能源系统的建模、仿真和验证
• 设计和动态分析可再生能源系统的多个储能组件，发电机，和电机
• 可再生能源发电系统非光滑动力学建模与补偿
• 具有发电机、存储和电机的可再生能源系统的仿生优化和最优控制
• 学习、适应和优化的人工智能方法
• 可再生能源系统的数据驱动建模和控制
• 基于深度学习和集成学习的优化与控制设计
• 可再生能源系统建模的自适应参数估计
• 学习和适应可再生能源的生产、储存和分配方法
• 可再生能源发电和输电的自适应动态规划
• 可再生能源系统的智能控制技术（如神经网络和模糊逻辑控制）
• 复杂能量系统的自适应观测器设计与估计
• 优化和控制的迭代学习在可再生能源系统中的应用