基于碳驱动的多场景低压台区广义负荷集群控制优化策略研究

本研究的主要内容是基于碳驱动的多场景低压台区广义负荷集群控制优化策略。首先，我们将研究台区碳流与用能情况的数据采集策略，实现对台区各节点碳排放量测数据与能源供给数据的集中采集。然后，我们将研究不同数据源的数据分析与处理技术，通过数据本地化处理分析，感知用多源数据的深度价值。接下来，我们将研究多源数据整合处理机制的关键技术，包括多源数据优先级管理方法、多源数据冲突防护机制以及对计量数据的状态管理与任务管理等。此外，我们还将研究多源数据本地化融合处理算法，建立各类用户负荷数据模型，为精准负荷管理提供支撑。最后，我们将研究低压用户负荷多目标优化协调控制，包括研究台区负荷构成及与外部环境的关联关系，构建以台区低碳流为导向的负荷调节目标模型，并通过深度强化学习等人工智能算法设计自适应的负荷边缘协同优化方案，实现对电动汽车、居民空调等广义负荷集群的边缘自治控制。此外，我们还将研究低压台区与电网的互动方式，构建台区与电网之间的边云协同灵活控制方法。通过以上研究内容，我们旨在实现基于碳驱动的多场景低压台区广义负荷集群控制优化策略，以提高能源利用效率，减少碳排放。