低压台区分布式光伏-负荷消纳运行控制研究：关键技术与挑战

随着高比例低压台区分布式光伏的接入，面临着光伏-负荷消纳运行控制难题，主要存在低压台区分布式光伏短期预测精确度低、低压负荷快速响应控制技术缺失，亟需开展相关研究：

研究面向低压台区分布式光伏-负荷短期预测技术。针对面向低压台区分布式光伏-负荷短期预测技术缺失的难题，结合数据驱动技术，建立机理模型为主，数据辅助联合建模消除模型不确定性，实现低压台区多时间尺度模型解耦降维简化，构建低压台区分布式光伏-负荷短期预测模型，达到可靠性、安全性和实时性的多维优化效果。
研究基于云集成的分布式负荷集群控制潜力感知模型。针对来源缺乏协同机制的多源计量数据会影响集群调控策略的优化制定和执行效率，无法满足集群调控的问题，以边缘计算、云计算等先进技术手段，采集获取能源互联网末端大量的可调资源-充电桩与微型储能信息，刻画集群的整体可行域，降低模型的各异性，进行群体状态感知，结合电力市场的实时复杂多变性，以及网络拓扑、运行方式的变化，对广义异构负荷-储能负荷集群执行在线动态聚合，以碳驱动为导向优化制定和执行集群调控策略，提高能源利用效率，实现绿色低碳能源发展目标。
研究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。以碳排放为驱动力，通过经济手段和试点应用，引导负荷侧可调资源-充电桩与微型储能在不同场景下使用低碳电力。探究不同类型负荷与分布式光伏的互动协同机制，分析其聚合模式和自适应控制策略。同时，研究多元主体的动态互动技术，旨在实现系统整体的低碳运行优化、降低碳排放因子。

项目关键和难点包括：

数据驱动技术和机理模型的结合：在建立低压台区分布式光伏-负荷短期预测模型时，需要结合数据驱动技术和机理模型，以消除模型的不确定性。这需要充分理解光伏和负荷之间的关系，并通过数据分析和建模方法将其纳入预测模型中，以提高预测精确度。
低压负荷快速响应控制技术缺失：低压台区分布式光伏-负荷系统需要具备快速响应能力，以实现对光伏发电和负荷需求的灵活调节。然而，目前存在着针对低压负荷的快速响应控制技术缺失的问题。为了解决这一难题，需要研究和开发相应的控制算法和技术，以实现对低压负荷的快速响应和调节。
多源计量数据的协同机制：在研究基于云集成的分布式负荷集群控制潜力感知模型时，需要考虑多源计量数据的协同机制。由于数据来源的多样性和异构性，数据的协同与整合成为一个难点。如何通过边缘计算、云计算等技术手段实现对多源计量数据的协同和集成，以获得准确的负荷集群控制潜力感知模型，是一个关键问题。
碳驱动的多场景低压台区广义负荷集群控制优化策略：以碳排放为驱动力的多场景低压台区广义负荷集群控制优化策略需要考虑多个方面的因素，包括负荷侧可调资源的使用、分布式光伏的互动协同机制、多元主体的动态互动等。如何将这些因素纳入优化策略中，并实现系统整体的低碳运行优化和碳排放降低，是一个复杂的问题。

解决以上关键和难点需要充分利用数据分析、建模和控制算法等方法，结合实际场景和需求，进行系统性的研究和工程实践。同时，还需要跨学科的合作和综合运用多种技术手段，以提高光伏-负荷消纳运行控制的效果和可靠性。