近日，我校安徽省光伏产业共性技术研究中心、物理与电子工程学院叶家豪在清洁生产领域国际顶级期刊《Journal of Cleaner Production》上发表研究论文“A heterogeneous energy collaborative forecasting scheduling method considering source-load low carbon complementarity and matching”，这是我校光伏产业共性技术研究中心以第一完成单位首次在该权威期刊（SCI一区，IF=10）上发表能源系统工程研究成果，标志着我校在能源清洁低碳转型与新型电力系统调度领域取得重要研究进展。

为降低源荷双侧不确定性，充分挖掘源荷两侧低碳调度资源，该研究提出一种考虑源荷低碳特性互补与匹配的异质能源协同预测调度方法。首先，基于Laguree多项式、伪逆学习和集成学习构建了一种兼顾预测精度与预测稳定性的风电功率、光伏功率和电力负荷预测模型以降低源荷双侧不确定性。其次，挖掘源荷两侧低碳可调资源，分析源荷低碳特性互补优势，提出低碳互补运行机制。在电源侧，引入碳捕集电厂综合灵活运行模式，采用风电、光伏和光热电站协同供电，提供零碳出力。在负荷侧，以Logistic主动需求响应优化电力负荷分布，引入阶梯式碳交易机制控制电力系统碳排放。最后，引入源荷匹配系数以衡量电力输出与电力负荷之间的匹配程度。建立以最大化源荷匹配度和最小化综合经济成本为目标的多目标调度模型。该研究旨在为电力系统低碳、经济、安全调度提供有效的解决方案。

近年来，安徽省光伏产业共性技术研究中心和物理与电子工程学院持续加强能源学科创新团队建设，积极响应国家"双碳"战略目标，不断凝练学科优势特色，大力推动能源领域前沿方向研究，持续产出高质量研究成果，助力我校博士点申报工作，提升我校能源学科及相关学科在国际上的学术知名度和影响力。