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  • 主管：英大传媒投资集团有限公司
  • 编辑出版：《电力需求侧管理》编辑部
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  • 创刊时间：1999年

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  • 2025年 第27卷 第3期
  • 出刊日期：2025--

1999年10月，经国家科技部、新闻出版署批准，《电力需求侧管理》期刊正式创刊（ISSN 1009-1831），双月刊。该刊是我国首家也是唯一的电力需求侧管理方面的指导（综合类）专业科技核心期刊，由英大传媒投资集团有限公司主管。 《电力需求侧管理》注重强化品牌意识，遵循自身的期刊定位和专业定位，紧密联系当前电力需求侧管理工作重点，宣传国家政策、法律法规、标准、方法和经验，探讨和分析我国实施终端能效、负荷管理、需求响应、电能替代等电力需求侧管理工作的有效途径和机制，交流学术思想和时间经验，展示新技术、新产品、新工艺的推广应用，介绍国外电力需求侧管理发展情况和成功经验。

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2025年第27卷第3期

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      本刊专稿
    • 工商业绿色电力消费引导政策与影响因素研究综述
      单葆国，王元翔，温宝轩，迟 巍，叶 青，李雪松，吴 鹏，王成洁
      绿色电力消费是实现碳达峰、碳中和目标的重要途径，许多国家都陆续出台了促进绿色电力消费的政策。首先，梳理比较了国内外引导绿电消费的政策，如税收优惠、可再生能源配额制和绿色电力认证。其次，从组织管理角度分析了影响绿色电力消费的内部和外部因素，包括领导力、企业社会责任、绿色品牌等内部因素，以及市场价格、政策支持、社会文化等外部因素。最后，分析了我国绿色电力消费研究所面临的挑战，从完善市场机制、加强国际标准对接、拓展研究视角等方面提出了相关建议。通过整合政策、市场与组织行为因素的分析，不仅为政策制定者提供了优化绿色电力消费激励机制的参考，也为工商业企业制定绿色转型战略提供了实践指导，对于推动我国绿色电力的广泛应用、助力“双碳”目标的实现具有重要价值和意义。
      2025  .  27(3):    01-10    [摘要](    [PDF]()
      • 负荷管理与能效专辑
    • 基于时序迁移策略的空调负荷需求响应潜力评估
      龙 禹，王雨薇，任禹丞，郑 杨，费伟伟，刘陈城，刘京易
      空调负荷需求响应潜力的精准评估是充分调度其参与需求响应的关键基础性工作。针对当前传统深度学习方法忽略现实场景中空调负荷的时序分布差异导致的预测精度较低的问题，首先将迁移学习的思想拓展至时间维度，类比迁移学习中协变量漂移的概念分析了空调负荷时间序列中存在的时序分布漂移现象，随后基于此提出了时序分布匹配以及时序相似性量化两种时序迁移策略，并将其整合进传统的循环神经网络（RNN）架构构建了自适应RNN空调负荷预测模型，由此提高了实际场景中空调负荷预测的精度。最后基于分别预测响应前后的负荷值的总体思路以及自适应RNN空调负荷预测模型提出了空调负荷需求响应潜力评估方法，并在现实数据集上与传统深度学习方法进行了对比实验分析。结果表明，该方法能在现有基础上显著提升需求响应潜力的预测精度，从而为电网调度中心的需求响应调度决策提供有效的参考。
      2025  .  27(3):    11-17    [摘要](    [PDF]()
    • 一种基于云边协同的非侵入式负荷辨识框架
      顾水福，周 磊，李 洁，李亚飞，李圆琪，朱超群
      为解决海量非侵入式负荷监测（non-intrusive load monitoring，NILM）数据上传云端带来的分析时延性与云端资源大量消耗问题，提出了一种基于云边协同的非侵入式负荷辨识框架。首先，采用马尔可夫转移场（Markov transition field，MTF）编码方式对功率数据进行颜色编码，构建特征明晰的负荷标识；接着，在云服务层和边缘服务层分别部署相同结构的轻量级深度学习模型以完成训练与负荷辨识任务，在降低云边资源压力的同时，通过迁移学习方式实现负荷辨识的云边协同；最后，基于自适应合成采样（adaptive synthetic sampling，ADASYN）对REDD数据集进行扩充以解决数据集不平衡引起的模型学习偏见，并基于该数据集对所提框架辨识性能进行有效性验证，结果表明该框架不仅能够满足负荷辨识的高精度与实时性需求，同时能够显著降低云端和边缘端的存储与计算资源压力。
      2025  .  27(3):    18-24    [摘要](    [PDF]()
    • 基于开关控制的台区空调负荷集群调控策略
      黄艺璇，黄奇峰，段梅梅，方凯杰，程含渺
      随着我国能源结构的低碳化转型，电网调峰需求日益增长，如何有效利用定频空调负荷群参与调峰成为一大研究热点。主要探讨了定频空调负荷群在电网调峰中的协调控制方法，首先，基于定频空调负荷的功率模型，对传统优先序列调控策略进行了深入改进，进而提出了一种结合启动与切断时间的优化调控技术。在此基础上，针对空调负荷调控的响应及恢复特性，制订了一套完善的开关控制协调策略。最后，通过详实的实证分析，证明了在追求最小总负荷或最大削减量的目标下，提出的优化策略均具有显著的效益。
      2025  .  27(3):    25-31    [摘要](    [PDF]()
    • 基于BKM-VMD-TCN的日前负荷精准预测
      张 立，林光亮，陈 肯，苏 畅，柳 伟
      精准的日前负荷预测对于配电网优化规划至关重要。随着配电网获取的负荷数据日益多维和广泛，如何高效利用这些数据进行准确的日前负荷预测成为了当前研究的重点。为此，提出了一种集成数据预处理、数据分解和数据预测的全流程方法。首先，在数据预处理阶段，采用二分K均值聚类（bisecting K-means，BKM）技术降低数据噪声并分类数据，同时结合动态和静态特征提取负荷特性；接着，在数据分解阶段，运用变分模态分解（variational modal decomposition，VMD）技术分解预处理后的数据，得到具有强周期性和随机性的不同频率分量；最后，在数据预测阶段，基于时间卷积网络（temporal convolutional network，TCN）对各模态分量进行预测，并叠加各分量的预测结果，得到最终的日前负荷预测值。实例分析结果表明，提出的BKM-VMDTCN方法在预测精度上优于其他3种负荷预测方法。
      2025  .  27(3):    32-37    [摘要](    [PDF]()
    • 基于CNN-Attention-BiLSTM的碳化硅企业负荷预测与可调节潜力分析
      任明远，马国瀚，唐 聪，曹万雄，孟 涛，杨 彤
      工业负荷在社会用电中占比量巨大，可调节负荷资源丰富，对其可调节潜力分析势在必行。由于工业负荷变化率大，负荷尖端多，对其实时预测可调节潜力难度较大。因此，选取典型工业企业碳化硅行业进行建立可调潜力推演模型，首先，通过Person 关联分析法考虑天气特征以及电价因子对该企业负荷的影响，同时建立通过卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）与注意力机制（Attention）处理后的双向长短期记忆网络（Bi-directional long short-term memory，BiLSTM）预测模型，利用模型预测结果对碳化硅企业进行可调节潜力挖掘。为了验证该方法的有效性，通过建立不同算法进行对比以及不同策略下的可调潜力结果，该算法显著优于其他对比算法，同时3种策略的可调潜力结果能加深电网认识该类企业的负荷特性。
      2025  .  27(3):    38-43    [摘要](    [PDF]()
    • 考虑需求响应和人体舒适度的楼宇微网优化运行
      周小飞，陆中奇，王 磊
      由于缺乏合理的用能管理策略，楼宇微网能源利用率低、碳排放量高的问题日益突出。基于电力需求侧响应技术和人体热舒适性原理，提出了楼宇微网能量优化调度方法。通过以楼宇用能成本最低为优化目标，以人体舒适度、需求响应、能量平衡和安全运行为约束条件，建立了楼宇微网能量优化调整模型，选取Matlab调用Gurobi求解器进行求解。算例结果表明，应用楼宇能量优化调度模型，可以通过优化内部供能模式、响应外部供能价格等方式，在保障人体舒适度的前提下降低楼宇整体用能成本，并为电网提供平滑出力、削峰填谷的作用。
      2025  .  27(3):    44-50    [摘要](    [PDF]()
    • 考虑建筑空调系统热惯性的虚拟云储能优化运营方法
      王 宝，张伟时，何 川，林哲敏，江海龙，杨 娜，丁启耀，周佳妮
      为弥补实体储能前期投资高、利用率低等缺陷，云储能作为一种新型的储能投资运营模式受到了广泛关注。考虑到空调负荷在国民用电负荷中的高占比，充分挖掘定频空调的虚拟储能潜力，建立可供租赁的空调虚拟储能聚合模型；基于此，在考虑风光荷不确定性的情况下，以提升联盟总体经济性为目标对云储能优化运营方法展开研究，并对比分析固定定价与动态定价场景下各用户的经济收益情况。算例结果表明，基于建筑空调系统热惯性的虚拟云储能优化运营方法能够有效提升运营商与用户的总体收益，减少用户用电支出，并在一定程度上促进用户侧可再生能源的消纳。
      2025  .  27(3):    51-57    [摘要](    [PDF]()
    • 基于SEResNet-BiLSTM网络的综合能源负荷预测方法
      宋峥峥，辛 锐，赵黎媛，王经书，张鹏飞，李士林
      准确预测多能源负荷对综合能源系统的优化调度和经济运行至关重要。针对区域综合能源系统随机性强和多能源耦合关系等特点，提出一种基于SEResNet-BiLSTM网络和注意力机制的多任务短期负荷预测模型。首先，采用压缩与激励网络与残差网络相结合的模型（squeeze-and-excitation networks-residual network，SEResNet）作为高维特征提取单元，挖掘多能源之间的耦合关系，实现多能源负荷数据的高维特征提取；然后，利用双向长短期记忆网络捕获数据之间的时序特征，实现对负荷数据的预测；通过硬权重共享的方式实现多任务负荷学习，从而实现多元负荷预测。最后，通过仿真实验验证了所提方法的有效性，所提出的方法在精度方面相比于其他模型有明显的提升。
      2025  .  27(3):    58-64    [摘要](    [PDF]()
    • 考虑热-电-气-氢-碳耦合与源荷响应的综合能源系统优化调度
      吕 东，冒烨颖，丁 敏
      为提高高渗透率新能源发电消纳能力、促进能源优化配置、降低碳排放，提出热-电-气-氢-碳耦合与源荷双响应机制的综合能源系统经济低碳优化调度方法。首先，建立含热电氢气碳耦合的综合能源系统模型，其次，提出热电氢气碳耦合的源荷灵活双响应机制，即在源侧安装集碳装置降低碳排放，安装储热装置吸收余热，利用余热锅炉发电或制氢，在负荷谷期利用新能源余电储电、制热和制氢；在荷侧实施可转移与可中断需求响应。然后，构建基于碳捕集设备和阶梯式碳交易的绿证低碳经济调度策略。最后，以华北某地区综合能源系统作为算例验证了方法的优势。
      2025  .  27(3):    65-70    [摘要](    [PDF]()
      • 研究与探讨
    • 计及碳交易主从博弈的区域电动汽车保有量推演
      王嘉诚，刘晓峰，梅文卿，孙海翔，季振亚，刘国宝
      为了进一步推动电动汽车发展，提出考虑政府、供应商和消费者三方碳交易主从博弈的电动汽车保有量推演方法。首先，基于三方利益诉求，建立以政府为主导的主从博弈模型；其次，综合考虑人群的创新、模仿效应以及价格因素改进Bass模型预测区域电动汽车保有量；进一步地，以博弈下三方的效用函数为目标函数进行优化，从而为改进Bass模型提供参数，进而建立一个保有量预测与车辆市场博弈仿真交替进行的区域电动汽车保有量推演方法。最后，采用上海实际车辆数据，分析将碳交易引入车辆市场对于上海未来几年电动汽车保有量的影响，通过场景对比，验证所提方法具有可行性和经济性。
      2025  .  27(3):    71-76    [摘要](    [PDF]()
    • 面向工业园区的工业集群负荷参与电力市场策略研究
      张 谦，蒋永梅，朱琪斌，李凤婷，高旭华，潘 宇，金佳佩
      以浙江省典型工业用户作为研究对象，分析了工业集群负荷参与需求响应的潜力，建立了需求响应模型。考虑聚合商参与电能量市场和调峰辅助服务市场的不确定性，以及中标概率、调用概率和短缺可能性，利用贝叶斯神经网络进行预测，建立了聚合商参与联合市场的竞标策略模型，通过最小化购电成本和最大化需求响应收益得到各时段内园区在现货市场的购电量。所提出策略为工业集群和聚合商提供更准确、实用的决策依据，使市场参与者能够更明智地选择投标时间和容量，并考虑如何最小化电力短缺风险以及最大化总利润，可以为制定工业集群负荷聚合商参与电力市场的策略提供重要参考。
      2025  .  27(3):    77-81    [摘要](    [PDF]()
    • 基于数据驱动的中央空调系统多状态互动能力研究
      石 坤，罗鑫宇，李 彬，陈宋宋，樊其锋，焦利敏，刘 颖
      空调负荷是一类响应速度快和可调容量大的柔性资源，通过对空调负荷多个需求响应时间状态下互动潜力进行特性分析与建模，可以在较小影响用户舒适度的情况下快速响应电网侧的调度，降低高峰时段的电力需求，缓解电力供需矛盾。为了更好揭示影响空调参与需求响应下的多种因素，首先基于空调的热力学模型，将空调负荷分解为静态负荷和动态负荷，数据驱动概念区别于经典的模型驱动，是利用采集或仿真获取的海量数据，从中挖掘并探索深层的特征关系并建立数据驱动算法下的问题架构与求解思路，并分别通过约束回归法和基于数据驱动的时间卷积-双向门控循环单元-注意力机制（temporal convolution?al network-bidirectional gated recurrent unit-attention，TCN-BiGRU-Attention）神经网络进行估算，然后对空调参与需求响应时不同时间状态下可调互动能力进行分析。仿真结果表明，设置温度等因素与空调静态负荷存在显著的相关性，且不同需求响应时间尺度状态下，空调负荷与电网侧互动能力存在巨大差异，该方法可以有效降低系统调用总成本和大幅提升空调负荷参与削峰填谷效率，并基于实际用户的数据验证了该方法的有效性和准确性。
      2025  .  27(3):    82-86    [摘要](    [PDF]()
    • 车网互动技术的用户接受度分析与对策建议
      李 青，刘雨婷，刘 超
      车网互动（vehicle-to-grid，V2G）技术能够充分发挥电动汽车（electric vehicle，EV）在交通与电力系统减排增效的潜力。但是，V2G技术的有效实施取决于大众对该技术的接受意愿，如何按需推动V2G技术的有效部署与运营，仍存在一定的研究空白。为全面分析用户对V2G技术的接受度，基于技术接受和使用的统一理论建立了考虑EV充放电场景的概念模型，并提出了相应的假设。通过问卷调研收集了855份有效问卷，包含428名EV用户和427名有意向购买EV的潜在用户。基于结构方程模型，首先对总样本进行了分析，结果表明感知效用对受访者的接受度影响最大，社群对受访者感知的利他主义影响较大；然后，对比分析了两类受访者对V2G技术接受度的差异，结果表明，感知效用与利他主义对EV用户是否参与充放电的影响较大；而潜在EV用户则更关心激励条件与技术的可靠性。最后，提出了推动V2G技术市场用户接受度的建议，为V2G技术的推广与部署以及交通与电力系统评估该技术的影响力提供参考。
      2025  .  27(3):    87-93    [摘要](    [PDF]()
      • 电力市场与客户服务
    • 市场环境下考虑省内和省间交易的省级电网输电断面价值评估方法
      薛贵元，牛文娟，周玉杰，许 伦，王蓓蓓
      随着电力市场化改革的推进，省内与省间电力交易的快速发展对输电断面规划提出了更高要求，传统模式忽略了市场博弈行为的复杂性，难以准确反映输电投资的经济价值。基于此，提出了一种考虑省内和省间电力现货交易的输电断面价值评估方法。通过构建省间均衡约束模型和省内集中出清模型，综合考虑市场出清规则和价格信号，评估断面扩容的市场价值。基于江苏电网拓扑结构的算例分析表明，省间断面容量不足容易导致价格波动加剧和市场失灵，通过扩容建设可以有效缓解市场问题并促进合理竞价，同时省内断面价值评估显示市场价值指标能显著提高资源配置效率，合理调整扩容收益分配系数和投资比例可以优化电网公司在不同能源结构下的投资决策。
      2025  .  27(3):    94-100    [摘要](    [PDF]()
    • 基于能源碳通证交互机制的综合能源市场减排策略初探
      田壁源，刘倩汝，裴旭东，常喜强，吕翠芳，张新燕
      结合综合能源系统的互联互动特征及减碳潜力，以区块链能源交易平台为载体，从绿证、碳交易及需求响应等多市场联动入手，提出了基于能源碳通证交互机制的综合能源市场减排价值计量与交易策略。首先，构建了包含多能源供给、多能源负荷、多能源储能及电-气耦合设备的综合能源系统（integrated energy system，IES）拓扑结构及全流程碳排放模型；其次，设计了综合能源市场各类减碳交易及碳消除技术的减排价值计量模型；然后，创建了以减碳量为核心概念的能源碳通证，借助区块链技术的智能合约、共识机制等内容，通过超级账本的Fabric网络搭建了EC-Token交易平台，通过对IES的低碳技术及绿色行动进行“量化”激发市场活力。最后，采用某典型IES进行数值仿真，结果验证了所提策略的合理性和通证区块链平台的有效性。
      2025  .  27(3):    101-106    [摘要](    [PDF]()
    • 考虑灵活性资源特性的分布式平衡交易策略
      左 娟，王文博，许崇鑫，马胜奎，季 宇，张 颖
      随着信息技术的不断发展和区块链技术的兴起，分布式平衡交易作为一种创新交易方式受到了广泛关注。灵活资源参与分布式平衡交易，实现了局部电力互补。为保证产消者利益，提出一种考虑灵活资源的分布式平衡交易策略，创新性地将模型预测的滚动优化与自动学习定价结合，动态优化灵活资源的投标数量与价格，基于供求比的分布式市场机制，支持光伏（photo?voltaic，PV）、能量存储（energy storage，ES）及负荷的协同调度。首先，针对PV发电生产商、具有ES的光伏发电生产商、具有灵活资源的电力消费者、电力消费者和电力平衡服务提供商之间的关系，提出分布式交易框架；其次，基于模型预测控制（model pre?dictive control，MPC）理论，提出一种最小成本滚动优化模型，优化灵活资源的投标数量；最后，根据市场需求和供应情况，提出投标价格策略。仿真结果表明：提出的分布式平衡交易策略可以提高消费者的收益，增强本地平衡能力，提高交易率。
      2025  .  27(3):    107-112    [摘要](    [PDF]()
    • 面向故障恢复的配电网实时拓扑辨识技术研究
      杨 乐，徐正宏，朱 莹，常 颢，鞠 玲
      随着分布式能源接入配电网，其结构愈发复杂，故障率也有所增加。配电网故障恢复有助于快速恢复供电，提高电力系统的稳定性和可靠性。配变智能终端（distribution transformer supervisory terminal unit，TTU）的大量安装，为配网故障恢复提供了数据支撑。重点研究了考虑TTU数据量测误差的配电网实时拓扑辨识技术。首先，在分析TTU量测数据的基础上，构建了以功率残差最小为目标的拓扑辨识优化方程。然后，针对优化方程中的混合整数规划问题以及约束的非线性化问题，将方程转换为二次规划问题使其方便求解，并提出了对个别误差较大的量测数据进行修正的方法。最后，通过算例验证了所提出的拓扑辨识算法的鲁棒性和性能以及误差修正算法的有效性。
      2025  .  27(3):    113-120    [摘要](    [PDF]()

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