梁晨|阿德莱克·萨利蒙 周日 河北经贸大学管理科学与信息工程学院，中国河北石家庄市050062
摘要
需求侧管理对全球能源转型至关重要，它能够帮助电力企业和终端用户优化电力使用，从而有效应对可再生能源的接入并保障电网稳定。目前关于需求侧管理的讨论多局限于特定行业范畴，未能涵盖定义该领域的各种方法、技术及政策手段。为填补这一空白，本文梳理了2000年至2025年间发表的200多篇经过同行评审的文章，这些文章涉及住宅、商业、工业和农业领域的动态供电管理，同时研究了加利福尼亚州、德国、日本、中国、印度以及撒哈拉以南非洲地区的国际项目实践。分析内容包括智能家居设备与建筑自动化系统，以及用于灌溉泵的工业负荷转移软件，同时还探讨了监管激励措施、创新计量基础设施以及消费者参与度等关键驱动因素。通过优化算法、机器学习及仿真模型等方法，对比分析了需求侧管理策略在经济、技术、环境和社会层面的有效性。研究结果表明，在发达国家，需求侧管理的发展主要受技术推动；而在发展中国家，则更多依赖于成本效益、政策支持以及公众意识。此外，本文还提出了包括人工智能在内的新兴范式框架，这些技术可通过区块链支持的能源市场与绿色氢能、智慧城市相整合，进一步推动需求侧管理的发展。
引言
在全球向清洁能源转型的过程中，除了依赖昂贵的备用发电设施外，还需要有效的方法来应对太阳能光伏和风能等可再生能源发电量的波动[1]。一种有效的应对方式就是调整电力负荷管理与发电方式，这需要电力公司、政府及个人共同努力，以最低成本提供稳定的电力供应。这是构建高效、环保且惠及所有相关方的能源系统的关键要素[1,2]。需求侧管理通过为电力用户提供新的能源利用方式来弥补电力消耗问题[3]。它改变了电力公司衡量峰值负荷的方式——这一指标始于20世纪80年代初[4]。实施需求侧管理有助于最大程度降低峰值负荷，同时帮助电力公司更好地管理电网，减少负荷高峰带来的压力，进而避免建造更多昂贵的发电设施。在实施过程中，会运用各种财务激励措施，这些措施通常与实时电价或电网信号相挂钩。通过这种方式，可以灵活调控电力消费，实现多种用电模式，比如缩短高峰时段、提升低负荷时段的用电量、调整用电时间、鼓励在高峰时段不用电，或是根据电网的供电情况设定灵活的用电目标[2,[5], [6], [7]]。这种做法通常被称为需求响应，它将供需双方紧密联系在一起，即便能源来源为太阳能或风能，也能满足电网的供电需求。相比建造新的发电厂或保持备用发电设施运行，需求响应是一种更为理想的解决方案[8,9]。
需求侧管理包含多个组成部分，包括能效提升、需求响应、负荷转移[5,7]、战略性节能[10,11]以及分布式发电系统的协同使用[8,10,12]。需求侧管理项目的成功在很大程度上取决于新技术的应用，例如先进的计量基础设施[2,13,14]、物联网技术[6,13,14]，以及能够实现近乎实时控制和监控的数字平台[6,15]。这些技术（包括信息通信技术[2]）有助于实现精准控制、收集详细数据，并促进双向信息交流，从而制定基于数据的决策策略[6,13]。通过将这些系统相互连接，可以利用物联网监测、智能电网和自动化技术优化能源使用[13]。这些技术还能促使消费者更积极地参与到当地的电力分配系统中[13]。此外，它们还有助于提升负荷控制能力，提高整个系统的效率，从而构建更加可靠且具有弹性的能源系统[6]。先进计量基础设施为电力公司与用户之间建立了“智能”连接，实现了能源与数据的双向传输，极大地改变了两者之间的关系[14]。随着智能电网技术的不断发展，以往的技术障碍已被克服，这也推动了需求侧管理技术的进一步进步[4]。
越来越多的文献从不同角度介绍了需求侧管理所采用的方法及其应用情况。一部分综述从方法论角度探讨了需求侧管理，研究了针对灵活负荷（尤其是居民用户）的优化、随机规划及调度技术[2,15,16]。这些分析大多研究了可用于调度的不同算法，如拉格朗日对偶法和次梯度法，同时考虑了用户类型（个体或集体）、确定性或随机性方法，以及提前调度或实时调度等因素[15]。另一类综述则着眼于人工智能和数据驱动的方法，分析了机器学习在预测、无需侵入式的负荷监测以及基于强化学习的控制中的应用[12,13,17]。深度学习的应用实例包括负荷与价格预测、家用电器管理以及客户分类[18]。此外，还有研究分析了无模型方法，如粒子群优化算法，这类方法在提升居住区需求响应中的舒适度的同时，有助于降低能源消耗[17]。还有一些综述聚焦于市场与机制设计，研究了价格信号、激励措施以及聚合模型如何让需求资源参与到批发市场和辅助服务市场中[19], [20], [21]。这些分析还包括对容量市场、可中断服务、需求竞价以及聚合商在合同组织和竞价策略中所起作用的评估[4,22]。以政策为导向的综述则研究了监管措施、隐私问题以及消费者参与策略，同时回顾了需求侧管理政策的演变历程，并分析了不同规模下这些政策在适用性和效率方面的差异[1,22]。最后，还有些综述专门探讨了特定领域的需求侧管理，如居民需求响应、建筑能源管理、工业领域灵活性提升以及农业需求侧管理，总结了各领域的具体技术路径和实地试验情况[23]。许多这类行业综述都研究了不同消费者群体的灵活性潜力，以及各个行业面临的特殊挑战与机遇，其中包括停车场微电网和农业灌溉泵等商业领域的应用[23]。
近年来，有一些综述研究了特定场景下的需求侧管理，如居民需求响应、智能电网集成或工业负荷控制。然而，现有研究存在三个主要局限性。首先，很多综述要么侧重于某个特定行业（如居民或工业），要么专注于某种技术（如优化或机器学习），很少有研究能提供跨行业的综合分析，比较四个领域（居民、商业、工业和农业）的目标、灵活性潜力、面临的障碍以及评估方法。目前已有大量针对特定行业的综述（如居民需求侧管理[2,15,24]、工业需求侧管理[23,25]），以及大量针对特定技术的综述（如优化方法[5,12,15]、机器学习应用[12,17,18]），这就意味着缺乏跨行业的综合研究。一些学者正是为了弥补这一不足，试图提供涵盖所有行业的更全面的视角[1]。其次，目前很少有研究同时分析方法论与实际需求侧管理项目的成果，即究竟使用了哪些评估工具（优化、机器学习、仿真、试点研究）来衡量不同行业和不同环境下的需求侧管理效果。大多数研究都集中在测试需求侧管理技术或建模其潜在价值上，而非对国家或地区层面已实施的策略进行评估[22,26]。因此，方法论的发展与需求侧管理项目的实际效果之间存在差距，有些学者指出，目前的评估方法无法全面反映需求侧管理项目的真实表现[27]，也无法揭示实践中实施过程中存在的不足[28]。最后，尽管灌溉泵、冷藏设施和微电网等为向包容性低碳经济转型提供了重要的灵活性，但现有的综述往往忽视了发展中国家的情况以及农业领域的需求侧管理。事实上，发展中国家在需求侧管理研究中的占比极低，绝大多数研究都集中在工业化国家，而针对发展中国家消费者的替代性需求侧管理方案的研究则更为少见[21,29]。乌斯曼等人也指出，目前缺乏对不同国家需求侧管理情况的全面比较研究[21]。虽然农业领域的需求侧管理逐渐受到关注，但相关研究数量仍远少于其他领域。目前大多数研究都集中在居民领域，因此，关于工业、农业和商业领域需求侧管理的研究文献数量远远少于居民领域[23]。这反映出研究存在偏见，农业需求侧管理在综述文章中得到的关注远远少于其他领域。随着人们越来越认识到农业需求侧管理的灵活性潜力，尤其是在那些灌溉和储存需求较高的地区，再加上需求侧管理在迈向包容性低碳经济过程中的重要作用，现有综述中对其忽视的现象确实令人担忧[12,30,31]。
随着新技术和新市场的出现，需求侧管理在某些领域还尚未得到充分研究。这些领域包括利用区块链技术进行的点对点交易[32], [33], [34], [35]、通过绿色氢能实现的行业间联动[36,37]、越来越多具备车对网功能的电动汽车[1,20,[38], [39], [40]]，以及利用大型语言模型协助控制和提升消费者参与度的应用[41], [42], [43], [44]]。可解释人工智能[17,[45], [46], [47], [48]]、联邦学习[49], [50], [51], [52]]以及隐私保护型分析技术[14,15,53,54]]等也在实际需求侧管理应用中得到了广泛使用，但在综合性高层综述中却鲜有提及。为解决上述问题，本文对不同行业的需求侧管理实践（包括居民、商业、工业和农业领域）、国际案例研究中的实证证据，以及用于评估需求侧管理效果的方法工具进行了跨行业的系统整合。本文的贡献可归纳为以下四点：
• 对四个主要最终使用领域的需求侧管理目标、策略及成果进行比较分析；
• 绘制方法论映射图，将主要的评估方法（优化、机器学习、仿真、计量经济学、试点项目）与不同行业及项目类型对应起来；
• 通过加利福尼亚州、德国、日本、印度及撒哈拉以南非洲等全球案例，分析不同背景下的有利条件与制约因素对需求侧管理的影响；
• 结合人工智能、区块链、绿色氢能以及包容性政策设计等趋势，提出需求侧管理的未来发展方向。
本文旨在结合以往综述在行业深度上的优势与当前文献在方法论广度上的特点，为研究人员、电力企业及政策制定者提供一套实用的综合分析框架与发展路线图，助力在发达国家、发展中国家及新兴经济体中推广需求侧管理。通过这一努力，需求侧管理这一原本局限于特定行业的概念被转化为一种跨行业、数字化且具有全球可比性的新范式，而这一转变在以往的综述中并未得到充分探讨。表1汇总了各类需求侧管理/需求响应相关综述在研究范围、行业领域、地域分布及方法方面的情况。
本文的其余结构如下：第2节介绍系统性综述的方法及纳入标准；第3节阐述需求侧管理相关技术、支撑条件、方法论及政策框架；第4节进行行业分析；第5节总结全球案例研究；第6节提出关键见解与比较评价；第7节探讨未来前景与研究方向；第8节则给出政策建议。该综述采用了半系统性的定性综合方法，重点对文献中提到的需求侧管理策略、支撑技术以及各行业应用进行主题分类与比较分析。半系统性综述有助于整合各类要素，包括支撑技术、方法论框架以及政策体系，从而实现有效的需求侧管理。有效的需求侧管理不仅需要针对特定行业的策略，还需要能够支持能源系统协同实施的跨领域支撑要素。这些支撑要素可归纳为三类：技术基础设施、方法论框架以及政策和监管支持。在基于模型的分析中，主要运用优化和仿真方法，而实证研究则依赖试点项目、实地试验等。需求侧管理具有很强的情境依赖性，不同消费领域的策略、技术和成果存在显著差异。本部分将根据住宅、商业、工业和农业领域的具体目标、技术支撑条件、实施障碍及典型案例，对这些领域的需求侧管理进行分类。
本部分研究了来自不同地区的已记录项目案例，旨在分析在不同监管环境、技术条件和社会经济背景下需求侧管理的实施差异。文中介绍了美国、德国和日本（发达国家）以及印度和撒哈拉以南非洲地区（发展中国家）的典型项目。这些案例既包括实际的需求侧管理实施情况，也包括基于模型的系统分析。在住宅需求侧管理方面，由于消费者行为存在较大差异，且不同住宅的条件不同，这都会影响需求侧管理的效率[66]。近年来，智能电表、物联网-enabled家电以及基于人工智能的负荷预测算法的发展，大大提升了调节居民用电负荷的能力，同时也提高了系统的响应速度。机器学习在提升需求侧管理效果方面表现尤为突出。
需求侧管理正进入技术快速进步、各构成要素逐步整合的快速发展阶段。借助人工智能、数字化技术以及分布式能源协调发展的最新进展，需求侧管理将从实验性的试点应用迈向大规模商业化应用。以下各小节将详细介绍未来十年将影响需求侧管理发展的新兴趋势。
综上所述，本研究从全球范围审视了住宅、商业、工业和农业领域的需求侧管理情况，参考了加利福尼亚州、德国、日本、印度以及撒哈拉以南非洲地区的观点和案例。尽管不同领域的需求侧管理目标及支撑技术有所差异，但所有领域都存在一些共同的推动因素，如监管激励措施、高级计量基础设施以及消费者参与度。通过比较分析，得出了若干重要结论。
作者贡献说明：梁晨负责资源获取、验证、项目管理以及写作与编辑工作；Sunday Adeleke Salimon负责概念设计、资源协调、数据收集与分析，以及初稿撰写、审阅和编辑工作。
资金支持：本研究部分资金来源于2025年中国国家社会科学基金年度项目“从‘架构师’变化视角看低空经济产业创新生态的演化机制与形成路径”，项目编号为25BGL043。
利益冲突声明：作者声明不存在任何可能影响本文研究成果的已知财务利益或个人关系。
