面向多层级新能源消纳的准线型需求响应：研究现状与发展方向

范帅; 何光宇; 黄任可; 李祖毅; 严正

doi:10.7500/AEPS20250929003

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面向多层级新能源消纳的准线型需求响应：研究现状与发展方向

更新时间：2026-10-12

- 面向多层级新能源消纳的准线型需求响应：研究现状与发展方向
- Customer Directrix Load-based Demand Response for Multi-level Renewable Energy Accommodation: Research Status and Prospects
- 电力系统自动化 2026年页码：1-18
- 作者机构：
  
  1.电力传输与功率变换教育部重点实验室（上海交通大学），上海市 200240
  2.上海非碳基能源转换与利用研究院，上海市 200240
  3.上海交通大学溥渊未来技术学院，上海市 200240
  4.浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310027
- 作者简介：
  
  范帅(1993—)，男，博士，副研究员，主要研究方向：智慧园区与虚拟电厂、需求响应与新型电力市场。E-mail：fanshuai@sjtu.edu.cn
  何光宇(1972—)，男，通信作者，博士，教授，主要研究方向：智能用电与节能、智慧园区与虚拟电厂、需求响应与新型电力市场、源荷双侧调度。E-mail：gyhe@sjtu.edu.cn
  黄任可(1984—)，男，博士，副教授，主要研究方向：复杂能源系统、自趋优运行与控制方法、高性能计算、人工智能。E-mail：huangrenke@sjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52207123)
- DOI：10.7500/AEPS20250929003
  中图分类号：
- 收稿：2025-09-29，
  
  修回：2026-05-06，
  
  网络首发：2026-08-27，
- 稿件说明：
移动端阅览
范帅,何光宇,黄任可等.面向多层级新能源消纳的准线型需求响应：研究现状与发展方向[J/OL].电力系统自动化, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250929003.

FAN Shuai,HE Guangyu,HUANG Renke,et al.Customer Directrix Load-based Demand Response for Multi-level Renewable Energy Accommodation: Research Status and Prospects[J/OL].Automation of Electric Power Systems, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250929003.
范帅,何光宇,黄任可等.面向多层级新能源消纳的准线型需求响应：研究现状与发展方向[J/OL].电力系统自动化, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250929003. DOI：

FAN Shuai,HE Guangyu,HUANG Renke,et al.Customer Directrix Load-based Demand Response for Multi-level Renewable Energy Accommodation: Research Status and Prospects[J/OL].Automation of Electric Power Systems, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250929003. DOI：

摘要

新型电力系统建设背景下，各类新能源发电在电网不同层级大规模接入，电源结构发生根本性变化，这对需求响应这一供需互动的关键手段提出了全新要求。文中梳理了需求响应内涵的演变过程，指出其已从传统的偶发削峰工具发展为重要的多时段常态化平衡手段，从面向发用总体平衡的广泛邀约转向计及电网拓扑的精准响应。为适应这一演变趋势，提出了准线型需求响应的理念与机制。文中系统总结了准线型需求响应在机制设计、响应方法等相关方面的研究进展，并指出考虑网络拓扑的节点负荷准线及其引导的需求响应机制是支撑多层级新能源消纳的发展方向。基于此，探讨了准线型需求响应的理论研究框架和实际应用路径。理论研究层面涵盖了节点准线计算、用户行为解析、多层级协同机制等关键问题；实际应用层面则从现实挑战出发，介绍了平行仿真驱动的验证方法、多层级并行试点应用及标准体系建设等实施思路。最后，展望了准线型需求响应在重塑用户能源消费行为、提升系统调节能力、支撑碳排放精准评估等方面的重要作用。

Abstract

In the context of constructing new power systems

various types of renewable power generation are being integrated into multiple grid levels at large scale

fundamentally reshaping the power generation mix. This imposes brand new requirements on demand response as a key instrument of supply-demand interaction. This paper reviews the evolution process of the connotation of demand response

showing that it has shifted from a traditional occasional peak-shaving tool toward a significant routine multi-period balancing mechanism

and from broad invitations targeting overall generation-demand balance toward precise responses that account for grid topology. To adapt to this trend

the concept and mechanism of customer directrix load(CDL)-based demand response have been proposed. This paper systematically reviews research progress on CDL-based demand response

including mechanism design

response methods

and related aspects

and identifies that the topology-aware locational customer directrix load(LCDL) and its associated response mechanism represent the development direction for supporting multi-level renewable energy accommodation. Building on this

both the theoretical research framework and the practical implementation pathway of CDL-based demand response are explored. On the theoretical research side

key issues include LCDL calculation

user behavior analysis

and multi-level coordination mechanisms. On the practical implementation side

starting from real-world challenges

implementation approaches are introduced

including parallel-simulation-driven verification methods

multi-level parallel pilot applications

and the construction of a standard system. Finally

this paper outlines the vital role of CDL-based demand response in reshaping users' energy consumption behavior

enhancing system regulation capability

and supporting precise carbon emission assessment.

关键词

Keywords

references

国家能源局 . 2025年可再生能源并网运行情况［EB/OL］.（ 2026-02-12 ）［ 2026-02-23 ］. https：//www.nea.gov.cn/20260212/742b8c6a078347b0b39de676c05c5d58/c.html https://www.nea.gov.cn/20260212/742b8c6a078347b0b39de676c05c5d58/c.html .

National Energy Administration . Grid-connected operation of renewable energy in 2025 ［EB/OL］. （ 2026-02-12 ）［ 2026-02-23 ］. https：//www.nea.gov.cn/20260212/742b8c6a078347b0b39de676c05c5d58/c.html https://www.nea.gov.cn/20260212/742b8c6a078347b0b39de676c05c5d58/c.html .

国家能源局 . 新型电力系统发展蓝皮书［R/OL］. 2023-06-02 . https：//www.nea.gov.cn/2023-06/02/c_1310724249.htm https://www.nea.gov.cn/2023-06/02/c_1310724249.htm .

National Energy Administration . Blue book of new power system development ［R/OL］. 2023-06-02 . https：//www.nea.gov.cn/2023-06/02/c_1310724249.htm https://www.nea.gov.cn/2023-06/02/c_1310724249.htm .

舒印彪，张智刚，郭剑波，等 . 新能源消纳关键因素分析及解决措施研究［J］. 中国电机工程学报， 2017 ， 37 （ 1 ）： 1 - 8 .

Shu Yinbiao ， Zhang Zhigang ， Guo Jianbo ， et al . Study on key factors and solution of renewable energy accommodation ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2017 ， 37 （ 1 ）： 1 - 8 .

王飞，李美颐，张旭东，等 . 需求响应资源潜力评估方法、应用及展望［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 21 ）： 173 - 191 .

Wang Fei ， Li Meiyi ， Zhang Xudong ， et al . Assessment methods for demand response resource potential and their application and prospect ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 21 ）： 173 - 191 .

范帅，危怡涵，何光宇，等 . 面向新型电力系统的需求响应机制探讨［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 7 ）： 1 - 12 .

Fan Shuai ， Wei Yihan ， He Guangyu ， et al . Discussion on demand response mechanism for new power systems ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 7 ）： 1 - 12 .

国家发展和改革委员会，工业和信息化部，财政部，等 . 电力需求侧管理办法（2023年版）［EB/OL］.（ 2023-09-15 ）［ 2026-02-23 ］. https：//www.gov.cn/gongbao/2023/issue_10846/202311/content_6917319.html https://www.gov.cn/gongbao/2023/issue_10846/202311/content_6917319.html .

National Development and Reform Commission ， Ministry of Industry and Information Technology ， Ministry of Finance ， et al . Measures for electricity demand-side management （2023 edition）［EB/OL］. （ 2023-09-15 ）［ 2026-02-23 ］. https：//www.gov.cn/gongbao/2023/issue_10846/202311/content_6917319.html https://www.gov.cn/gongbao/2023/issue_10846/202311/content_6917319.html .

童宇轩，胡俊杰，刘雪涛，等 . 新能源电力系统灵活性供需量化及分布鲁棒优化调度［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 15 ）： 80 - 90 .

Tong Yuxuan ， Hu Junjie ， Liu Xuetao ， et al . Quantification of flexibility supply and demand and distributionally robust optimal dispatch of renewable energy dominated power systems ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 15 ）： 80 - 90 .

李伊竹林，韩肖清，李廷钧，等 . 基于动态电-碳需求响应的综合能源系统日前多元低碳交易方法［J］. 电力系统自动化， 2024 ， 48 （ 12 ）： 24 - 35 .

Li Yizhulin ， Han Xiaoqing ， Li Tingjun ， et al . Multifaceted day-ahead low-carbon trading method for integrated energy systems based on dynamic electricity-carbon demand response ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2024 ， 48 （ 12 ）： 24 - 35 .

Li L ， Fan S ， Xiao J C ， et al . Fair trading strategy in multi-energy systems considering design optimization and demand response based on consumer psychology ［J］. Energy ， 2024 ， 306 ： 132393 .

廖思阳，肖雨朵，徐箭，等 . 需求响应下计及高耗能工业负荷生产流程的经济调度模型［J］. 电力系统自动化， 2025 ， 49 （ 3 ）： 22 - 30 .

Liao Siyang ， Xiao Yuduo ， Xu Jian ， et al . Economic dispatch model considering production process of energy-intensive industrial load under demand response ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2025 ， 49 （ 3 ）： 22 - 30 .

李咸善，詹梓澳，李飞，等 . 考虑换电需求响应的换电站参与电能量-调频市场竞价策略［J］. 电力系统自动化， 2024 ， 48 （ 8 ）： 207 - 215 .

Li Xianshan ， Zhan Ziao ， Li Fei ， et al . Bidding strategy for battery swapping station participating in electricity energy and frequency regulation market considering demand response of battery swapping ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2024 ， 48 （ 8 ）： 207 - 215 .

Chen M ， Gao C W ， Song M ， et al . Internet data centers participating in demand response： a comprehensive review ［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews ， 2020 ， 117 ： 109466 .

张巍，祝童童，苏瑾 . 考虑电动汽车和5G基站的电力-信息-交通耦合网络需求响应策略［J］. 电力系统自动化， 2024 ， 48 （ 7 ）： 116 - 126 .

Zhang Wei ， Zhu Tongtong ， Su Jin . Demand response strategy for power-cyber-transportation coupling network considering electric vehicles and 5G base stations ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2024 ， 48 （ 7 ）： 116 - 126 .

Li L ， Fan S ， Dong L X ， et al . Multi-time scale scheduling framework for multi-energy system considering demand response： a self-approaching optimal approach ［J］. Energy ， 2025 ， 330 ： 136896 .

Fan S ， Li Z Y ， Yang L ， et al . Customer directrix load-based large-scale demand response for integrating renewable energy sources ［J］. Electric Power Systems Research ， 2020 ， 181 ： 106175 .

范帅，郏琨琪，王芬，等 . 基于负荷准线的大规模需求响应［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 15 ）： 19 - 27 .

Fan Shuai ， Jia Kunqi ， Wang Fen ， et al . Large-scale demand response based on customer directrix load ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 15 ）： 19 - 27 .

Zhang Y ， Meng Y ， Fan S ， et al . Multi-time scale customer directrix load-based demand response under renewable energy and customer uncertainties ［J］. Applied Energy ， 2025 ， 383 ： 125334 .

Shao Y F ， Fan S ， Meng Y H ， et al . Personalized demand response based on sub-CDL considering energy consumption characteristics of customers ［J］. Applied Energy ， 2024 ， 374 ： 123964 .

Wu J K ， Liu Z W ， Zhao Y ， et al . Game-based optimization method for geo-distributed data centers under customer directrix load demand response mechanism ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2026 ， 17 （ 1 ）： 283 - 296 .

Meng Y ， Fan S ， Shen Y ， et al . Transmission and distribution network-constrained large-scale demand response based on locational customer directrix load for accommodating renewable energy ［J］. Applied Energy ， 2023 ， 350 ： 121681 .

彭志豪，欧阳森，康澜 . 考虑用户心理不舒适度和电压约束的配电网改进负荷准线双层优化方法［J］. 电力建设， 2026 ， 47 （ 2 ）： 112 - 123 .

Peng Zhihao ， Ouyang Sen ， Kang Lan . A bi-layer optimization method for improved customer directrix line of distribution networks considering users’ psychological discomfort and voltage constraint ［J］. Electric Power Construction ， 2026 ， 47 （ 2 ）： 112 - 123 .

Wang L ， Han L ， Tang L ， et al . Incentive strategies for small and medium-sized customers to participate in demand response based on customer directrix load ［J］. International Journal of Electrical Power & Energy Systems ， 2024 ， 155 ： 109618 .

王磊，潘天宇，韩露，等 . 考虑差异化激励的中小用户参与准线型需求响应交易机制［J］. 电力系统自动化， 2025 ， 49 （ 13 ）： 137 - 144 .

Wang Lei ， Pan Tianyu ， Han Lu ， et al . Trading mechanism for participation of small-and medium-sized customers in directrix demand response considering differentiated incentives ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2025 ， 49 （ 13 ）： 137 - 144 .

Zhou X Y ， Liu X F ， Liu H ， et al . Optimal dispatching strategy for residential demand response considering load participation ［J］. Global Energy Interconnection ， 2024 ， 7 （ 1 ）： 38 - 47 .

Ma L ， Li X Z ， Kong X ， et al . Optimal participation and cost allocation of shared energy storage considering customer directrix load demand response ［J］. Journal of Energy Storage ， 2024 ， 81 ： 110404 .

Liu Z ， Zhou Y ， Gan W ， et al . Customer directrix load-based demand response from prosumer communities ［J/OL］. CSEE Journal of Power and Energy Systems ， 2026 . https：//ieeexplore.ieee.org/document/11338144 https://ieeexplore.ieee.org/document/11338144 .

韩彬 . 基于深度强化学习的负荷准线需求响应策略研究［D］. 南京：东南大学， 2023 .

Han Bin . Research on load baseline demand response strategy based on deep reinforcement learning ［D］. Nanjing ： Southeast University ， 2023 .

华一波 . 配-微协同需求响应方法研究［D］. 杭州：浙江大学， 2023 .

Hua Yibo . Research on demand response method of distribution-microgrid collaboration ［D］. Hangzhou ： Zhejiang University ， 2023 .

Meng Y ， Fan S ， Zhang Y ， et al . Cost causation based allocations of power regulation costs ［C］// 12th International Conference on Renewable Power Generation （RPG 2023 ）， 2023 ： 1344 - 1349 .

Zhang Y ， Fan S ， Meng Y ， et al . Payment and incentive allocation in demand response based on cost causation principle ［J］. IEEE Transactions on Industry Applications ， 2025 ， 61 （ 6 ）： 8674 - 8687 .

徐博强，赵建立，张沛超，等 . 基于负荷准线和纳什谈判的高比例新能源消纳方法［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 15 ）： 36 - 45 .

Xu Boqiang ， Zhao Jianli ， Zhang Peichao ， et al . High-proportion renewable energy accommodation method based on customer directrix load and Nash bargaining ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 15 ）： 36 - 45 .

章正 . 基于双层博弈的配电网优化调度研究［D］. 合肥：合肥工业大学， 2023 .

Zhang Zheng . Research on optimal scheduling of distribution network based on two-tier game ［D］. Hefei ： Hefei University of Technology ， 2023 .

Xi W M ， Chen Q ， Xu H H ， et al . A bi-level demand response framework based on customer directrix load for power systems with high renewable integration ［J］. Energies ， 2025 ， 18 （ 14 ）： 3652 .

Hong S Y ， Zhang S H ， Wang X . Bi-level optimization model for customer directrix load-based demand response in industrial parks ［C］// 2023 3rd Power System and Green Energy Conference （PSGEC）， 2023 ： 571 - 575 .

邵韵霏，范帅，郏琨琪，等 . 基于负荷准线的用户需求响应潜力评估［J］. 电力系统自动化， 2024 ， 48 （ 24 ）： 33 - 43 .

Shao Yunfei ， Fan Shuai ， Jia Kunqi ， et al . Assessment of customer demand response potential based on load directrix ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2024 ， 48 （ 24 ）： 33 - 43 .

张新，岳园园，曾好，等 . 面向电网规划的重点需求侧资源响应潜力评估方法［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 16 ）： 162 - 170 .

Zhang Xin ， Yue Yuanyuan ， Zeng Hao ， et al . Response potential evaluation method of key demand-side resources for power grid planning ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 16 ）： 162 - 170 .

杨宜龙，范帅，蔡思烨，等 . 内嵌调节目标的分布式能源调节能力分层分类聚合方法［J］. 电力系统自动化， 2025 ， 49 （ 9 ）： 84 - 95 .

Yang Yilong ， Fan Shuai ， Cai Siye ， et al . Hierarchical and classified aggregation method with embedded regulation targets for regulation capability of distributed energy resources ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2025 ， 49 （ 9 ）： 84 - 95 .

Yang Y L ， Fan S ， Xiao J C ， et al . Aggregation and packaging of distributed energy resources： a time-coupled flexibility-demand-oriented method ［J］. Energy ， 2025 ， 334 ： 137671 .

李进鑫，张沛超，赵建立，等 . 基于负荷准线的5G基站虚拟电厂优化控制方法［J］. 电网技术， 2024 ， 48 （ 6 ）： 2356 - 2365 .

Li Jinxin ， Zhang Peichao ， Zhao Jianli ， et al . Optimal control of 5G base station virtual power plant based on customer directrix load ［J］. Power System Technology ， 2024 ， 48 （ 6 ）： 2356 - 2365 .

徐博强，张沛超，何光宇，等 . 基于主从博弈的热水器集群的负荷准线控制方法［J］. 中国电机工程学报， 2022 ， 42 （ 21 ）： 7784 - 7795 .

Xu Boqiang ， Zhang Peichao ， He Guangyu ， et al . Stackelberg game based control method for water heater cluster using customer directrix line ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2022 ， 42 （ 21 ）： 7784 - 7795 .

刘伟峰，范帅，田济源，等 . 面向需求响应的空调智能体：概念、构建和应用［J］. 电力系统自动化， 2024 ， 48 （ 22 ）： 70 - 83 .

Liu Weifeng ， Fan Shuai ， Tian Jiyuan ， et al . Air conditioner intelligent agent for demand response： concept， construction， and application ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2024 ， 48 （ 22 ）： 70 - 83 .

刘展鹏，范帅，蔡思烨，等 . 面向准线型需求响应的重卡换电站日前-实时优化调度方法［J］. 电力建设， 2025 ， 46 （ 6 ）： 106 - 120 .

Liu Zhanpeng ， Fan Shuai ， Cai Siye ， et al . Day-ahead real-time optimal scheduling approach for customer directrix load-based demand response of heavy-duty truck battery swapping stations ［J］. Electric Power Construction ， 2025 ， 46 （ 6 ）： 106 - 120 .

董伦，黄媛，许潇，等 . 基于数据驱动和负荷准线的储能与多类用户需求响应优化策略［J］. 现代电力， 2026 ， 43 （ 3 ）： 540 - 549 .

Dong Lun ， Huang Yuan ， Xu Xiao ， et al . Energy storage and multi-user demand response optimization strategy based on data-driven and customer directrix load ［J］. Modern Electric Power ， 2026 ， 43 （ 3 ）： 540 - 549 .

潘廷哲，侯珏，王宗义，等 . 面向负荷准线的工业输送负荷集群优化控制方法［J］. 控制工程， 2025 ， 32 （ 12 ）： 2158 - 2168 .

Pan Tingzhe ， Hou Jue ， Wang Zongyi ， et al . Optimal control method for industrial conveying load clusters using customer directrix load ［J］. Control Engineering of China ， 2025 ， 32 （ 12 ）： 2158 - 2168 .

刘雁行，乔如妤，梁楠，等 . 基于负荷准线和深度强化学习的含电动汽车集群系统新能源消纳策略［J］. 上海交通大学学报， 2025 ， 59 （ 10 ）： 1464 - 1475 .

Liu Yanhang ， Qiao Ruyu ， Liang Nan ， et al . Renewable energy consumption strategies of power system integrated with electric vehicle clusters based on load alignment and deep reinforcement learning ［J］. Journal of Shanghai Jiao Tong University ， 2025 ， 59 （ 10 ）： 1464 - 1475 .

Wang J ， Di F T ， Meng H D ， et al . Customer directrix load considering electrical vehicles for renewable energy integration ［C］// 2021 IEEE Sustainable Power and Energy Conference （iSPEC）， 2021 ： 563 - 567 .

Yang J P ， Xiang Y ， Tang Z Y ， et al . Closed-loop corrective EV demand response with composite customer directrix load for renewable energy accommodation in distribution networks ［J］. Renewable Energy ， 2026 ， 256 ： 124403 .

成雨阳，高红均，王仁浚，等 . 虚拟电厂两阶段准线型需求响应优化及收益共享-风险共担决策方法［J］. 电网技术， 2024 ， 48 （ 2 ）： 799 - 808 .

Cheng Yuyang ， Gao Hongjun ， Wang Renjun ， et al . Optimal strategy for two stage customer directrix load based demand response and profit sharing-risk sharing decision-making method for virtual power plant ［J］. Power System Technology ， 2024 ， 48 （ 2 ）： 799 - 808 .

郭一帆，欧阳森，张杰宁，等 . 考虑间接储能的电网侧储能多阶段规划方法［J］. 电力自动化设备， 2025 ， 45 （ 11 ）： 88 - 96 .

Guo Yifan ， Ouyang Sen ， Zhang Jiening ， et al . Multi-stage planning method of grid-side energy storage considering indirect energy storage ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2025 ， 45 （ 11 ）： 88 - 96 .

骆晨，何叶，章正，等 . 计及发电权交易与准线型需求响应的配电网双层博弈调度［J］. 太阳能学报， 2025 ， 46 （ 3 ）： 160 - 167 .

Luo Chen ， He Ye ， Zhang Zheng ， et al . Double-layer game dispatch of distribution network considering generation rights transaction and baseline-based demand response ［J］. Acta Energiae Solaris Sinica ， 2025 ， 46 （ 3 ）： 160 - 167 .

宋美稼 . 考虑需求响应的主动配电网多目标优化调度研究［D］. 青岛：青岛大学， 2024 .

Song Meijia . Research of multi-objective optimization dispatching for active distribution networks considering demand response ［D］. Qingdao ： Qingdao University ， 2024 .

杨雄，李娟，姜云龙，等 . 基于负荷准线重构的配电网需求侧资源集群优化调度方法［J］. 中国电力， 2025 ， 58 （ 10 ）： 163 - 170 .

Yang Xiong ， Li Juan ， Jiang Yunlong ， et al . An optimal scheduling method for demand-side resource clustering in distribution networks based on customer directrix load reconfiguration ［J］. Electric Power ， 2025 ， 58 （ 10 ）： 163 - 170 .

王长浩，高红均，周文毅，等 . 考虑准线需求响应的高比例新能源电力系统调度优化［J］. 电网技术， 2024 ， 48 （ 11 ）： 4427 - 4435 .

Wang Changhao ， Gao Hongjun ， Zhou Wenyi ， et al . High proportion new energy power system scheduling optimization considering customer directrix line demand response ［J］. Power System Technology ， 2024 ， 48 （ 11 ）： 4427 - 4435 .

Liu J C ， Huang S ， Shuai Q ， et al . Sustainable development strategies in power systems： day-ahead stochastic scheduling with multi-sources and customer directrix load demand response ［J］. Sustainability ， 2024 ， 16 （ 6 ）： 2589 .

Liu J C ， Yin Y ， Huang S . Day-ahead stochastic scheduling of thermal-hydro-wind-solar system considering customer directrix load ［C］// 2023 7th International Conference on Power and Energy Engineering （ICPEE）， 2023 ： 289 - 297 .

葛晓琳，缪元旻，符杨，等 . 综合考虑外部通信偏差与内部用户失信的负荷调频优化策略［J］. 中国电机工程学报， 2026 ， 46 （ 3 ）： 995 - 1008 .

Ge Xiaolin ， Miao Yuanmin ， Fu Yang ， et al . Optimization strategy for load frequency regulation considering external communication deviation and internal user dishonesty ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2026 ， 46 （ 3 ）： 995 - 1008 .

Han X R ， Han B ， Zhu J S ， et al . Locational marginal price model considering customer directrix load ［C］// Conference Proceedings of 2022 2nd International Joint Conference on Energy， Electrical and Power Engineering ， 2023 ： 356 - 363 .

Kontogiannis D ， Bargiotas D ， Daskalopulu A . Evolution of demand response： a historical analysis of legislation and research trends ［C］// 2018 Innovations in Intelligent Systems and Applications （INISTA）， 2018 ： 1 - 6 .

Joskow P L . Public utility regulatory policies act of 1978： electric utility rate reform ［J］. Natural Resources Journal ， 1979 ， 19 （ 4 ）： 787 - 809 .

Bang G R . Energy security and climate change concerns： triggers for energy policy change in the United States？［J］. Energy Policy ， 2010 ， 38 （ 4 ）： 1645 - 1653 .

International Energy Agency . World energy outlook 2023 ［R/OL］. 2023-10-24 . https：//www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2023 https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2023 .

McPherson M ， Stoll B . Demand response for variable renewable energy integration： a proposed approach and its impacts ［J］. Energy ， 2020 ， 197 ： 117205 .

Ziras C ， Heinrich C ， Bindner H W . Why baselines are not suited for local flexibility markets ［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews ， 2021 ， 135 ： 110357 .

Ellman D ， Xiao Y Z . Incentives to manipulate demand response baselines with uncertain event schedules ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2021 ， 12 （ 2 ）： 1358 - 1369 .

Mainebiz . Rumford Paper settles for $3M in FERC case . ［EB/OL］. （ 2013-03-27 ）［ 2026-02-26 ］. https：//www.mainebiz.biz/article/rumford-paper-settles-for-3m-in-ferc-case https://www.mainebiz.biz/article/rumford-paper-settles-for-3m-in-ferc-case .

高赐威 . 虚拟电厂的概念思辨［J］. 供用电， 2023 ， 40 （ 12 ）： 2 - 6 .

Gao Ciwei . Conceptual reflection on virtual power plants ［J］. Distribution & Utilization ， 2023 ， 40 （ 12 ）： 2 - 6 .

国家发展和改革委员会，国家能源局 . 关于印发《电力中长期市场基本规则》的通知［EB/OL］.（ 2025-12-26 ）［ 2026-02-26 ］. https：//www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/ghxwj/202512/t20251226_1402666.html https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/ghxwj/202512/t20251226_1402666.html .

National Development and Reform Commission， National Energy Administration . Notice on Issuing the 'Basic Rules for the Medium- and Long-Term Market of Electric Power' ［EB/OL］. （ 2025-12-26 ）［ 2026-02-26 ］. https：//www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/ghxwj/202512/t20251226_1402666.html https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/ghxwj/202512/t20251226_1402666.html .

Sun X T ， Xie H P ， Xiao Y P ， et al . Incentive compatible pricing for enhancing the controllability of price-based demand response ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2024 ， 15 （ 1 ）： 418 - 430 .

T/CI 133—2022　园区准线型需求响应效果评价导则［S］.

T/CI 133—2022　Guidelines for evaluating the effect of park directrix-based demand response ［S］.

Fan S ， Xiao J C ， Li Z Y ， et al . Characterization and trading of energy level and energy shift considering virtual power plant ［J］. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy ， 2022 ， 10 （ 6 ）： 1784 - 1789 .

危怡涵，范帅，许少伦，等 . 基于新能源消纳边际贡献的用户绿电份额评估方法［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 10 ）： 14 - 25 .

Wei Yihan ， Fan Shuai ， Xu Shaolun ， et al . Evaluation method for renewable energy share of customers based on marginal contribution to renewable energy accommodation ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 10 ）： 14 - 25 .

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