异源数据下综合需求响应画像建模及响应能力评估

杨沈生; 胥鹏; 王蓓蓓; 尚修毅; 时斌; 吴敏

doi:10.7500/AEPS20250405003

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异源数据下综合需求响应画像建模及响应能力评估

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 异源数据下综合需求响应画像建模及响应能力评估
- Profiling Modeling and Response Capability Assessment of Integrated Demand Response Based on Heterogeneous Data
- 电力系统自动化 2026年50卷第1期页码：178-187
- 作者机构：
  
  1.东南大学电气工程学院，江苏省南京市 210096
  2.无锡学院自动化学院，江苏省无锡市 214105
  3.国家电网有限公司华东分部，上海市 200120
- 作者简介：
  
  杨沈生(2001—)，男，硕士研究生，主要研究方向：需求侧管理。E-mail：1922273481@qq.com
  胥鹏(1994—)，男，博士，主要研究方向：数据挖掘、人工智能在电力系统中的应用。E-mail：272223671@qq.com
  王蓓蓓(1979—)，女，通信作者，博士，研究员，主要研究方向：电力市场、需求侧管理等。E-mail：wangbeibei@seu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司科技项目(52992425000S)
- DOI：10.7500/AEPS20250405003
  中图分类号：
- 收稿：2025-04-05，
  
  修回：2025-07-23，
  
  网络首发：2025-10-31，
  
  纸质出版：2026-01-10
- 稿件说明：
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杨沈生,胥鹏,王蓓蓓等.异源数据下综合需求响应画像建模及响应能力评估[J].电力系统自动化,2026,50(1):178-187.

YANG Shensheng,XU Peng,WANG Beibei,et al.Profiling Modeling and Response Capability Assessment of Integrated Demand Response Based on Heterogeneous Data[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(1):178-187.
杨沈生,胥鹏,王蓓蓓等.异源数据下综合需求响应画像建模及响应能力评估[J].电力系统自动化,2026,50(1):178-187. DOI： 10.7500/AEPS20250405003.

YANG Shensheng,XU Peng,WANG Beibei,et al.Profiling Modeling and Response Capability Assessment of Integrated Demand Response Based on Heterogeneous Data[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(1):178-187. DOI： 10.7500/AEPS20250405003.

摘要

综合需求响应（IDR）作为能源互联网发展的重要产物，是需求侧参与电网互动的关键手段之一。其响应方式主要包括能源替代与能源时段转移，具有用户舒适度高、响应积极性强、响应潜力大及不确定性较小等显著优势，展现出广阔的发展潜力。首先

分析IDR的机理及考虑异源数据的IDR画像建模。随后，针对电-气综合能源系统用户，基于纵向联邦学习方法构建气替代模型，并结合消费者心理学模型构建电负荷转移模型，刻画用户需求响应特性。最后，通过耦合电负荷转移模型与气替代模型，建立电-气IDR画像，实现基于价格数据驱动的用户响应潜力精准刻画。算例结果表明，所构建的IDR画像模型充分考虑了异源数据下电-气两种能源的耦合与协调性，能够有效刻画电-气综合能源系统用户的响应能力，为能源系统优化调度提供了科学依据。

Abstract

As a key outcome of Energy Internet development

integrated demand response (IDR) serves as an essential approach for enabling demand-side participation in interactions with the power grid. Its response methods mainly include energy substitution and energy time-shift

and it has significant advantages such as high user comfort level

strong response enthusiasm

large response potential

and relatively low uncertainty

thereby demonstrating broad development potential. First

the mechanisms of IDR are analyzed and an IDR profiling model that incorporates heterogeneous data is developed. Subsequently

for users in electricity-gas integrated energy systems

a gas substitution model is constructed based on vertical federated learning

while a power load shifting model is developed by integrating consumer psychology models to describe the characteristics of user demand response. Finally

by coupling the power load shifting model with the gas substitution model

an electricity-gas IDR profile is established to realize the precise characterization of user response potential based on price data. Case studies indicate that the proposed profiling model of IDR effectively considers the coupling and coordination between electricity and gas based on heterogeneous data

and can effectively characterize the response capabilities of users in electricity-gas integrated energy system

which provides a scientific basis for the optimal dispatching of energy systems.

关键词

Keywords

references

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