基于負荷調節能力模型的實時需求響應理論

談竹奎，曾鳴

(1.華北電力大學經濟與管理學院，北京102206；2.貴州電網有限責任公司電力科學研究院，貴陽550002)

0 引言

為了推動綠色低碳發展，我國提出了“力爭2030年前二氧化碳排放達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和”的目標。2020年12月12日在氣候雄心峰會上，國家主席習近平宣布：到2030年，風電、太陽能發電總裝機容量將達到1.2 TW以上。如在2060年前實現碳中和的目標，我國需再增0.6 TW的可再生能源裝機。由于風電、太陽能發電的隨機性、波動性，單純依賴電力供應側調節的模式來滿足以新能源為主體的新型電力系統運行可靠、安全、經濟、高效的要求是十分困難的[1]。因此須挖掘電力需求側資源的可調節能力，結合市場化運作，達到與供應側資源相匹配的效果[2 - 3]。本文從經濟學角度，以價格為手段，提出一種基于實時電價的需求響應理論，達到通過需求側響應實現電網供需平衡的效果。

需求響應(demand response，DR)是指電力市場中的用戶針對市場價格信號或者激勵機制而做出反應，參與電力系統的調控，改變傳統電力消費模式的市場參與行為[4]。需求響應的激勵機制和措施劃分為兩種主要類型：基于價格的需求響應和基于激勵的需求響應。

在基于價格的需求響應中，為了實現電網供需實時平衡，實時電價應運而生。理論上實時電價是隨著系統的運行狀態變化而實時更新的[5]。實時電價能夠表現出需求響應在新能源經濟調度中的作用，實時電價是最理想的電價模式[6]。

最早的實時電價理論是基于邊際成本的實時電價[7 - 8]，后來實時電價理論越來越多，包括基于能耗調度理論的實時電價算法[9]、基于統計需求彈性模型的實時電價算法[10]、基于效益模型的實時電價算法[11 - 16]、基于阻塞管理的實時電價算法[17]等，人工智能的發展也為實時電價提供了新的模型[18]。

長期以來存在技術手段的不足、通信、控制、計量和結算等門檻，以及用戶響應疲憊等問題[19]，尤其以風電和光伏為代表的可再生能源出力具有隨機性、間歇性、波動性等特點，其預測難度遠大于負荷預測[20]，造成電價理論的實時性和時段精細度均難以滿足以新能源為主體的新型電力系統需求。

1)實時性不足。這些實時電價理論，雖然借用了實時電價的概念，實際執行的是根據發電預測和歷史數據等計算決策出次日(或幾小時后)響應的時段以及該時段鼓勵或削減需求量對應的電價[21 - 22]。無法達到新型電力系統中平抑新能源發電的分鐘級波動的目的。

2)時段精細度不足。傳統的準實時電價一般以小時、30 min甚至15 min作為一個時段來計算實時電價，這種精細度無法做到在時段間隙內的負荷波動，以適應新能源的間歇性。

3)電價計算過于復雜，過于依賴外界條件，依賴后臺的復雜計算，不利于短時內迅速調整，不利于與用戶的實時互動。

長期以來大部分文獻中的實時電價實際是一種準實時電價，無法平抑可再生能源出力的隨機性、間歇性、波動性。為了滿足以新能源為主體的新型電力系統需求，本文從分析準實時電價的缺點開始，指出實時需求響應的含義和特征，并從單設備負荷調節能力出發，提出設備潛力聚合法的負荷調節能力模型，根據模型進行求解，從而提出了一種實時電價計算方案和實時需求響應理論。算例分析驗證了理論的可行性。

1 實時需求響應介紹

1.1 實時需求響應的含義

實時需求響應(real-time demand response，RDR)就是利用實時電價作為信號，促進需求方主動進行負荷調節的自動需求響應。這里有三方面含義：一是利用實時電價作為信號；二是自動需求響應；三是需求方的主動響應。

這3個概念在現有的需求響應理論和實際中都有，但不可能同時出現在一起。如現有的自動需求響應[23]都是用戶將設備托管給DR聚合商或調度機構的，一般由ADR服務器直接控制[24]以達到響應的目的，是被動響應。再如，基于電價的需求響應目前尚未實現實時響應。同時現有自動需求響應只有基于激勵的，沒有基于電價的。實時需求響應是目前唯一將3個概念融為一體的需求響應理論。

本文中這3個概念與現有的需求響應理論和實際中概念有所不同。首先實時電價在實時性上與現有實時電價有較大不同。其次自動需求響應不再將用戶設備托管給DR聚合商或調度機構來被動響應，而是用戶設備根據實時電價實時智能地決定如何參與響應。從這個角度說，實時需求響應是自主響應[25]而不應是直接調度式的需求響應互動模式。

圖1描述了需求響應可以嵌入到電力系統管理的各個時段，但傳統需求響應(圖中虛框所述)中，基于價格的需求響應在小于15 min的輔助服務市場上無法發揮作用[26]。圖1表明實時需求響應恰好填補了這個空白。

圖1 實時需求市場與項目的時間跨度

1.2 實時需求響應是新型電力系統下的需求響應

電力系統是一個超大規模的非線性時變能量平衡系統。電能以光速傳播，發電、輸電、用電瞬時完成，因此要實時保持平衡。傳統電力系統采取的生產組織模式是實時的“源隨荷動”，即用一個精準實時可控的傳統發電系統，去匹配一個基本可測的用電系統，并在實際運行過程中滾動調節，可以實現電力系統安全可靠運行。在這個過程中，實時平衡的任務是由精準實時可控的傳統發電系統來完成的。需求響應主要作用是用于平抑經預測發現的未來部分時段上的電量(而不是實時負荷)缺口，因此實時要求不高，只要以日負荷預測保持一致即可。在時間顆粒度上，以小時為單位即可滿足要求，甚至分峰、谷、平3個時段即可。與此對應，傳統需求響應理論的實時電價實際是根據前一天的負荷預測和電價優化后發布的第二天執行的分時電價。

新能源大規模接入從根本上改變了“源隨荷動”的運行模式。在新能源高占比電力系統中，因新能源隨機性、波動性影響巨大，發電出力無法按需實時控制。在用電側大量分布式新能源接入以后，用電負荷預測準確性也大幅下降。這意味著，無論是發電側還是用戶側都不可實時精準控制，傳統的技術手段和生產模式已無法適應高占比新能源電網的運行需求。如果通過需求側資源參與電網的實時平衡，需求響應的實時性應與新能源的變化實時性(一般為分鐘級)保持一致，須達到分鐘級。由于智能表計的計費最小間隔為1 min或5 min，因此實時電價更新周期應對應為1 min或5 min。

1.3 實時需求響應的特征

在能源互聯網的背景下，實時電價以及基于實時電價的實時需求響應具有實時性、最優性、主動參與性及響應端智能性等優點。

1)實時性

用戶能夠近似實時地掌握系統和市場的實時供求關系信號——實時電價，用戶側設備能夠對信號做出實時響應。用戶通過能源互聯網接入設備[26]，自動接收到實時電價信息，然后根據自己的用能特性設置的應用模式、當前運行狀態和外界參數(包括電價、新能源發電負荷等)等自動立即進行響應。

2)最優性

實時需求響應的時間尺度較短，在電力電量平衡方面可以實現精準調節，在一定程度上可以避免偏差，達到最優經濟響應的效果。例如預測正午時刻分布式能源出力最大，為鼓勵用電而降低電價。突如其來的狂風暴雨可能使得出力迅速短缺，為滿足負荷平衡應提高電價，但傳統需求響應的實時性不足卻使得用戶繼續執行低電價。實時需求響應根據新型電力系統的供需情況實時優化調整電價，響應為最優的。

3)主動參與性

主動參與性的含義包含兩個方面，第一方面用戶可以主動的選擇參與或者不參與需求響應。第二個方面用戶可以主動的選擇甚至定制參與需求響應的優化策略。用戶可以根據自身當天的實際用能需求，提前在用戶側的能量管理系統中輸入響應的邊界條件和行為習慣，系統的邊緣計算能力會幫助其主動優化運行方式，實施負荷控制。

4)響應端的智能性

用戶側的能量管理系統接收供電側發送的信號后，能夠根據自身的負荷用能情況，智能進行用戶側響應策略優化并自動執行。

除了上述優點外，從技術角度，實時需求響應還具有信息交互標準化、決策智能化和執行自動化等特征。

2 設備潛力聚合法的負荷調節能力模型

為滿足不同場景，實時需求響應的響應模式、應用場景、具體算法將有很多種，但無論哪種算法，應力求避免復雜的優化算法，便于快速地、實時地計算。本文僅以負荷零售商和負荷聚商對自己的內部用戶實施實時需求響應為例，結合有限的場景來介紹實時需求響應理論。

2.1 負荷調節能力模型

一般來說，用戶特別是居民用戶的需求響應有著難以量化的特點，因此精細化響應建模非常必要。

在能源互聯網的情況下，單用電(用能)設備的調節能力和調節容量可以通過能源互聯網接入設備(或者用能設備本身)自動識別出來。單用能設備的調節方式一般是根據電價的高低對單設備進行投切或模式切換，因此單設備潛力聚合法的用戶負荷調節能力模型類似于如圖2的一個階梯型曲線。圖中，縱軸為負荷調節能力，用R(MW)表示；橫軸為電價變化，用Δp(元/MWh)表示。

圖2 單用戶負荷調節能力曲線

為了得出一個聚合了多個用戶組成的綜合用戶負荷調節能力模型，需要將不同用戶的負荷調節能力曲線進行累加。當綜合的用戶數量足夠多，就可以得到一個連續的曲線，如圖3所示。

圖3 多用戶負荷調節能力曲線

負荷調節能力可以用式(1)—(2)表示。

R=f調(Δp)

(1)

Δp=g調(R)

(2)

式中f調(Δp) 和g調(R)互為反函數。在實際使用時，甚至只是對每個單負荷設備的調節能力總加獲得的并形成每個電價對應的調節能力的二維表即可，不需要擬合計算。使用時極為迅速，適合用于實時需求響應的實時計算。

2.2 市場占有率模型

在供電或售電市場上，電價是影響負荷聚合商或負荷零售商市場占有率一個及其重要的因素。在平衡點上，一旦電價下降，市場占有率將有所增加。隨著電價繼續下降，市場占有率一般不會線性增加。一旦電價上升，市場占有率將會下降。該函數比較復雜，但我們一般更關注電價在小區間內變化帶來的占有率變化，此時的市場占有率曲線近似一條直線，如圖4所示。

設P=Δp×t，則：

ΔM=-a×P，a>0

(3)

式中：ΔM為市場占有率的變化量；Δp為電價變化值；t為電價變化持續時間；a為市場占有率與Δp×t的系數，圖4中表現為曲線斜率。

圖4 電價×時間-市場占有率簡化模型曲線

2.3 電價約束條件

整個模型還存在著兩個約束條件。

約束條件1：無論電價如何變化，執行實時需求響應給用戶帶來的電費支出不大于不執行實時需求響應給用戶帶來的電費支出。這個條件可以稱為實時需求響應的用戶條件。

約束條件2：無論電價如何變化，負荷聚合商或負荷零售商應保證市場占有率不下降。這個條件稱為實時需求響應的負荷聚合商或負荷零售商市場占有率條件。

3 實時需求響應的求解過程

3.1 實時需求響應場景

實時需求響應的具體應用場景很多，本文按以下場景來求解。

根據超短期負荷預測，負荷零售商或負荷聚合商預測出未來某一時段，合同交易電量和預測消耗電量存在差額。這個差額產生的原因有多種情況，可能來自通過超短期預測發現原來的負荷預測不準，或者來自自家電廠電能或分布式能源出力不足等。為了滿足電能的供需平衡，這個差額電量可以在現貨市場進行交易，但是現貨市場中的實時電價高；另一方面也可以通過實時需求響應進行彌補。負荷零售商或負荷聚合商對用戶的負荷調節能力分析發現用戶調節能力能夠彌補這個差額，因此負荷零售商或負荷聚合商就決定在內部實施實時需求響應，精準地調動用戶負荷調節能力，從而避免在現貨市場上采購高價電量帶來的經濟損失風險。

3.2 實時需求響應求解步驟

實時需求響應最關鍵的問題是實時電價的計算問題，這個實時電價一般包括在負荷有缺額需要調動用戶需求響應的響應高電價p1和響應后為了避免市場占有率不下降等約束的平時低電價p2，在該模式下應用流程一般分為以下幾個步驟：

1)負荷聚合商或負荷零售商對缺口的差額進行預測，預測結果為功率差額ΔC，缺額時間為t；

2)初步計算這個差額是否能完全由供電區域內所供負荷的實時需求響應來進行調節，前面模式分析已經假設用戶擁有的可調節能力完全能夠彌補負荷缺額，因此根據式(3)計算出p1=g調(R)；

3)為了保證負荷聚合商或負荷零售商的市場占有率不下降，需要在非缺額時段下調電價以提升占有率，來平衡響應造成的占有率下降。下調電價的幅度p2可以按照電價約束條件進行計算。

假設用戶的平均負荷為C平，缺口前合同功率為C0，上調電價p1后，用戶設備接收到實時電價后，立即啟動實時需求響應，響應結果使得用戶的負荷仍然保持在C0。

用戶在響應時段t內消耗的電量為：

E響=C0×t/60

(4)

用戶因為電價上調所多交的電費為：

S多=p1×C0×t/60=g調(ΔC)×C0×t/60

(5)

對于其他非響應時段，用戶使用的電量為：

E平=C平×24-E響=C平×24-C0×t/60

(6)

用戶在非響應時段因為電價下降少交電費為：

S少=p2×E平=p2×(C平×24-C0×t/60)

(7)

根據約束條件1，只有當S少≥S多時，用戶才有意愿實施需求響應，即：

p2×(C平×24-C0×t/60)≥g調(ΔC)×C0×t/60

(8)

p2≥g調(ΔC)×C0×t/(C平×1 440-C0×t)

(9)

以上為假設某一天只有一個時段發現負荷與預測的負荷有缺口，如果多個時段，缺口功率不一樣，計算方式與上述類似，只是上述計算過程的累加。

負荷聚合商或負荷零售商因為需求響應導致的市場競爭力下降為：

|ΔM減|=|-a×p1×t|=a×p1×t

(10)

負荷聚合商或負荷零售商平時電價下降帶來的市場占有率提升為：

|ΔM增|=|-a×p2×(1440-t)|=a×p2×(1 440-t)

(11)

根據約束條件2，即|ΔM增|≥|ΔM減|

a×p2×(1 440-t)≥a×p1×t

(12)

p2≥p1×t/(1 440-t)

(13)

如果每天需求響應時段不止一次，則：

p2≥∑(p1i×ti)/(1 440-∑ti)

(14)

式中：∑ti為響應時段總分鐘數；p1i×ti為第i次響應時的響應高電價p1與響應時間tit的乘積。

在實際計算時還應進行潮流約束校核、電價最高最低約束等各類約束校核。這些與常規的需求響應并無不同，不再詳述。

3.3 實時需求響應成本效益分析

如不實施實時需求響應，出現負荷缺口時，負荷聚合商或負荷零售商需要從現貨市場購買高價實時電量，增加的購電的成本為：

Q不實施響應=(p實-p0)×ΔC×t/60

(15)

式中：p實為現貨市場上的實時電價；p0為對用戶的零售電價。

如果實施實時需求響應，一方面由于零售電價將上浮p1，因此售電收入將增加，收入增量即用戶所多交的電費S多。另一方面在平時的非響應時段將下調零售電價p2，因此售電收入相應也將下降，收入減量即零售電價下降而少交的電費S少，實施需求響應的成本為：

Q實施響應=S少-S多=p2×E平-g調(ΔC)×C0×t/60

(16)

從式(16)來看，由于負荷聚合商或負荷零售商在負荷缺額時段實施了相對高的零售電價，帶來了售電收入的增加，彌補了一定的損失。當S少=S多時，Q實施響應=0，此時從實時市場上高價購電的風險通過需求響應完全得到規避。

從式(16)還可以看出，要使得Q實施響應最小，p2必須在滿足約束情況下，取最小值。

4 實時需求響應的應用算例

假設在電力零售市場中，某擁有分布式發電設備的負荷零售商的市場占有率30%，該負荷零售商對用戶的銷售電價為0.5元/kWh。該負荷零售商的購電價格為0.48元/kWh，根據負荷預測，原來簽訂的未來一天的合同購電量為2 640 MWh，平均負荷為110 MW。負荷零售商在9:14時，發現即將有一陣暴雨發生，暴雨持續時間為9:15—10:45，此時擁有的分布式發電設備將減出力。造成負荷缺口如表1所示(為了簡化計算，所有算例計算中的時段間隔全部采用以15 min為單位進行)。負荷零售商在90 min平均缺額25 MW，缺額電量37.5 MWh。此時現貨市場的電價為0.8元/kWh，由于該負荷缺額過大，在現貨市場上購買高價電的損失較大。這個損失可以應用實時需求響應來彌補。

表1 負荷缺口

經過分析得知，用戶的負荷調節能力函數：

R=50arctan(0.02Δp)或Δp=50tan(0.02R)

(17)

步驟一，根據式(17)計算出每時段需求響應上調的響應電價p1見表1中最右列。

步驟二，根據約束條件1計算p2。

用戶在第一個時段因為電價提升所多交的電費為：

S多1=p1×C01×t/60=685元

(18)

所有的響應時段中，用戶因為電價提升所多交的電費為：

S多= ∑S多i=5 585.75元

(19)

對于其余非響應時段，用戶使用電量：

E平=110×24-∑C0i×15/60=2 438 MWh

(20)

根據約束條件1，即p2×E平=S少≥S多，計算出：

p2≥0.002 29 元/kWh

(21)

步驟三：根據約束條件2來計算p2。

p2≥∑(p1i×ti)/(1 440-∑ti)≥0.001 84元/kWh

(22)

結合步驟二和三，應取p2≥0.002 29元/kWh。

步驟四：實時需求響應實施效果評估。

不采用實時需求響應時，負荷零售商需要在現貨市場以0.8元/kWh元的電價進行購電以彌補缺額電量37.5 MWh，但是對用戶的銷售電價仍然為0.5元/kWh，多承擔的購電成本：

Q不實施響應=(p實-p0)×∑ΔCi×ti/60=11 250元

(23)

負荷零售商實施需求響應的成本：

Q實施響應=平時時段少收的電費-響應時段多收的電費=p2×E平-∑(p1i×C0i×ti/60)

(24)

根據p2的具體取值，成本分析如表2所示。可見通過對用戶實施實時需求響應，是能夠規避從現貨市場上高價購電的風險的，當非響應時段的下調電價幅度為0.002 29元/kWh時，是能夠完全規避這種風險。為了提升用戶參與需求響應的積極性，平時下調的電價可以適當高于計算的電價，如本例中，只要平時下調的電價不高于0.006元/kWh，都能夠部分彌補因負荷缺額造成不得已在市場上購置高價電造成的損失。

表2 實時需求響應實施效果對比

5 實時需求響應技術支持系統概述

5.1 實時電價實用化需求解決的技術問題

前面已經闡明，實時電價是最理想的電價模式[6]。但長期以來受到技術限制而無法走向實用化，其主要問題有以下幾點。

1)傳統技術對實時電價的實時性支撐不足。實時電價計算的基礎是負荷預測和發電預測，而傳統的負荷預測和發電預測均難以做到實時。傳統計量系統以日、小時為單位進行計量，難以支撐以分鐘為單位的實時結算。

2)與用戶友好互動的技術手段不足。傳統的電價信號的傳遞是通過電話和網站等手段告知用戶，無法滿足實時性要求。用戶響應的結果往往是根據響應記錄第二天進行結算而無法滿足實時性。

3)用戶響應自動化手段不足。傳統的響應是用戶手動調整用電設備，生產方式等，而不是自動進行。為了平抑新能源的間歇性和波動性就需要頻繁快速響應，因此響應必須是自動的，以避免用戶響應疲憊[7]。現有的自動需求響應雖然也能夠實現自動，但是通過由調度端直接控制的，無法讓用戶根據電價主動調節。

4)調節能力與響應特性自動識別手段不足。系統應能夠進行可調節能力的識別，在不同電價下系統的可調節能力，從而獲知在不同供需情況下保證平衡應實行的電價。系統應能夠識別出不同類型負荷的響應特性，從而進行分類管理和調節控制。由于實時需求響應必須是自動的，因此，這些識別也應該是自動的。

實時電價和實時需求響應能否實用化，關鍵看能否解決上述問題。

5.2 實時需求響應技術支持系統基本結構

實時需求響應技術支持系統基本結構如圖5所示，系統應至少包括三大外部支持系統和四大功能模塊，這些系統和模塊都必須滿足實時性的要求。

圖5 實時需求響應技術支持系統基本結構

5.2.1 實時需求響應的外部支持系統

1)數據采集與狀態監測系統。負責采集需求響應需要有的數據以及設備的狀態等信息。該系統成為任何需求響應系統的標配，并且具備實時性。

2)負荷預測與發電預測系統。包括對用戶設備的負荷預測和新能源等發電預測。一般情況下，負荷預測實時性不高。但隨著接入的間隙性、波動性的新能源的提高，對新能源的實時負荷預測將逐漸成為未來電網不可缺少的一部分。

3)電能計量計費系統。對響應的結果進行計量和結算。當前計量計費系統最多以小時為單位進行計量，這是實時需求響應推廣最大的技術阻礙。隨著以新能源為主體的新型電力系統的發展，電能計量計費系統計量和結算的顆粒度將會越來越細，并具備分鐘級的計量功能，這個問題必然會被解決。

5.2.2 實時需求響應系統模塊

1)實時電價計算模塊。該模塊首先建立實時電價的模型，在模型基礎上，根據負荷預測和發電預測系統的數據以及系統負荷(發電設備等)的狀態，并根據由用戶實時友好互動模塊傳遞過來的當前負荷設備可調節能力與響應特性，快速計算出下一分鐘需要實施的實時電價，并將電價通過用戶友好互動模塊實時發送到用戶端智能決策與自動負荷控制模塊中。

2)用戶實時友好互動模塊。該模塊用于配網端與用戶之間的自動地實時地信息交互。實時交互的信息有配網端計算出的實時電價，用戶端識別出來的用戶負荷特性和可調節能力等。

3)監測與負荷識別模塊。該模塊具有對負荷等用戶設備進行監測的功能，監測結果將反饋到配網側。另該模塊可以通過人工智能和大數據等技術識別負荷在不同電價下的可調節能力和響應特性。

4)智能決策與自動負荷控制模塊。該模塊自動接收實時電價信息，根據用戶預定的響應策略和負荷特性進行智能決策，自動決定響應方式并自動進行負荷控制。控制的效果可通過電能計量計費系統反饋配網側。

5.2.3 能源互聯網接入設備

第5.2.2節中第2、3、4模塊可以集成在一個用戶與電網交互的設備中。在能源互聯網下，用戶為了接入能源互聯網，應通過能源互聯網接入設備[26]進行接入。能源互聯網接入設備也是體現能源互聯網的用戶端特征、實現能源互聯網供能和用能有關的各類服務的終端執行設備。通過能源互聯網接入設備，可使用能設備可觀可測甚至可控，同時還能體現能源互聯網的各種特征，實現能源互聯網各類服務的用戶端執行設備[28]。這些服務包括節能服務、調頻服務、功率平衡服務、新能源接入服務、需求側響應服務，甚至包括其他增值服務等(如差異化計費、用戶設備維護、能源供應服務、電力云平臺服務、能源金融服務)。因此，完整意義的能源互聯網接入設備本身就具有友好互動、監測與負荷識別、智能決策與自動負荷控制等功能。文獻[27]研制了一種能源互聯網接入設備——能源USB。

一方面，以新能源為主體的新型電力系統使得實時需求響應越來越必要；另一方面，能源互聯網的發展使得實時需求響應的實用化越來越可能；因此實時需求響應將是未來重要的需求響應手段之一。

6 結語

本文分析了當前實時電價和需求響應存在的問題，提出了一種新型電力需求響應：電力實時需求響應。明確指出電作為一種供應側和需求側瞬間平衡的特殊商品，實時電價是一種能夠反映電力實時供需關系的電價，以這種實時電價為信號的需求響應將有著其他需求響應無法比擬的優勢。隨著售電側放開、電力體制改革、綜合能源管理和能源互聯網的發展，尤其是在構建以新能源為主體的新型電力系統的形勢下，電力實時需求響應必然成為未來主要的需求響應方式之一。本文通過設備潛力聚合法，構建了基于負荷調節能力模型電力實時需求響應體系，并闡述了理論中的關鍵算法和求解過程。

模型的計算過程表明，該模型簡單，高效，避免了大量的冗長的優化計算，特別適用于實時電價的實時計算。算例的結果表明，本文提出實時需求響應理論能夠規避在負荷出現缺額時從現貨市場上購置高價電的風險，部分平抑了分布式能源的波動性和間歇性。

實時需求響應在促進新能源消納、規避市場風險、參與輔助服務、促進削峰填谷和負荷整形、甚至對電網的二次調頻均有著一定的作用。