文献综述（或调研报告）：
目前，电力高峰负荷持续增长以及间歇式能源的迅猛发展增加了电网调度运行的难度， 对电力系统调节能力提出新的重大挑战。由于电动车、储能空调等具有“源”与“荷”双重属性的新型负荷比重不断上升，可再生能源的加入与电能存储技术的革新，旧有的电力市场运营规则与负荷调度模式难以适应新的发展趋势，需要建立能够改变用电时间或负荷大小以配合电力运行商的需求响应策略。针对不同需求响应策略下的负荷互动模式，综合以下论文进行了论述。
王珂在《电力柔性负荷调度研究综述》[1]一文中从柔性负荷参与电网调度运行的视角综述了近年来国内外在柔性负荷可调度潜力、调度模式、响应行为建模和调度架构等方面的研究成果，对比了基于用户自主响应、基于电网优化调度、基于综合负荷整体响应三种建模方法，分析集中式、分布式与负荷聚合商三种构架模式，探讨了柔性负荷调度领域需进一步研究的方向。并结合中国国情， 提出了开展柔性负荷调度的建议设想。
李亚平在《柔性负荷互动影响量化评估方法》[2]一文中为评估柔性负荷参与电网互动的效果和影响，建立了电价型负荷响应模型与激励型负荷响应模型，通过互动参与度、互动效果与电网安全性三种评估指标，提出了柔性负荷互动影响评估的技术框架。以此对IEEE34节点馈线测试系统进行了计算，验证了模型的有效性，并指出：柔性负荷给电网的调控运行提供了一种新的调节手段， 但同时也将给电网安全带来更多的不确定性，柔性负荷的互动影响与其自身的响应特性、 激励机制、 互动区域和电网自身约束等因素密切相关。
田立亭在《电动汽车对电网影响的评估和解决方案》[3]一文中指出电动汽车作为具备可控负荷和储能单元的双重属性，对电网运行将产生双重影响。按照考察范围、层次、指标的不同对电动汽车对电网的影响进行了分类，给出了电动汽车对电网影响的评估步骤和方法，分析了电动汽车充电负荷的不确定性及影响因素，并提出通过聚合后的大容量电动汽车充(换)电站作为解决方案，还应建立电动汽车与电网之间的通讯、管理机制和控制方法，在多项目标和约束条件下，协调各参与者的需求。
程瑜在《主动负荷互动响应行为分析》[4]一文中从响应行为的时间分布特征与经济效率特征角度提出主动负荷系统互动响应行为特征分析模式，以配合风电的冰蓄能空调为例，提出响应计划决策模型与响应行为特征评估指标，以用能需求为主要目标，并考虑削峰填谷与吸纳可再生能源能力。文中采用带精英保留策略的遗传算法求解优化决策模型，对居民区和商业行了互动响应计划决策和行为特征分析， 验证了所提出的主动负荷响应计划决策模型和响应行为特征评估指标的有效性和特点。
赵金利在《基于灵敏度分析的微电网互动运行成本计算方法》[5]一文中提出了微电网与配电网互动运行的架构，考虑其与配电网的能量交互成本建立了优化调度模型，以微电网运行成本最小为目标，同时考虑购电成本和售电收益，并进行了算例模拟。微电网通过在低电价时段控制储能充电，并在高电价时段控制储能放电，同时燃气发电机发电，为负荷供电，实现自身的优化运行。当配电网在某些特殊时段需要微电网削减负荷时，微电网通过调整用电计划响应配电网的互动需求，并通过灵敏度分析得到了微电网的互动成本，为实现微电网互动运行提供技术支持。
李天阳的《面向峰谷平衡的商业楼宇空调负荷调控技术》[6]文章以商业楼宇空调负荷为主要调控对象在考虑利用环境温度的预测和实时对策略的修正来控制空调以保证舒适性，提出了可控负荷能力评估方法、调控策略动态生成方法和负荷调控关键指标评价方法。该调控策略可控负荷能力多源信息在线评估方法、基于电网互动的调控策略生成方法与基于环境预判的调控策略闭环调整方法，建立以用户配合度、负荷削减量、峰荷性能等量化指标为基础的评价指标体系，并以大型商业办公楼作为试点，比较不同调控方法的优劣。
曾鸣的《兼容需求侧资源的“源-网-荷-储”协调优化调度模型》[7]首先构建用户需求侧响应模型，提出直接负荷控制策略和动态分时电价机制；其次构建包括风电、光伏发电等可再生能源发电在内的多类型发电资源出力模型；最后构建以成本、污染排放最小化为目标函数的“源-网-荷-储”协调优化调度模型，通过该模型实现电力系统的双侧协调配合，并提出相应的多目标粒子群优化算法进行求解，带入风、光并网电力系统以验证模型，证明引入需求侧响应对实现电力系统“双侧可控”的优化作用。
鞠立伟在《计及多类型需求响应的风电消纳随机优化调度模型》[8]文中提出风力发电随机性问题的解决方法可分为发电侧建立随机优化调度模型和用户侧引入平滑负荷曲线的需求响应措施2个方面，并引入PBDR和IBDR，构建考虑多类型需求响应的风电消纳优化调度模型。文章建立价格型需求响应与激励型需求响应模型，研究包含电动汽车、商业用户、工业用户在内的多类用户参与需求响应收益分析模型，最终构建基于鲁棒理论的风电消纳优化模型,IEEE36节点10机系统接入650 MW风电场为算例进行分析，最终得出结论：鲁棒随机优化理论能够克服风电不确定性对系统调度的影响，同时引入价格型与激励型模型以提升系统风电消纳的效果最强。
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