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随着光伏、风电等可再生能源在城市电力系统中的占比不断提升，如何让波动性新能源与高度集中的城市用电需求实现更高效匹配，正在成为电力系统低碳转型的重要课题。
最新研究表明，通过需求侧智能管理，将建筑、充电设施、储能以及其他可调节负荷转变为“灵活资源”，有望在不完全依赖新增电厂和输电线路的情况下，加快超大城市电力系统脱碳。
2026年发表在《Nature Communications》上的一项研究指出，一个长期被低估的解决方案可能来自电力消费侧。
超大城市通常被视为能源转型过程中最具挑战性的场景之一。庞大的人口规模、高密度建筑、全天候商业活动和交通出行，以及可能在短时间内快速增长的电力需求，都对城市电网的稳定运行提出了更高要求。
与其将用电用户简单视为从电网获取电力的“被动负荷”，不如将需求本身转化为一种可调节、可响应的电力资源。通过对城市建筑、家电、电动汽车、暖通空调、储能系统以及工业设备等负荷进行协调控制，可以根据电网状态、新能源出力和电力需求变化调整用电行为，从而降低城市电力系统的碳排放。
从“少用电”转向“智慧用电”
这种模式通常被称为电网互动型需求侧资源管理（Grid-Interactive Demand-Side Resource Management）。
其核心并不是简单降低用电量，而是让电力消费的时间和方式更加智能化。
例如，当太阳能、风能等可再生能源供应充足时，可以主动提高部分可调节负荷的用电量，或者为储能设备充电；而当电网负荷过高，或者当前电力主要来自高碳排放电源时，则可以暂时降低或推迟部分非关键负荷。
对于建筑而言，这意味着HVAC、照明、热水、储能、电动汽车充电等系统都可能成为需求侧响应资源。
例如，一栋智慧建筑可以在预计用电高峰到来之前提前进行预冷，使建筑在高峰时段降低空调功率；一个电动汽车充电车队可以将充电时间推迟到可再生能源供应充足的时段；具有生产调度弹性的工业设备，也可以将部分生产任务从电网拥堵时段转移出去。
单个设备的调整可能非常有限，但如果将数百万台设备和大量建筑连接起来，这些分散的小规模负荷就可以形成一个具有较大调节能力的虚拟电力资源，进而影响整个城市电力系统的运行。
新能源增长正在放大需求侧灵活性的价值
随着超大城市不断增加太阳能和风电装机，供需之间的时间错配正在变得更加明显。可再生能源发电具有天然的波动性。太阳能发电通常在白天达到较高水平，进入傍晚后迅速下降；风电则受到天气条件影响，出力存在较大变化。
另一方面，城市用电需求也具有自身的变化规律。居民下班回家、商业建筑进入高负荷运行状态，以及高温天气引发大规模空调使用，都可能导致电力需求快速攀升。这就形成了一个典型矛盾：新能源发电高峰与城市用电高峰并不一定重合。
如果缺乏有效的需求侧协调，电网运营商可能不得不保留大量化石能源发电机组作为备用，以应对新能源出力下降和负荷突然增加的情况。这会在一定程度上削弱可再生能源增加所带来的减排效益。
需求侧灵活性则可以成为连接这两个时间曲线的重要“缓冲层”。
建筑将成为需求响应的重要资源
在这一体系中，建筑是非常重要的需求侧资源。建筑并不一定需要在任何时间保持所有设备以最大功率运行。真正需要保障的是建筑内部的服务水平和使用体验。
例如，用户需要的是舒适的室内温度，而不是空调压缩机必须持续运行；工厂需要在规定时间完成生产任务，而不是每一分钟都必须保持相同的电力负荷；电动汽车用户需要在出行前获得足够电量，但并不一定要求车辆接入充电桩后立即充电。
因此，智能控制系统可以将“电力需求”与“电力服务”区分开来。这种思路非常关键：系统控制的不是简单的用电设备，而是设备所提供的服务。在保证舒适度、生产效率和出行需求的前提下，系统可以寻找用电时间上的调整空间，从而实现需求侧响应。
对于智慧建筑而言，这意味着楼宇自动化系统、能源管理平台、智能电表、IoT传感器、储能系统和AI算法等，可以共同构成建筑侧的柔性负荷管理体系。
数字化和AI让大规模需求响应成为可能
要在超大城市范围内协调数量庞大的分布式负荷，传统人工管理显然无法胜任，数字化基础设施因此成为关键。智能电表、环境传感器、自动控制系统、天气预报、电力市场数据以及人工智能系统，可以为需求侧资源调度提供实时数据。
智能能源管理平台可以预测新能源发电情况，分析未来负荷峰值，并判断哪些可调节资源适合参与响应。随后，平台可以通过控制信号将调节任务发送给具体设备，或者交由聚合商（Aggregator）统一协调。
聚合商的作用尤其重要。一个家庭的可调节负荷规模非常有限，但如果将成千上万户家庭、建筑和电动汽车聚合起来，就可以形成具有较大规模的虚拟资源，为电网提供类似传统发电机组的部分系统服务。
这实际上也是虚拟电厂（VPP）发展的重要技术基础之一。
需求侧管理不仅能够削峰，还能提高新能源消纳能力
需求侧灵活性的价值并不仅仅在于降低电网峰值负荷。通过让用电行为与新能源发电曲线更加匹配，可以提高城市对清洁电力的直接消纳能力，减少所谓的新能源弃电（Renewable Curtailment）。
当电网无法及时消纳全部风电、光伏电力时，部分新能源出力可能被主动降低。通过储能充电、建筑预冷、电动汽车充电以及其他可调节负荷增加用电，可以在一定程度上吸收这些原本可能被弃掉的清洁能源。
与此同时，需求侧响应还能够缓解输配电网络压力，并可能推迟部分电网扩容投资。
对于人口密集的超大城市而言，新建输电线路、变电站和配电设施往往面临土地资源紧张、建设周期长以及成本高等问题。因此，与其单纯不断扩张基础设施，不如首先提高现有电网和建筑能源系统的利用效率。
此外，需求侧资源还能够提升电力系统韧性。在发生局部供电紧张或电网故障时，部分关键设施可以通过负荷调整和储能系统维持基本运行。
超大城市规模化应用仍面临多重挑战
当然，将需求侧管理扩展到超大城市规模并非易事。
首先，负荷灵活性并不是无限的。推迟用电并不意味着用电需求永久消失，部分负荷可能只是从一个时间段转移到另一个时间段。如果控制不当，就可能在需求响应结束后形成新的“反弹峰值”。
因此，自动控制系统必须充分考虑设备运行边界、用户偏好、建筑舒适度以及关键设施的可靠性要求。
其次是数据隐私问题。详细的家庭和建筑用电数据实际上能够反映人员在家时间、生活规律甚至行为模式。随着越来越多的建筑和家庭接入智能能源管理平台，如何保护用户数据将成为需求侧管理体系必须面对的问题。
此外还存在公平性问题。
如果需求响应项目主要奖励那些能够购买智能家电、储能系统和电动汽车的家庭或企业，那么相关收益可能集中在经济条件较好的用户群体。真正成熟的需求侧管理机制需要建立透明的规则、完善的消费者保护措施以及合理的激励机制，使更多用户能够以较低门槛参与，而不是将智能用电变成一种强制性要求。
未来城市电网将从“供给驱动”走向“供需协同”
这项研究的重要意义在于，它重新定义了城市电力脱碳问题。
过去，能源转型更多聚焦于“如何建设更多清洁电源”，包括扩大光伏、风电、储能和输电基础设施建设。这些投资当然仍然不可或缺，但仅仅增加清洁电力供应并不足以解决所有问题。真正决定新能源价值的，还包括电力系统能否灵活响应新能源的波动。
从智慧建筑和建筑智能化行业来看，这一趋势尤其值得关注。
未来的楼宇自动化系统可能不再只是围绕“室内温度、照明和设备启停”进行局部控制，而是逐步成为城市能源系统中的可调节负荷节点。BMS、EMS、智能电表、储能、HVAC、电动汽车充电设施以及AI能源管理平台，将通过统一的数据和控制体系参与电网互动。
这意味着智慧建筑的价值正在从“降低建筑自身能耗”进一步扩展到“帮助整个电力系统更高效地使用清洁能源”。
对于超大城市而言，当数百万建筑、车辆、储能设备和智能终端具备可感知、可预测、可控制和可响应能力后，分散在城市中的海量用电行为就有可能被组织成一个巨大的“虚拟能源资源池”。
因此，未来城市电力系统的竞争力，不仅取决于拥有多少新能源发电设施，也取决于能否通过数字化、AI和需求侧管理，让建筑、交通、储能与电网形成实时协同。从这个意义上看，需求侧智能管理可能成为继新能源和储能之后，推动城市电力系统深度脱碳的又一个关键技术支点。
