来源：北极星电力网2026-04-24

他强调，空调负荷参与虚拟电厂，可将用户从用能者转变为新型电力系统的参与者，通过参与辅助市场、电力现货市场和碳交易等化机制获得收益，反哺节能改造，助力“双碳”目标的实现。

来源：国家电网报2026-04-24

电力系统面临的气候风险分为三类：第一类是极端天气气候事件频率增加、强度增加、持续时间延长、影响范围扩大；第二类是复合型事件增多，极端天气气候事件呈现链式或并发特征，如“高温-干旱”导致水电出力锐减且空调负荷激增

来源：中国电力报2026-04-22

最大负荷突破15亿千瓦，其中，空调负荷占比约为30%。更值得关注的是，高温天气来得早、范围广、持续久，导致保供关键期从传统的“尖峰时段”拉长为“高温季节”。

来源：北极星电力网2026-04-20

健全虚拟电厂发展长效机制,鼓励电动汽车、新型储能、分布式电源、空调负荷等主体参与需求响应,电力需求侧响应能力达到最大用电负荷的5%。推进新型储能发展。

来源：北极星电力市场网2026-04-20

健全虚拟电厂发展长效机制，鼓励电动汽车、新型储能、分布式电源、空调负荷等主体参与需求响应，电力需求侧响应能力达到最大用电负荷的5%。推进新型储能发展。

来源：能源评论2026-04-16

与传统工业城市不同，杭州缺乏大型工业负荷作为负荷“压舱石”，空调负荷占比过高且波动剧烈，传统需求响应难以精准匹配。...本地无煤无气，可调度基荷电源几乎为零，一旦气温突破临界点，占比已达50%的空调负荷便快速攀升，电网负荷曲线随之陡峭。这种供需错配的结构性矛盾，在冬夏两季尤为突出。

来源：北京市人民政府2026-04-14

探索新型电力系统建设，鼓励建设智能微电网，发展虚拟电厂，配套小型绿电储能设施，在丽泽金融商务区、中关村丰台园等区域聚合楼宇空调负荷、带储热电锅炉、充电桩，打造“楼宇+储能+交通”协同标杆，推动绿电成为用电增量主体

来源：中国电力2026-04-14

图4 四季pca特征空间fig.4 four-season pca feature space夏季负荷特征pc1/pc2高度聚集（–100~100）：蓝色簇占90%以上空间，反映空调负荷绝对主导的模式单一性

来源：北极星储能网、江苏省发改委2026-04-13

天津市2025年11月25日，天津市工业和信息化局等部门发布《天津市电力需求侧管理实施细则》，文件提出，鼓励电力用户充分挖掘储能、分布式电源、电动汽车充换电、空调负荷、5g基站、自备电厂等柔性可调负荷资源

来源：北京市发展和改革委员会2026-04-08

健全虚拟电厂发展长效机制，鼓励电动汽车、新型储能、分布式电源、空调负荷等主体参与需求响应，电力需求侧响应能力达到最大用电负荷的5%。推进新型储能发展。

来源：中国电力2026-03-27

近年来，随着空调负荷占比持续提升和能源结构加快绿色低碳转型，电力供需双侧对气象因素波动的敏感性持续提升，叠加厄尔尼诺、拉尼娜等交替影响下全国极端天气多发频发，导致电力供需平衡受气象因素扰动愈发显著。

来源：国家电网报2026-03-23

班组成员牵头开发的省级空调负荷“三全”管控体系获国家电网有限公司第七届青年创新创意大赛金奖。精准施策，深挖节电潜力引导居民节约用电是国网重庆电力保障负荷侧供电的重要举措。

来源：国家电网公司2026-03-20

该微电网整合了光伏、储能、可控空调负荷及充电桩等资源，接入了江苏新型电力负荷管理平台，实现与电网的柔性互动。

来源：能源评论•首席能源观2026-02-26

在极端天气情景下，空调负荷规模大、攀升快，新能源出力断崖式下降，若煤电投产不及预期，甚至可能存在电力电量“双缺”的问题。电力供需平衡压力长期存在。

来源：中能传媒研究院2026-02-11

而在夏季晚高峰，尖峰电价会上升，激励虚拟电厂调用数以万计的空调负荷参与削峰。

来源：国家电网报2026-02-06

目前，成都科创生态岛能够精准聚合与调度内部的柔性空调负荷、水蓄能、分布式光伏等资源，在技术上已具备参与电网需求响应的条件。

来源：广东电力交易中心2026-02-04

《广东省市场化需求响应实施细则》提到，建立以市场为主的需求响应补偿机制，引入有资源聚合管理能力的虚拟电厂，拓宽电力需求响应实施范围，挖掘工商业可中断负荷、可调节负荷、用户侧储能、电动汽车及充换电设施、空调负荷等各类需求侧资源

来源：中国电力报2026-01-23

通过聚合岛内分散的分布式光伏、储能与空调负荷等，虚拟电厂可为数据中心等提供定制化的“绿电直供”服务，实现源荷互动的动态平衡。

来源：中国电力报2026-01-22

通过聚合岛内分散的分布式光伏、储能与空调负荷等，虚拟电厂可为数据中心等提供定制化的“绿电直供”服务，实现源荷互动的动态平衡。

来源：中科天机气象2026-01-19

同时，中科天机逐小时温度、湿度及降雨蒸发数据被引入空调负荷基线模型，显著提升了预测精度——区域级日最大负荷预测误差从2.7%压缩至0.9%，尖峰时段电价预测精度提升1.8%，在模拟环境中更是实现了98%