“需量跟随”是一种在电力系统中，特别是针对大工业用户或用电大户的用电负荷管理策略。它的核心目标是根据电网的实际负荷需求，实时动态地调整用户的用电功率上限（即“需量”），以匹配电网的供应能力或调度指令。
需量跟随是一种动态需量限制策略。它要求用户的用电功率实时跟踪一个外部设定或内部优化生成的目标需量值，确保在特定的时间窗口内（通常是15分钟或30分钟），用户的实际平均功率不超出该目标值。其本质是对用电峰值功率进行精细化的、动态的“削峰”管理。
核心概念
- 需量： 指用户在一定时间窗口内（通常是15分钟或30分钟）的平均最大有功功率值。它是电力公司向大用户收取“基本电费”的重要依据之一。
- 跟随： 意味着用户的用电功率上限不是固定不变的，而是需要根据外部指令（来自电网调度或能源管理系统）或预设规则，动态地、实时地进行调整。
目的与意义
降低用户电费成本： 电力公司通常按用户在一个计费周期（如一个月）内出现的最高需量值来收取基本电费。通过需量跟随策略，用户可以在电网负荷高峰期主动限制自己的用电峰值（降低实际达到的最大需量），从而显著减少这部分费用。
参与电网需求响应： 当电网面临供应紧张（如用电高峰、发电机组故障）时，电网调度中心会发出需求响应信号。实施需量跟随的用户会自动或半自动地降低其用电负荷，帮助电网削峰填谷，维持系统频率和电压稳定，避免大面积停电。
提高电网运行效率和安全性： 通过众多用户的需量跟随行为，可以平滑电网的整体负荷曲线，减少对昂贵且高污染的调峰机组的需求，优化资源配置，提高电网运行的安全性和经济性。
促进可再生能源消纳： 在可再生能源（风、光）出力波动时，需量跟随可以作为一种灵活的调节手段。例如，在风光出力突然减少时，用户可快速降低负荷；在风光出力过剩时，用户可适当增加负荷（如果策略允许），帮助电网平衡功率。
实现方式
需量控制系统： 用户安装专门的需量控制系统，实时监测自身用电功率。
接收指令/设定目标：
接收电网调度中心或需求响应聚合商发出的实时负荷调整指令。
根据预设的规则（如基于电价信号、时间表）自动设定目标需量值。
执行负荷调整： 当监测到实际用电功率接近或超过设定的目标需量值时，系统会自动采取措施：
轮停/错峰： 按照优先级顺序暂时关停或延迟启动非关键、可中断的负荷（如非生产线的空调、部分照明、非紧急的电机、水泵、充电桩等）。
调节出力： 调节某些可调设备的运行功率（如变频器控制的电机、可调节的加热设备）。
启动备用电源： 在允许的情况下，启动自备发电机或储能系统供电，减少从电网取电。
持续监控与调整： 在整个响应时段内，系统持续监控负荷，确保实际需量不突破设定的目标上限。
技术实现的核心组件与流程
实时监测系统：
高精度智能电表或电能管理系统，以秒级或分钟级频率采集用户总有功功率。
可能需要对重要负荷回路进行分项计量。
目标需量设定：
外部指令驱动： 通过通信接口接收来自电网调度中心、需求响应聚合商或电力交易平台的实时负荷调整指令（如：目标削减kW数、目标需量上限值）。
内部优化驱动：
基于分时电价：在电价尖峰期设定更低的需量目标，在谷期设定更高或取消限制。
基于历史负荷与预测：结合天气预报、生产计划、历史负荷曲线，预测未来时段的潜在峰值，提前设定预防性需量目标。
基于成本最优算法：综合考虑电费结构（容量电费+电量电费+需求响应收益）、负荷可调潜力、生产约束，动态计算最优需量目标。
控制策略与算法：
预测控制 (MPC)： 最先进的方法。基于短期负荷预测和目标需量，滚动优化未来数个控制周期内的负荷调整决策，考虑负荷动态特性（如热惯性）和操作约束。
比例-积分-微分控制 (PID)： 较传统方法。将实际功率与目标需量的偏差作为输入，计算出控制量（需削减/增加的负荷量）。
规则引擎： 设定简单的优先级规则（如：超过目标X kW，先切非关键负荷A；超过Y kW，再切负荷B）。
负荷调控执行：
直接控制： 系统自动发送开/关或调节指令给可控负荷的执行器（继电器、变频器、楼宇自控系统接口）。
间接激励： 向用户操作人员发出告警或建议，由人工操作。
调节手段：
关断/延迟： 非关键设备（空调、通风、照明、非产线设备、充电桩）、可中断负荷。
功率调节： 变频电机调速、可调加热/制冷功率、调整压缩空气压力设定值、调整水泵/风机流量。
能源替代/存储： 启动自备发电机、释放储能系统电量（放电）。
性能评估与反馈：
实时监控实际功率曲线与目标需量线的贴合度。
计算每个需量窗口的实际需量值。
评估削峰效果、电费节省、响应速度、控制精度。
数据反馈用于优化预测模型和控制参数。
关键性能指标
控制精度： 实际功率曲线与目标需量线的偏差程度（如均方根误差 RMSE）。
响应时间： 从接收指令/触发条件到负荷开始显著变化所需时间。
调节速率： 负荷变化的速度 (kW/min)。
持续时间： 能够维持目标需量的最长时间。
可靠性/可用率： 系统按预期成功执行控制的概率。
经济性： 实现的电费节省或需求响应收益。
面临的技术挑战与难点
负荷特性建模： 准确建模各类可控负荷的动态响应特性（延迟、惯性、最小运行时间、启停次数限制、调节范围）和相互影响关系非常复杂。
预测不确定性： 负荷预测（尤其是受天气、生产波动影响）和新能源出力预测存在误差，影响目标设定和控制效果。
多目标优化冲突： 需量控制目标（削峰）可能与生产连续性、舒适度、能效、设备寿命目标冲突，需要权衡。
通信可靠性与时延： 对于依赖外部指令的场景，通信中断或延迟会影响控制效果。
系统集成复杂度： 需集成计量、通信、控制、能源管理、生产管理等多个异构系统，接口和协议兼容性挑战大。
安全性与鲁棒性： 控制策略必须保证不引发系统振荡、设备故障或安全事故（如突然关停关键冷却设备）。需具备故障检测和应急处理机制。
用户接受度与行为： 自动化控制可能影响生产流程或舒适度，需要良好的用户交互设计和激励机制。
与相关概念的区别
传统需量控制 (Static Demand Limiting)： 设定一个固定不变的需量上限。不够灵活，无法响应外部信号，可能在非高峰时段也进行了不必要的限制，或在极端高峰时力不从心。
负荷转移 (Load Shifting)： 将用电从高峰时段移动到低谷时段（如冰蓄冷、生产计划调整）。侧重于时间维度的移动，而需量跟随侧重于实时功率维度的压制。
需求响应 (Demand Response)： 需量跟随是实施需求响应（尤其是基于激励的DR和部分基于价格的DR）的一种关键技术手段。DR是更广泛的概念，需量跟随是实现DR目标的具体控制策略之一。
虚拟电厂 (VPP)： 需量跟随是VPP聚合分布式资源（尤其是柔性负荷）并使其参与电力市场/提供辅助服务的核心使能技术之一。
应用场景
大型工业企业（制造业、化工厂、冶炼厂等）
商业建筑综合体（商场、写字楼）
数据中心
大型冷库
电动汽车充电站（集群管理）
参与需求响应项目的各类用户