山东大学电气工程学院崔永玲团队在《电网技术》发表论文《考虑综合需求响应不确定性的综合能源系统两阶段随机优化决策》，该研究提出了综合需求响应(IDR)不确定性建模及优化决策方法，精准量化并应对IDR不确定性对综合能源系统(IES)供需平衡的挑战，为IES高效稳定运行提供了新方案。
在能源短缺与环境污染的双重压力下，多能耦合成为能源利用的重要趋势，IES凭借多能源协同优势备受关注。IDR作为需求侧核心手段，能显著提升系统运行灵活性，但用户认知差异、突发事件等因素导致的不确定性，给系统供需平衡带来严峻挑战。现有研究难以精准刻画用户响应随机性，单一阶段优化无法适配IDR与经济激励的复杂关联。
针对这一问题，团队基于消费者心理学理论，结合多类型负荷响应机制，构建了反映用户随机响应行为的IDR不确定性概率区间模型。该模型将用户响应划分为死区、线性区和饱和区，通过正态分布表征线性区响应随机性，精准捕捉经济激励与响应不确定性的映射关系。
在此基础上，团队提出两阶段随机优化策略：第一阶段以负荷波动率和IDR偏差率最小为目标，制定分时能价与激励补贴策略，引导用户削峰填谷并降低系统风险储备容量;第二阶段结合多随机IDR场景，通过价格修正、购能优化和设备出力调整，有效应对功率偏差。
山东某园区IES测试验证显示，该方法能显著降低系统风险储备容量(电功率从3710.839kW降至2706.819kW)，减少功率调整成本，总运行成本较传统方法更具优势。同时明确，系统运行成本与IDR最大误差水平正相关、与置信参数负相关，为不同场景下的参数优化提供了依据。该研究为提升IES供需平衡调节能力、缓解IDR不确定性风险提供了重要技术支撑。
