特别是，正如我们在附录A中讨论的那样，可以将主动需求响应纳入模型中。确认这项工作得到了瑞士国家科学基金会的支持。我们感谢T.Coletta、R.Delabaysand M.Tyloo对手稿的有益评论，M.Emery和M.Schmid的评论以及Swissgriddata和R.Whitney对手稿的校对。附录A.纳入主动需求响应我们概述了如何将主动需求响应（ADR）纳入我们的模型。对于ADR，剩余荷载由R（t）=L（t）+δL（t）给出-PPV（t）-PW T（T）-PMR=R（t）+δL（t），（A.1），其中由ADR引起的荷载特性变化包括在δL（t）中，Ris为无ADR的剩余荷载，如inEq所示。(2.1). 可以出于各种原因部署ADR，例如降低最终用户的电力成本或缓解配电网络上的负荷波动。在这两种情况下，ADR都试图减少剩余负荷的变化，我们将这一目标纳入了我们简要描述的优化程序中。为简单起见，我们不考虑特定的负载限制，如ADR的温度间隔与恒温控制负载。对ADRPROFILE的唯一限制是δL（t）< δLmax，t，（A.2），其中δLmaxis为最大ADR功率。我们进一步假设年消耗量保持不变，tfZtiδL（t）dt=0。（A.3）最近对ADR潜力的估计表明，总消费量中只有一小部分可以转移，即tfZtiδL（t）dt公司≤ 2σtfZtiL（t）dt，（A.4），其中σ’0.01给出了可移动的总消耗的最大部分，而最大功率δLmaxis约为最大负载最大值的10%（大致相当于德国的7 GW）（Gils，2016）。

这些数字似乎很小，但前提是ADR中广泛的负荷参与（Gils，2016）。我们的程序是计算使残余荷载的波动最小的ADR曲线，最小δLVar（R）= 最小δLVar（L+- L-+ R）, （A.5）其中，我们定义了L±（t）=最大值[0，±δL（t）]。我们将σ和δLmax/Lmax从2015年的0线性增加到2025年的σ=0.01和δLmax/Lmax=0.1。由于我们忽视了ADR的具体限制，我们的结果可能高估了ADR对剩余负荷的影响，从而高估了一个电价。图A.11（A）显示了ADR对PS工厂收入的影响。ADR作为一种存储形式，它与PS竞争并减少其收入，然而，其影响较为温和，2020年的收入仍超过2005年。图A.11（b）显示了传统大坝水电站的收入，其受ADR的影响甚至小于PS水电站的影响。从定性上讲，我们在正文中所述的结论仍然有效。ReferencesReferencesAuer，H.，Haas，R.，2016年。将大量可变可再生能源整合到电力系统中。能源1151592–1601。Christensen，T.M.，Hurn，A.S.，Lindsay，K.A.，2012年。预测电价上涨。《国际预测杂志》28400–411。Cl\'o，S.，Cataldi，A.，Zoppoli，P.，2015年。意大利电力市场的优序效应：太阳能和风能发电对国家批发电价的影响。能源政策77，79-88。Cludius，J.、Hermann，H.、Matthes，F.C.、Graichen，V.，2014年。2008-2016年德国风能和光伏发电的多阶效应：估计和分布影响。能源经济学44，302–313。CREG，2015年。2015年9月22日和10月16日比利时aheadspot交易所Belpex的价格飙升。

技术代表，电力和天然气监管委员会。2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 20190.70.80.911.11.21.3标准化收入2005 2007 2009 2011 2015 2017 20190.850.90.9511.051.11.15标准化收入（a）（b）图a.11：（a）德国PS工厂的收入，有（普通）和无（虚线）ADR。（b） 德国常规大坝水电站的收入，有（平原）和无（虚线）ADR。ADR从2015年的零线性发展到2025年的最大潜力，δLmax=7【GW】和σ=0.01（Gils，2016）。Denholm，P.，Hand，M.，2011年。为实现可变可再生电力的高度渗透，需要电网灵活性和存储能力。能源政策391817-1830。ENTSO-E，2015a。ENTSO-E透明平台。https://transparency.entsoe.eu/.ENTSO-E，2015b。2016年TYNDP：情景发展报告。EPEX SPOT，2015年。年度报告。https://www.epexspot.com/en/extras/download-center/activity_reports.Guittet，M.、Capezzali，M.、Gaudard，L.、Romerio，F.、Vuille，F.、Avellan，F.，2016年。从历史和地理角度研究抽水蓄能电站的驱动因素和资产管理。能源111560–579。Haas，R.、Lettner，G.、Auer，H.、Neven，D.，2013年。即将到来的革命：光伏将如何从根本上改变欧洲的电力市场。能源57、38–43。Nicolosi，M.，2010年。风电整合和电力系统灵活性——在新的负价格制度下对德国极端事件的实证分析。能源政策38，7257–7268。Nicolosi，M.，2012年。可再生能源电力市场整合的经济学。对监管框架及其对电力市场的影响进行实证和基于模型的分析。祖克伦大学博士论文。NordPool，2015年。年度报告。http://www.nordpoolspot.com/About-us/Annual-report/.OMIE, 2015. 电力市场的主要结果。

http://www.omie.es/files/mercado_electrico_ing.diptico_web_pdf.pdf.OTE, 2015. 年度报告。http://www.ote-cr.cz/about-ote/annual-reports.Pagnier，L.，Jacqud，P.，2017年。电力部门能源转型的预测性泛欧经济和生产调度模型。参加：PowerTech，2017 IEEE曼彻斯特。IEEE。Paraschiv，F.、Erni，D.、Pietsch，R.，2014年。可再生能源对EEX日前电价的影响。能源政策73196–210。Rehman，S.，Al Hadhrami，L.M.，Alam，M.M.，2015年。抽水蓄能系统：技术回顾。可再生和可持续能源评论44586–598。Saarinen，L.，Dahlb¨ack，N.，Lundin，U.，2015年。风力发电和太阳能发电在1-14天的时间范围内间歇性引发的电力系统灵活性需求。可再生能源83339–344。Schill，W.-P.，2014年。德国的剩余负荷、可再生剩余发电和储存要求。能源政策73、65–79。Schlachtberger，D.P.，Becker，S.，Schramm，S.，Greiner，M.，2016年。新兴大型可再生电力系统的备用灵活性等级。能源转换和管理125、336–346。Schweiger，G.、Rantzer，J.、Ericsson，K.、Leuenburg，P.，2017年。瑞典区域供暖系统中的功率转换潜能。能量，压力。森福斯，F.，拉格维茨，M.，热那亚，M.，2008年。优序效应：详细分析可再生能源发电对德国现货市场价格的影响。能源政策363086–3094。瑞士联邦能源局，2016年。水库水位周报。http://www.bfe.admin.ch/themen/00526/00541/00542/00630/index.html?lang=en&dossier_id=00766.Th¨urler，G.，2014年。

施韦兹统计局。http://www.bfe.admin.ch/themen/00490/00491/index.html?lang=de&dossier_id=01049.Ueckerdt，F.、Brecha，R.、Luderer，G.、Sullivan，P.、Schmid，E.、Bauer，N.、B¨ottger，D.、Pietzcker，R.，2015年。使用剩余负荷持续时间曲线表示电力部门的可变性和可变可再生能源在长期能源经济模型中的集成。能源901799-1814。von Roon，S.，Huber，M.，2010年。利用剩余负荷对现货市场定价进行建模。Schungsstelle f¨ur Energiewirtschaft技术代表。Gils，H.C.，2016年。德国未来需求响应的经济潜力——建模方法和案例研究。应用能量162401–415。