从需求侧管理DSM到客户侧管理CSM

　　需求侧管理（Demand Side Management，DSM）是指通过采取有效措施引导用户科学合理用电，提高终端用电效率和优化用电方式，在完成同样用电功能的同时减少电量消耗，实现最低成本电力服务所进行的用电管理活动。因其可以有效削减/转移高峰负荷和提高用能效率、提升电力应急保障能力和用能管理水平、提高可再生能源消纳水平、推动智能电网的应用和发展而受到广泛关注。

　　新形势下电力供需将呈现出新的特点，缓解电力供需缺口将不再是DSM的首要任务。如何进一步推进DSM发展，适应当下发展要求是目前亟待思考和解决的问题。

　　为什么需要

　　客户侧管理（CSM）？

　　需求侧是相对于供给侧而言的，DSM中的“demand”被译作“需求侧”，但此“需求侧”实质为电力用户，其内涵除了作为供应侧的相对方，更重要的是包含了用户的特定需求。简言之，“需求侧”中包含了客户（Customer）的内涵，而在前期以生产为核心的体系中该内涵并未得到重视。在前期的DSM工作中，电力用户一直相对被动的配合电网企业，用户参与DSM所需的相关服务需求并未得到足够的关注，即在需求侧管理工作中电力用户作为供应相对方的定位比较突出，作为客户的定位却相对弱化。这主要是因为长期以来我国的需求侧管理工作以有序用电、负荷控制等行政化手段为主，虽然有序用电计划的编制力求兼顾用户的公平性与经济性，并逐步趋于精细化，但其根据计划执行的模式深化了DSM工作中行政管理的色彩。

　　当前我国经济发展进入“新常态”，受产业结构、人口结构变动等方面的影响，经济增长进入“L”型阶段，加之未来节能节电工作的持续推进，电力供需已经进入“整体宽松、局部偏紧”阶段，且将逐步体现出“买方市场”的特征。过去单纯依赖行政手段的DSM模式在调用用户参与意愿和灵活性方面的局限性不断凸显。

　　伴随着新一轮电力体制改革的推进，我国需求侧管理工作将进入由行政化主导向市场化主导的转变阶段。值得一提的是，2014年我国率先在上海试点实施需求响应（Demand Response, DR），DR在国外被视为需求侧管理在竞争性电力市场的新发展，DR更强调电力用户根据市场化价格和激励信号主动调节用电方式。从“管理”到“响应”体现了发展的要求，更意味着电力用户作为“客户侧”的定位需进一步突出。实现由需求侧管理DSM到客户侧管理CSM （Customer Side Management）的转换，突出客户为中心的导向，使用户由被动配合转为主动参与，是从根本上提升DSM成效，推进DSM健康发展的必经之路。

　　“互联网+”思维

　　与客户侧管理（CSM）

　　《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》中将“发展智慧用能新模式”列入十项重点任务，DSM是智能电网建设的重要环节，同时是智能用电灵活互动特征的核心体现，也将成为互联网+智慧能源的切入点之一。“用户思维”与“大数据思维”是“互联网+”思维的重要内容，也是实现DSM到CSM发展理念转换的关键。

　　用户思维是CSM理念的核心内涵，也是互联网思维中最重要的内容，其关键是“以用户为中心”，即在各环节均以用户需求为导向。电力用户作为DSM效益实现的唯一载体，用户的主动参与对DSM的实施至关重要。

　　前期的DSM工作倾向于突出强调供应侧的效益和社会环保效益，并从供应侧所需资源的角度挖掘需求侧资源潜力并制定用户参与决策，忽略了用户自身的需求及参与的便捷性。对用户而言，参与DSM最直接的效益即为电费节省，但由于缺乏专业、个性化的能效咨询，特别是明晰的成本效益测算，用户无法获知明确、直观的节电收益；此外，由于缺乏有效的价格传导机制，由DSM实现的供应侧效益无法最大化地直接传导至用户；最后，并非所有用户都是利益导向型，部分用户对服务水平、用电舒适度和设备安全等问题的关注要高于经济效益，单纯的、甚至模糊的电费节省已无法有效吸引用户参与。

　　因此，在DSM中突出用户需求，体现CSM的思维至关重要，具体来看：一要借助“互联网+”智慧能源的发展契机，促进智能终端、高级量测体系等基础设施建设，并不断完善可视化手段，为用户“高效、便捷、省心、安全”的参与提供技术支撑；二要依托多种分析算法和工具，在充分了解用户需求、支付意愿和行为习惯等信息的基础上，创新、拓展商业模式，丰富激励手段，为用户提供各类增值服务，并探索多方参与的协作模式，不断延伸DSM价值，提升用户体验。

　　用户思维主要解决了考虑问题的出发点，大数据思维则是解决实际问题的重要工具。受基础设施、数据分析技术等多方面条件限制，前期用电数据分析主要集中在行业、用电量、负荷等“信息”层面。大数据分析、云计算等技术的发展为激发“关系”层面的数据价值提供了技术基础，并已有较为成熟的实践经验，如：美国Opower公司应用用户行为学数据算法，仅通过电力消费数据的关系，在无需安装家庭传感器的条件下，通过“关系”层面的分析，实现了用户用电行为诊断，并通过整合房屋、天气等信息为用户提供节能建议。这对当前数据采集等基础设施尚未全面完善的条件下，实现用户用电行为分析、开展节能服务提供了良好的借鉴，同时也创新性地拓宽了以往狭隘的“专业视角”。

　　用电特征精细化挖掘是开展DSM的重要基础，也是大数据思维在DSM中最直接、基础的应用。笔者认为可以沿着“纵向深入，横向联系”的思路展开，提高数据分析的深度与广度，体现“关系”层面的数据价值。“纵向深入”主要针对单个电力用户，在用户层面增加描述维度并细化用户指标颗粒度，除常规的负荷特性指标外，还需纳入企业性质、产值增速、成本约束敏感度等其他描述，细化用户分类，“标签化”、“立体化”刻画用户用电特征；“横向联系”则针对行业范畴，在行业层面提炼用电行为描述方式，并分析行业中不同用电特征用户的特定指标分布，进一步梳理上下游行业关联，从中观层面整体把握行业总体用电趋势。通过纵向、横向的数据分析，用户可以在深入了解自身用电特点的同时，与行业内、行业间的指标进行比对，从微观和中观层面增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性，有效支撑决策管理。

　　综上所述，当前DSM需逐步向提升用户用能精细化管理水平、提供个性化用能服务、增值服务的方向发展，构建以用户需求为导向、大数据工具为基础，多方参与、共同创新、合作共赢的新一代用能管理模式。进而实现从需求侧管理DSM向客户侧管理CSM的发展思路转换，促进社会资源的深度优化配置。

　　(作者单位：国网能源研究院)