文献综述（或调研报告）：
负荷聚合，指的是根据外界环境或运行目的，通过一定的数学技术手段将大量需求侧资源整合为一个可调容量大、控制简单的聚合体。文献[4]提到，从系统调度来看，负荷聚合是实施需求响应、调用负荷侧资源的必然要求。其中聚合空调负荷具有数量可观，调度方式灵活，参与系统调度潜力巨大等特点，是近年来的热门研究领域。
国内外学者已针对聚合空调负荷开展大量研究，在聚合负荷的建模领域已有深厚的积累。文献[5]指出，负荷聚合建模是将大量散布的负荷集中建模，建立相应的数学模型，形成一个能够被系统调用的聚合体。而根据聚合过程中是否存在优化遴选，又将负荷聚合分为被动聚合和主动聚合两种。
其中，被动聚合较为传统，主要依赖数学方法，对已有数据进行处理建模，根据使用数学方法的差别，模型的精确度存在差异。但仍可以通过加入更多的影响参数来进一步提高精度，随之带来的问题则是模型方程过于复杂，不利于分析。另一种，主动聚合则跳脱出传统建模的约束，其主要目标是得到更好的经济效益，偏向于实际应用，带有很强的目标导向性和服务性。
被动聚合模型，是将某区域中所有的负荷资源进行聚合表达，获得代表该区域负荷资源的单一聚合模型。常见的聚合方法分为４类：基于参数辨识的聚合方法、基于蒙特卡洛模拟的聚合方法、基于福克普朗克定理的聚合方法、基于马尔可夫链的聚合方法。根据相关文献可知，由于不同数学方法的差异性，不同负荷聚合方法的应用场景和聚合对象也不尽相同。
文献[9]指出，基于参数辨识的负荷聚合方法本质上是一种等效方法，适用的应用场景及对象范围较小；文献[11][12]认为，基于蒙特卡洛模拟的聚合方法，针对系统功率平衡、存在有功备用，存在大量随机负荷的情况；基于福克普朗克的方聚合法，常用来平抑可再生能源波动、调压，适用于物理模型阶数较低的负荷；文献[15]则强调，基于马尔可夫链的聚合方法，常用于负荷追踪，研究状态随时间变化的负荷。
主动聚合模型，是指在一定范围内，根据经济指标、性能参数等方面的特殊考虑，选取部分符合要求的负荷进行优化聚合，获得表征该区域负荷资源的一个或多个聚合模型。文献[17]指出，主动负荷聚合主要针对的是具有一定调节能力的电力负荷，如空调、冰箱、电动汽车等，短时间投切或改变控制参数，不会对用电设备造成明显负面影响，且能够保证用户对舒适度的要求。值得一提的是，主动负荷聚合的研究往往要依托于负荷聚合商，综合考虑用户体验和控制方式，是未来负荷聚合发展的重要方向。
最近几年，有关空调负荷聚合的研究仍在继续。文献[22]中，以调节空调温度设定值的方法为基础,在考虑室外环境温度变化和用户调节行为随机性的背景下,基于状态队列模型的思路，建立了简化的空调负荷聚合功率模型,有效减少了调度时计算量和实时通信压力，且通过仿真分析验证了该模型在电网应用中的准确性和可行性。文献[23]中，提出了根据用户舒适度所确定的需求响应补偿策略，建立了空调负荷的温度变化模型。同时，提出了空调负荷优化调度模型,该模型目标函数为空调负荷聚合商总收益最大,并考虑到了空调温度、风电波动以及聚合商收益约束。
但同时我们也发现，目前国内外对负荷聚合的研究还仅仅停留在计算负荷集群总体负荷功率水平和开关状态分布的程度，用提升方程式的阶数来进一步提高建模精度[10]，缺乏对大量负荷形成的负荷聚合模型的调节潜力的细致描述。尽管在控制策略方面，文献[6][16][19]均给出了优秀的解决方案，实现了调度优化。但如何在负荷模型中体现负荷特性、地理位置等因素的影响，量化用户侧可控负荷响应行为的不确定性建立精度更高的负荷聚合模型以应对系统突发事件，减少调度误差，实现对聚合负荷的精确控制，还需要进一步研究。
国外对于负荷聚合建模及应用的研究起步较早，而国内对负荷聚合的研究仍处于初级阶段，负荷聚合可以充分挖掘闲置的负荷资源，在国内需要加快负荷聚合的研究和推广。文献[3]指出，目前国内电力市场改革刚刚拉开帷幕，负荷聚合商作为极为重要的市场参与主体，在国内还极为少见。负荷聚合商挖掘需求响应潜力的能力将为电力系统运行和电力市场的发展带来巨大效益，而我们需要为其提供理论知识和技术支撑。
以上是文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
