我国自20世纪80年代末开始,电力行业开始实行改革,打破垄断,逐步引入竞争机制,先后建立了单一购电模式为主的区域电力市场试点,大用户直购电试点,这些都为我国不断推进建立需求侧响应的电力市场积累了经验。电力市场也将逐渐向动态实时电价过渡,这一过程伴随着低成本的突破,电力系统的整体效益将大大提高。本文将在考虑电力市场供需匹配以及源荷两侧综合效益最大化的前提下研究需求侧响应问题。在分析电力用户响应潜力的基础上进行多目标优化筛选;深入分析需求侧资源对用电负荷的影响,构建计及需求侧响应的负荷预测模型;以系统效益最大化为目标,构建双侧效益优化模型;对需求侧项目的参与主体进行关系分析,结合价格响应和激励响应之间的互补关系提出两阶段优化调度策略。主要研究内容和结论如下:（1）厘清电力市场交易机制和供需匹配问题,为文章研究奠定理论基础。从供需匹配角度分析双边交易市场和单边交易市场运行方式。对比分析两者交易模式及均衡机制。重点分析价格型需求侧响应和激励型需求侧响应及两者间的关系。并在以上分析基础上,探讨计及需求侧响应资源的电力市场供需平衡问题,主要包括需求弹性分析、需求侧响应资源影响下的电力市场供求分析及供求均衡点确定原理。（2）应用改进的用电特征数据检测算法,通过引入信息熵原则中的最小距离法得到用户特征数据集合簇,将提取的用电特征数据通过Kohonen网进行修正,完成用电特征数据检测;通过改进的k-means算法对用户综合用电信息进行聚类分析;以只考虑需求响应总报价、只考虑最高综合价格敏感度以及综合考虑需求响应总报价和价格敏感度为优化目标,筛选项目潜力用户。结果表明,通过引入信息熵原则使获取的数据参数具有较好性能,解决了因传统CURE算法决策收缩因子?及聚类参数的选择不当所引起的不确定性问题,而且随着数据点增加时,计算时间低于CURE算法;使用Kohoenn网对特征量进行修正,有效地获取了输入差错数据的原本特点,令检测数据完整表现出源数据簇特点属性和规整矩阵状态;检测过程中,当检测目标分割为10个簇,首次聚类数为5,规整特征点数为50时,得到了理想检测结果。在具有真实准确用电特征量的基础上,完成用电行为聚类分析和潜力用户筛选,筛选结果符合实际情况。（3）在预测性能较高的GNN-W-GA模型基础上,充分考虑能效类资源、负荷类资源对负荷形态的影响以及区域内电力用户响应潜力,按照各自影响机制和先后顺序对负荷形态影响作用进行量化,将原始负荷部分和响应负荷部分进行叠加,提出一种“细分负荷响应资源,叠加传统负荷预测”的负荷预测方法,进一步提高预测精度。而且该方法可以有效地应用于实时电价响应下的负荷预测问题,通过遗传算法求解价格弹性矩阵,应用灰色关联度分析、因子匹配系数等方法选取历史相似日。在模拟分析中发现,预测日与相似日的相关性、寻优解空间的界定以及相似日天数的选取对预测精度有较大影响。高相关性的相似日、与解向量维数相等的非线性相似日天数均能提高负荷预测精度。以上为需求侧逐渐参与到电网运营中的电力负荷预测提供了新思路。（4）以电力公司成本和效益为例,阐述需求侧响应成本及效益各个指标计算方法,说明成本——效益分析基本过程,并对某地区实施需求侧响应项目的可行性进行论证;选取“基于价格”分时电价和“基于激励”紧急需求响应两项需求侧响应措施,按照用户效益最大化原则构建负荷响应模型,探究电力需求变动方式及电力用户最佳电量消费形式。通过实例探究分时电价变化、弹性矩阵变化、激励补贴变化对负荷的影响。分析得出,在电力市场用电高峰期引入有效需求侧响应,可以使消费者根据市场价格信号调整自身用电方式,由于需求侧响应可以在峰荷时段削减用电量,所以在市场中产生了一定程度的稳定效益;通过对需求侧响应短期效益分析可知,引入需求侧响应所产生的短期收益与其导致的价格上涨幅度的减少量甚至是否有所减少没有关系;通过中长期效益分析可知,有效的需求侧响应可以减少批发市场的电价波动频率和幅度,实现零售市场和批发市场之间联动,对系统在整个供电周期中的可靠运行起积极作用。（5）通过源荷两侧效益优化使电力系统综合效益达到最大。在充分论证供应侧效益、需求侧效益以及系统运行约束的前提下,构建双侧效益优化模型。根据模型特点及实际意义采用改进粒子群算法对模型求解。结果表明,改进粒子群算法在处理系统波动失衡约束时可以达到较好运算效果,不但功率失衡量有效降低,而且收敛速度明显提高。算例分析得出:利用提出的效益优化模型,在满足用电需求和系统运行目标前提下,系统效益明显提高;当用户效益降低时,系统效益随之降低,但供电收入没有明显变化,说明在本模型效益优化中,为了保证系统效益最大化,在需求侧用电效益降低的情况下,通过负荷响应,使用户用电量处于平稳状态;当用户效益升高时,系统效益和供电收入也随之增加,说明本模型的重点在于调整需求侧响应负荷,以此提高需求侧用电效率,使需求侧响应项目达到预期目标;大用户用电效益变化会对系统效益产生较大影响,小用户反之;补贴额度设置在合理区间内,不但可以减少补贴浪费,也可以在一定程度上避免通过恶意减少用电量而利用补贴额进行套利的不良行为发生。（6）通过两阶段协调优化调度实现需求侧响应下的系统综合效益最大化,解决源荷两侧供用电优化问题,采用灰狼优化算法进行寻优计算。第一阶段为DRP优先响应调度,这一阶段主要用以减少电费支出;第二阶段为DRA调度,目的在于提高系统运行性能,如降低系统损耗、减少电压标准偏差、提高负荷因子,使负荷曲线变得平滑。同时DRP根据用户特点制定不同激励补偿策略,使用户积极参与需求侧响应,为达到系统效益最大化作出贡献。算例分析得出:执行第一阶段调度后,电费支出相比没有进行响应调度情况明显降低,有效达到优化目标,具有一定的经济效益和削峰填谷作用;在调度第二阶段,DRA根据不同激励补偿策略分配不同比例DRP响应负荷,通过改善负荷因子、利用激励补偿进一步减少系统损耗、降低电压标准偏差;当DRP将最高响应比例按优先排序原则分配给在第一阶段调度中不希望改变负荷计划的注册用户时（情形三）,系统效益最高;当设置权重k₁（28）0.,5k₂（28）5.0时,系统运行指标最优;当权重设置k₁（28）03.,k₂（28）.07时,电力成本最低;在不同的负荷响应水平下,情形三的负荷曲线随着响应水平的提高而逐渐平滑,情形二（DRP分配较高的负荷响应比例给某一激励补偿策略）的负荷曲线在响应水平为20%-30%时,达到较好形态,但随着响应水平提升,峰谷差逐渐拉大,同样,系统损耗、电压标准偏差、电费支出也遵循相同规律,原因在于:基于实时价格的DRP调度可能在非高峰期间产生强劲或微弱峰值反弹,峰值反弹增加了系统压力,从而增加了系统损耗和电压偏差。