随着电能替代战略的推进,电力负荷连年攀升,但是尖峰负荷年持续小时数极低（据统计某省尖峰负荷年持续时间低于80小时）,给电力系统安全经济运行带来重大挑战。挖掘温控负荷、电动汽车、储能等柔性负荷可调资源参与电力调峰可以延缓电力投资,是降低电力系统峰谷差,提高电力系统运行安全经济性的有效途经。柔性负荷可调特性与负荷设备特性、用户用能习惯、温湿度环境等因素相关,挖掘其调节能力面临诸多挑战。本文面向电力调峰需求,针对柔性负荷群调节能力表征及调节功率可用性难题,开展可调功率计算建模、调节特性分析、用户负荷可调潜力评估来量化表征负荷资源的可调能力,设计面向柔性负荷资源调用的市场激励机制和响应策略实现调节资源的经济调用,开展调控系统研究解决应用关键技术问题,旨在将潜在的存量负荷资源变为能够参与电力系统调节的现实调节功率,保障电力系统安全经济运行,创新性工作如下:（1）构建了三种面向可调能力表征的典型柔性负荷聚合模型和特性指标集。研究了分体式定频空调、电动汽车、储能三类典型柔性负荷功率可调原理及功率调节方式,针对空调负荷群提出了一种有序温控调节方式,克服了空调负荷群无序调节时因初始状态多样而造成的聚合可调功率波动,基于等值热参数模型和BP神经网络构建了2种空调负荷可调功率计算模型,其中采用BP神经网络可避免物理模型参数难以准确实时辨识而带来的计算难题,同时构建了基于蒙特卡洛的电动汽车负荷群及基于面积法的储能负荷群可调功率计算模型。在此基础上,提出了一组柔性负荷群可调特性分析指标,设置场景对上述三类典型负荷的同构及异构聚合群分别进行了不同调节方式下的可调特性计算分析,表征了柔性负荷聚合群的功率可调能力,结果表明不同类型负荷群具有不同的调节特性,异构负荷群相对于同构负荷群具有更优的调节性能。（2）提出了一种基于用电模式识别的用户负荷柔性可调潜力评估方法。基于用户历史用电负荷数据,利用大数据聚类算法挖掘其所蕴含的用户用电行为规律,基于K-Means聚类算法提取用户用电模式,考虑用户不同用电模式之间进行切换的可行度,提出了用户负荷的柔性可调潜力计算方法,该方法无须对用户负荷设备和用户用电行为影响因素进行建模、避免了负荷设备运行状态和环境参数等获取难题,实现用户可调潜力高效量化评估,可为用户、负荷聚合商和电网运营商对柔性负荷聚合调控提供辅助决策。（3）设计了柔性负荷群参与电力调峰的多市场主体响应策略。构建了以负荷聚合商为纽带的柔性负荷聚合三层调控架构,分别提出了计及满意度及竞价成功率的用户申报量价响应策略模型、计及用户利益及竞价成功率的负荷聚合商申报量价响应策略模型以及电网运营商层计及源荷协同的电力调峰辅助服务市场出清模型,并给出三个模型的求解算法,以日前电力调峰辅助服务市场为场景进行算例仿真,结果验证了所设计的柔性负荷聚合集群参与下的电力调峰辅助服务市场机制的有效性,能够以价格为杠杆激发柔性负荷可调潜力使其变成现实的可调资源,实现对柔性负荷资源的最优调用。（4）设计研发了一种基于云边协同的柔性负荷聚合调控系统,针对柔性负荷聚合集群点多面广、规模大、分布式的调控难题,设计了基于云平台和边缘终端的云边协同系统架构,在云侧提出了云平台最小化任务完成时间和执行资源消耗的性能优化算法,提升柔性负荷聚合调控的海量任务并发计算效率,在边侧构建了跟踪目标功率曲线的柔性负荷自动功率控制模型,实现柔性负荷群对调控指令的精准响应执行,通过算例仿真和工程案例验证了所研制系统的有效性和优越性,该系统整体可在边侧实现用户柔性负荷信息采集和闭环控制、在云侧实现柔性负荷资源调用的策略计算和全局优化。