随着电力市场改革的推进,电力的商品属性得到还原。因此在用电高峰或者系统故障导致电力供不应求时,电力的价格将会急剧升高,对社会正常有序的生产工作产生不利影响。为了应对特殊情况下电价过高的问题,需求响应作为一种调节手段开始参与市场资源的优化配置,即终端用户可随电价变化而改变其用电习惯,或者在批发市场的电价过高或系统可靠性收到威胁时,根据激励措施而减少用电的行为。我国的需求响应尚处于起步阶段,需求响应从试点到完善仍需要解决很多问题。本文针对需求响应实施的关键技术,从结合流形学习降维的改进蚁群算法的半监督聚类、基于两阶段聚类分析的需求响应潜力评估方法以及针对负荷基线计算偏差的负荷基线设计思路三个方面进行研究,以解决需求响应中用户的聚类分析、潜力评估和结算3个方面的问题,对需求响的关键技术具有理论指导意义和实际应用价值。本文主要工作包括:(1)为了解决电力负荷聚类应用场景中,需要聚类结果与典型负荷类别尽可能相似的问题,本文在蚁群聚类算法的基础上,以典型负荷曲线作为先验信息,将评估聚类效果的指标和聚类中心与典型负荷曲线的距离两个因素构成优度指标来代替传统的均方误差,更新信息素矩阵,设计了一种半监督聚类算法—改进蚁群聚类算法。并通过算例分析验证了此种算法能很好的解决聚类结果与典型负荷类别尽可能相似应用场景问题,并有良好的聚类性能。最后,为了提升算法的计算效率和性能,将流形学习降维方法应用到电力负荷数据的处理中。算例结果证明了流形学习降维方法能很好的剔除电力负荷数据中的噪声,提取其典型特征。(2)针对现阶段没有好的定量评估区域需求响应潜力方法的问题,设计了一种基于两阶段聚类分析的需求响应潜力评估方法。该方法充分考虑了用户的适合性和用户流程/设备的特性这两个主要影响需求响应潜力的因素。最后使用了G省D市的386个用户负荷数据评估了其需求响应潜力,并将结果与美国各电力市场需求响应参与比例对比,发现结果合理,表明该方法有一定的实用价值。(3)通过对现有的负荷基线性能进行比较,发现了负荷基线在准确性相差不大的情况下,偏差可能相差较大。然后以广东电网电力现货市场出清规则为基础,加入需求响应和负荷基线的相关约束,分析得出了基线适当高偏有利于社会福利的提高的结论。并针对负荷基线的高偏可能面临的用户“薅羊毛”行为,探讨了准入容量的设定。最后算例证明了制定合适的准入容量标准能一定程度遏制用户的“薅羊毛”行为。