需求侧管理(Demand Side Management,DSM)是智能电网中的重要组成部分。随着智能电网的发展,智能电网中的需求侧管理也展现出了新的特征。与传统的需求侧管理相比,智能电网下的需求侧管理可以提供更加先进的管理与控制技术,配备更先进的负荷监控与智能控制技术,能够支持分布式能源与能量存储设备的接入,具有更高的终端节能效率,能够实现实时的用户响应。随着科学技术的不断发展,大数据技术也对智能电网产生了不可忽视的影响。这些变化使得需求侧管理迫切需要更新的、更先进的技术的出现。本文首先对智能电网的能量管理方法进行了研究,随后研究了智能电网无线大数据分析架构并在此基础上研究了能量存储设备的规划算法。本文的主要贡献包括:(1)针对用户的能量管理问题,提出了基于博弈论的能量管理算法。算法综合考虑了用户能量管理问题中涉及到的家用电器、能量存储设备与发电设备,同时将用户的不适感引入成本函数以平衡用户的预期生活模式与经济收益。能量管理问题使用了博弈论的方法进行建模,并提出了相应的分布式算法以求得用户间的纳什均衡。仿真结果表明,所提算法既可以帮助削减高峰负荷,也节约了用电成本,对于整个电网以及每个用户个体都是有益的。(2)针对电网大数据环境下的能量存储设备的规划问题进行了研究。首先归纳了电网数据的特征,由此提出了一个大数据计算架构。针对智能电网大数据计算中的数据传输问题,提出了一个大数据感知的无线通信架构,并梳理了构建大数据感知的面向未来无线通信的一些关键技术。在此基础上,针对大数据环境下用户端的分布式能量存储设备的规划问题,提出了一个能量存储设备的规划算法。算法结合了遗传算法与基于博弈论的能量管理算法。根据用户的历史能量消费模式,帮助用户选择能量存储设备的容量。仿真结果表明该算法有效地对用户的初期安装成本与后期运行收益进行了平衡,在能量存储设备的整个生命期内可以为用户带来更高的经济收益。