现有研究中,温控负荷被认为是最重要的需求侧管理资源之一,有助于保持未来智能电网的电力供需平衡。然而,由于温控负荷行为的多样性以及其不确定性,如何以高效、可靠的方式利用他们响应的潜力仍然是亟待解决的问题。本文主要围绕温控负荷群的模型与响应机理、响应潜力的评估、用户行为模拟、异质性个体参数估计以及协同优化管理策略展开研究,主要研究内容如下:(1)基于温控负荷的电-热参数模型,分析了温控负荷参与需求响应的运行机理;并根据需求响应性能评价指标,分析不同外部环境对温控负荷群需求响应能力的影响。(2)提出了一种大规模聚合温控负荷的需求响应潜力定量评价方法。首先,建立了考虑了用户行为的温控负荷模型,定量描述了电价波动和不同热舒适要求对用户决策的影响;其次,提出了一种能保证用户满意的异构温控负荷优化模型;最后,提出了概率密度估计方法对数据不足的温控负荷群的需求响应进行评估。(3)提出了一种基于博弈论的温控负荷分布式需求侧管理方法。首先,提出了考虑自约束和他人决策的温控负荷Agent模型及其简化求解方法,在该模型中,每个用户可以快速响应,做出最优的能耗计划,从而节约能源成本;然后,基于异步决策过程开发了温控负荷群的博弈理论需求侧管理框架,使参与的温控负荷能够在分布式算法中实现最优功率分配。最后,提出了考虑可再生能源不确定性的需求侧管理方案,能够抑制可再生机组发电出力波动,为系统提供快速的功率平衡。