随着可持续能源发电技术的日趋成熟,分布式屋顶光伏发电越来越受到居民用户的青睐。光伏发电设备可以通过并网的方式直接向末端用户供电,在缓解负荷侧供电压力的同时还能给用户带来一定收益。然而,其出力的波动性会给配网侧的潮流和电能质量带来不利影响。居民家庭柔性负荷是具有优良消纳潜力的响应资源,在智能电网的相关技术支撑下,可以作为可控资源参与电网的互动过程,因此受到了电力学者的广泛关注。通过需求响应对居民负荷进行合理的调控,可以促进分布式光伏发电的就地消纳、降低弃光率,削弱波动性对电网的不利影响。本文以提高居民住宅区户用分布式光伏发电利用率为研究背景,从需求侧资源建模、户用分布式光伏发电消纳的居民需求响应优化决策、以及空调负荷的聚合模型及调控策略三个展开了研究。主要内容如下:首先,考虑到居民需求侧资源具有种类繁多、数量庞大、运行特性各异等特点,本文将需求侧可调节资源分为温控负荷、电动汽车负荷以及可定时电饭煲负荷。通过分析不同负荷的运行特性建立起各类负荷对应集群的聚合模型,并在空调单体负荷模型的基础上,推导空调负荷集群聚合功率与室内外温度以及温度设定值等参数之间的关系,得到便于计算的空调负荷集群功率近似聚合模型。其次,基于空调负荷的近似聚合模型,建立考虑用户舒适度、参与度等多重因素的空调负荷聚合潜力评估模型,以获取空调群在一天内的可调控潜力。然后针对居民区内分布式光伏发电就地利用最大化的问题,分析居民侧的基本负荷模型,将其分为不可控负荷、可转移负荷、温控负荷三类;提出考虑空调负荷及可转移负荷进行日前调度的需求响应优化决策模型并建立对应的目标函数,采用粒子群算法分别求解不同需求响应策略下的居民负荷优化曲线。仿真结果表明,所提方法一方面能够有效提高居民区内部对可再生能源的利用率;另一方面由于需求响应后居民用电成本降低,对用户参与需求响应起到了一定的激励作用。最后,在负荷控制层上,扩展空调集群运行的状态空间,建立起能够反映温度设定值变化的空调负荷改进状态空间聚合模型,通过仿真证明了该模型在精确度上的提高。然后,针对空调负荷在执行温度调整命令时出现的功率大幅度跌落问题,利用状态空间模型分析产生这一现象的原因,并提出了一种考虑超前预备时间的空调负荷组调控策略。仿真结果表明,引入超前预备时间对空调负荷组进行有序调控,能够有效防止功率跌落对系统稳定性产生的不利影响。