随着社会的不断进步,能源问题与环境问题越来越突出;能源供给侧与需求侧的矛盾也在逐渐尖锐化;当前我国电力市场化正在逐步推进,而电力需求侧对电能的需求量很大程度上引导着供给侧的供给量。用户用电短时间的尖峰负荷,会给发电侧和电网侧带来极为不利的影响,若通过增设发输电硬件设施来应对尖峰负荷无疑会大大增加投资和运行成本,因此,电力需求侧管理手段为解决这一矛盾提供了新思路,基于此,论文的主要工作概述如下:(1)文章首先分析了当前电力需求侧管理中经济措施的研究现状,根据研究现状提出了将峰谷平分时电价改进策略。即对某地区用户的高维负荷数据采用主成分分析法进行降维处理,再采用层次聚类算法对降维后的数据聚类分析,得到不同的用户类型;对每一类型的用户运用模糊C值聚类算法将其负荷曲线的峰平谷时段进行划分,引入模糊数学的模糊隶属度量化各小时用户的负荷隶属于某个时段的程度,根据该量化指标并结合消费者心理和价格弹性理论,将峰谷平分时电价改进为模糊分时电价模型,即用户的每个小时电价会依据负荷曲线的峰谷走势而波动。(2)根据用户的分类结果,基于模糊不确定理论建立了地区不同类型用户在模糊分时电价下计及需求响应不确定性的模糊不确定响应模型。本文在总结国内外研究现状的基础上,研究了以模糊分时电价作为杠杆,对源网荷各侧经济指标的优化作用。为了更好地优化各侧经济指标,文章引入了双层优化理论建立了基于可信性的模糊机会约束双层优化模型:上层模型以模糊分时电价为杠杆优化负荷曲线、用户满意度与用电成本满意度,下层模型则在上层负荷需求下确定最优的机组出力,优化源网侧的运行成本,再采用遗传算法和粒子群算法分别求解上下层模型,最后在算例中验证了论文提出的模型的有效性。