在当前市场经济下,电能的需求量日益增长。伴随着电力市场日趋完善,人们对需求侧资源的重视程度越来越高,需求侧响应作为需求侧管理的解决方案之一,在如今智能电网的发展中起到了重要的作用。分时电价作为基于价格的需求侧响应中的一种,可通过实施分时电价,引导用户参与到负荷调控中来,从而达到削峰填谷的效果。合理的分时电价对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。首先,本文对需求侧管理和需求侧响应进行研究和分析,同时论述了模糊数学和消费者心理学相关理论,为之后的时段划分以及分时电价数学模型的建立奠定了基础。其次,通过模糊隶属度函数和模糊聚类的方法对分时电价的时段进行了划分;通过消费者心理学理论,分析用户响应规律,以此为基础建立了用户响应模型;以削峰填谷和用户综合满意度为目标建立了分时电价的数学模型。然后,详细的论述了鸟群算法的原理,针对其存在的不足,采用一种改进的鸟群算法,论述了改进的方法,并对改进后的算法通过测试函数进行验证。最后,通过实例对模型进行验证。将改进的鸟群算法与粒子群算法进行对比,证明了改进鸟群算法优化效果优于粒子群算法;利用改进鸟群算法对模型进行优化求解,得出最优的分时电价定价,验证模型的有效性和可行性;考虑到未来分布式光伏发电对负荷曲线的影响,将光伏发电量与负荷曲线结合得到等效负荷曲线,并对其进行优化得到含光伏发电时的分时电价。