随着我国可再生能源发电的发展和区域经济发展不平衡情况的日益突出,电力有功平衡问题越来越严重。雾霾问题和化石能源短缺使得依靠传统的常规机组提供电力平衡资源的做法不再具有很高的经济效益和社会效益。电池技术和物联网技术的发展使得向需求侧挖掘提供电网所需辅助服务的潜力成为可能,电动汽车充电负荷和智能空调负荷作为利用上述技术的代表越来越受到学术界和工业界的关注。根据使用的规律性,电动汽车和空调负荷的无序自由使用将造成该类负荷在电网负荷高峰期大规模集中接入地区配电网,必然加大电网的峰谷差和调频调峰压力,再加上电动汽车开始充电和空调负荷开启时间上比较接近,风力发电又具有反调峰特性,电力不平衡将更加严重。为此,需在保证用户舒适度的情况下,对电动汽车充电负荷和空调用电负荷进行有序的调度,尽可能的消除自身和风力发电造成的系统功率不平衡。本文的具体工作如下：首先,针对电动汽车充电负荷和智能空调制冷负荷,分析了单个负荷的工作原理、负荷特性。然后根据负荷的自由使用规律,使用蒙特卡洛随机抽样建立了两类负荷大规模并入电网后的聚合功率统计模型,以某地区的常规负荷作为参照,分析了两类负荷对总负荷的影响程度。其次,提出了柔性负荷与可再生能源调度模型。对柔性负荷进行了定义,并分析了可再生能源的波动性,使用奇异值分解(SVD)将可再生能源发电按照波动大小分为两类,将波动较大的一部分分配给多个柔性负荷作为消纳任务,根据约束条件以最小化对任务跟踪误差建立了负荷调度模型；介绍了粒子群算法,对粒子群迭代公式中的各个参数进行了分析,并针对基本算法易于陷入局部最优问题进行改进；以某地区电网为例设置了仿真算例,利用改进粒子群算法对上述模型进行了求解,得出了各个柔性负荷在各时刻的最优用电方案。最后,提出了以电动汽车作为控制对象的单个柔性负荷按照用电计划有序充电调度模型。模型以对用电计划的跟踪误差最小为目标,采用基于CPLEX算法在MATLAB的YALMIP工具箱平台对模型进行求解。通过对结果进行分析,可知在满足用户使用的前提下,该有序使用方案能够较好的完成用电计划,从而间接的对可再生能源的波动性进行了平抑。