分布式发电技术作为缓解用电压力,实现能源清洁利用的重要手段之一,具有十分广阔的工程应用前景,但其自身显著的随机性、间歇性、不确定性对电力系统的安全、可靠、稳定运行带来严峻挑战。通过需求响应(DR,Demand Response)控制技术,进行电力系统辅助频率调节、保证系统安全、可靠运行,以及完成其他多种辅助服务,现已成为国内外学术及工业界关注的热点。温控负荷(TCAs,Thermostatically Controlled Appliances)作为典型需求响应资源,由于其自身储热特性良好、分布广泛且用户基数大,通过需求响应控制技术有效调度后,可以对可再生能源注入引起的电网联络线功率、频率波动等进行良好平抑。已有研究大都围绕集中式需求响应策略,而集中式策略高度依赖于大量用户侧精确测量信息,如所有电热泵设备开关等运行状态以及室内温度等。在非理想通讯环境下,集中式控制策略的控制效果将受到严重影响,乃至失效。为克服以上集中式控制策略的各种缺陷,本文进行了如下研究:1)研究了典型需求响应资源——电热泵设备的基本工作原理及建模技术,讨论了其需求响应特性。2)研究了实现温度设定调节算法的电热泵直接负荷控制策略,建立了适用于配电网需求响应的电力系统分析模型并构建算例,基于自调节配电系统(SRDS)测试平台,仿真分析了直接负荷控制策略结果,对非理想通信环境中信号丢包、误码对控制效果的影响进行了仿真分析,并提出了基于拟合函数的补偿措施。3)提出了模型预测算法与电力用户参与行为模型,并将其集成于原始最优温度设定调节算法(OTR-O),形成了改进的最优温度设定调节算法(OTR-I)。模型预测算法以简单快速的电热泵指数模型(Index Model),作为需求响应调控中心预测模型,按照不同时间间隔对电热泵设备运行状态进行模型预测,减少了通讯网络数据传输量,同时达到预期的控制效果;用户参与行为模型,描述了需求响应机制中用户参与行为对需求响应控制策略控制效果的影响。4)提出了一种分层分布式需求响应控制策略,在每个受控城市园区内设置需求响应控制算法中心,将每个城市园区集成为一个虚拟电厂。因此,集中控制站点将只负责下发总控制目标,仅在城市园区内部完成用户侧信息的收发并实现总控制目标。同时,在目标分配与补偿算法中,各区目标分配实现了自适应调整,在相同需求响应资源条件下获得优于集中式控制策略的控制效果。