随着传统电网可持续发展遭遇瓶颈,智能电网逐渐引领新一轮研究和应用的热潮。电力负荷需求响应(Demand Response,DR)是实现智能电网的重要手段,其潜力表征着DR的可利用裕度。拓展需求响应潜力,不仅能缓解电网运行压力、降低系统运行成本,还能有效消纳间歇性能源、利于节能减排,其量化评估研究有助于指导制定科学合理的电价和激励政策,在电力体制改革和激发用户参与电网互动的当下具有迫切的现实意义。DR的随机性和不确定性,大大增加了潜力评估的难度,且在DR应用中还需解决由其随机性和不确定性引起的一系列技术难题。因此,本文进行的主要研究工作如下:1)提出了考虑负荷用电统计特性的需求响应潜力量化评估方法。基于计量经济学原理获得电力需求-价格弹性系数,量化一定电价水平和激励补偿政策下的电力需求变化。结合历史统计数据,建立行业负荷用电特性统计模型,分别分析工业、商业和居民负荷的最大用电上限和最低保障用电值。以上两者范围的交集部分形成了负荷响应包络线,得到量化的需求响应潜力。以2014年电力统计年鉴的负荷数据为基础,分别计算了宁夏自治区和浙江省的需求响应量,并对宁夏的电力DR潜力进行了评估。2)DR存在随机性,DR应用于系统时,对负荷需求响应的概率及其影响因素进行了量化分析。在研究居民负荷响应模型的基础上,建立以DR概率最大为目标的需求响应概率优化模型。当响应范围足够大时,所提模型可等效为一系列0-1整数规划问题,降低了问题的求解难度。量化各物理因素对DR最优概率的影响,分析影响趋势及影响程度。以含6000户的居民小区作为实例对模型与算法的可行性与正确性进行了验证。3)建立了考虑需求响应不确定性的含风电系统鲁棒优化调度模型并实现求解。将DR功率和风电预测出力的不确定性表示为不确定集合的形式,以系统总成本最小为目标建立模型。利用Benders分解算法求解模型,将模型的两阶段问题分解为求解0-1变量集合的主问题和求解连续变量集合的子问题,对彼此交换最优解信息的主问题和子问题进行循环迭代求解。含10个常规机组、2个风电场和3个DR节点的算例结果表明引入DR可降低系统总成本以及减少弃风量。