需求响应对于提高电力市场效率和电力系统稳定性具有重要作用，在逐步开放的电力市场中，售电公司成为重要的电能交易主体。在电力物联网获取高质量大数据的驱动下，准确地分析和提取终端用户用电特征，深度挖掘终端用户的需求响应潜力，设计不同的交易时间尺度上的激励措施，引导终端用户参与需求响应，对于提升用户的用电效率、提高售电公司的收益、保障电力系统的安全经济运行和促进电力市场的竞争活力均具有重要作用。
　　能源互联网建设可实现终端用户用电设备的状态感知，为需求价格弹性的评估提供全新的数据支持。以此为前提，提出一种基于设备用电特征的电力需求价格弹性评估方法。首先，根据需求价格弹性的定义，分析用电设备的使用特征与自弹性、交叉弹性的关联性，揭示用电设备可调整性对用户电价响应行为的客观约束。其次，针对终端用户因数量庞大且主观响应意愿存在差异而导致的设备用电调整不确定性，结合与用电特征关联的设备可调整性分类，构建基于设备用电调整模糊推理的电价响应行为分析模型。最后，将响应结果对应到需求价格弹性矩阵计算，完成电力需求价格弹性评估。算例分析验证了所提的方法的合理性与有效性。
　　推出各种电费套餐并推荐给终端用户，是售电公司长期服务用户和引导用户调整用电行为的重要举措。为充分发挥套餐的引导作用，提出了电费套餐指导性推荐模型，充分利用设备用电特征的可观性优势，构建模型并求解设备调整标杆策略，使用户与电费套餐达成用电效用最大化的深度匹配。模型考虑了用电成本与绿色能源消纳两方面效用。仿真分析表明，模型通过量化展示设备调整对用电效用的提升，增强了用户对套餐指导作用的认知，并能实现购电选择与用电策略的个性化指导。
　　售电公司代理中小型用户参与需求侧资源交易，能够为实时市场提供更为可靠的平衡能量与辅助服务。为了满足售电公司参与市场交易时对需求响应的准确感知与实时决策需求，提出了基于动态用户分类的需求响应感知与决策方法。首先，基于持续更新的交易经验计算电价弹性并将其作为分类依据，采用SOMs对用户进行动态聚类分析，实现售电公司对用户响应行为的实时感知。在此基础上，充分考虑用户响应行为的不确定性，构建售电公司与市场环境的交互模型，并应用深度强化学习技术，求解环境信息不完全条件下的交易策略。仿真分析表明，所提模型求解的交易用户选择顺序和激励价格具有较高的准确性，能够有效控制实际响应量与中标量的偏差，并提高售电公司的交易收益。
　　综上所述，在物联网技术获取设备级数据的前提下，深入分析了终端用户的用电特征和响应规律，提出了一种基于设备用电特征的电力需求价格弹性评估方法，并在此基础上，提出电费套餐指导性推荐方法和实时需求响应交易决策方法。深度挖掘终端用户的需求响应潜力，提供不同时间尺度上的需求响应实施方案，对提升终端用户的用电效率、提高售电公司的收益、保障电力系统的安全经济运行和提升电力市场的竞争活力具有重要的理论意义与实用价值。