新一轮电力体制改革至今,我国电力市场得到深入发展,市场机制逐步健全、交易规模逐渐扩大,主体业务水平显著提高。作为衔接新型电力系统中电网与用户的关键节点,售电公司的市场竞争更激烈、业务种类更多元,同时也面临更大的市场运营风险,传统以价差分成模式代理用户参与电力批发交易的简单、粗放运营方式将愈加难以适应新阶段的电力市场环境。为此,售电公司亟需贯彻新发展理念,深耕售电市场细分领域,通过优化购售电交易决策、创新零售品种、提升服务水平实现高质量发展。本文以我国新型电力系统下的售电侧改革为背景,对电力中长期交易、零售以及需求响应等不同市场中售电公司的运营策略展开研究,引入经济学、博弈论、多属性决策理论以及数据分析技术,通过市场细分场景下的决策优化提升售电公司的运营收益。论文主要工作包括:（1）针对电力中长期交易合同偏差考核问题,提出了基于偏差互保机制的售电公司最优联盟策略。首先,构建计及联盟信息搜寻与共享、协商谈判及风险管理的联盟合作成本模型;然后,基于合作博弈和资源依赖理论提出边际收益贡献、偏差豁免裕度、不可替代性及联盟合作偏好等联盟收益分配指标,并构建基于熵权和层次分析法的指标组合权重模型,评估不同售电公司的联盟议价能力,明确联盟收益分配方案;最后,构建了考虑售电公司效用与合作稳定性的联盟策略优化模型。算例分析表明,售电公司可根据自身规模与偏差率特征合理参与偏差互保合作联盟,从而降低偏差考核费用。（2）面向售电公司提高市场占有率与持续盈利能力的客观需求,提出了基于峰谷分时电量的新型电力套餐模式以及考虑用户有限理性与需求响应的峰谷组合电力套餐优化设计方法。首先,设计了基于峰、谷分时电量组合的新型电力零售模式及其电费折扣方案;然后,引入行为经济学解释现实中电力用户在套餐选购和用电响应中的有限理性行为,分别构建了基于从众心理和锚定效应的电力用户套餐选购与用电响应模型;最后,以电力中长期市场售电公司购售电收益最大化为目标,构建了峰谷组合电力套餐设计双层优化模型。算例分析表明,售电公司可通过峰谷组合电力套餐引导用户主动参与需求响应,降低其在中长期市场的购电成本,实现售电公司与用户的双赢。（3）面向售电公司辨识用户差异化用能行为并提供针对性零售套餐的市场竞争需求,提出了基于套餐隐式评分与用户画像的售电公司电力套餐推荐方法。首先,以用户历史套餐选购的隐式评分行为反映其对套餐属性的偏好,结合电力套餐典型属性标签,构建计及偏好随时间衰减的用户-套餐标签画像模型;然后,提出基于皮尔逊相关系数和欧式距离的用户负荷双尺度相似性聚类方法,构建基于负荷聚类与轮廓系数的套餐标签权重模型,建立不同套餐标签与用户负荷需求的关联关系;最后,构建基于套餐标签加权欧式距离的用户相似度评价模型,提出基于用户画像的电力套餐协同过滤推荐方法。算例分析表明,所提推荐方法能够使售电公司通过获取用户套餐历史购买信息来发掘用户的用能需求与消费偏好,提高电力套餐的推荐准确率。（4）为提升售电公司的负荷聚合增值服务水平与盈利能力,提出了基于用户响应特征辨识的售电公司需求响应交易策略优化方法。结合我国现阶段需求响应试点交易机制,考虑用户响应概率与响应容量的不确定性,构建计及负荷反弹效应的售电公司需求响应报量与调度决策优化模型。为解决售电公司策略优化中的用户响应特征辨识问题,构建涵盖用户不同响应特征的标签化需求侧资源池,提出基于偏差奇异值矩阵分解的资源池数据完备算法,用以实现对用户未知响应特征的初步预测;在此基础上,结合多轮交易中的用户新增响应样本信息与售电公司经验知识,提出基于贝叶斯推理的资源池数据修正算法,用以实现用户响应特征的精细化辨识。算例分析表明,所提两阶段辨识方法具有较低的用户响应特征辨识误差,能够为售电公司需求响应交易决策优化提供可靠的数据支撑,从而降低早期需求响应交易中售电公司的亏损风险。本文完成的主要工作有利于指导售电公司优化其在电力中长期交易、电力零售和需求响应交易等多元业务场景中的运营策略,降低电力批发市场购电成本、提高零售市场占有率与售电收益,同时有利于拓宽售电公司的盈利渠道并提升其增值服务业务水平。