智能电网和需求响应技术的不断发展，电力终端用户的角色发生了变化，原本被视作刚性的负荷逐步呈现出一定的弹性，通过合理的需求响应项目和智能电网技术支撑，利用专业的手段整合需求侧资源可以使之成为传统发电侧资源的替代品。智能电网加强了电力系统各参与者之间的双向互动，增强了负荷的灵活性、不确定性、可控性等因素，传统的负荷特性分析技术无法全面挖掘智能电网环境下负荷的潜在信息，而负荷预测所需考虑的信息更为丰富，单值负荷预测已经不能满足实际需求。因此关于智能电网下负荷特性分析和负荷预测新技术的研究显得尤为重要。　　本文在概述智能电网关键技术的基础上，总结了智能电网下电力需求的变化，智能电网对负荷特性分析和负荷预测的新要求，以及智能电网下新的市场参与者。通过全面挖掘负荷侧的潜在信息，在负荷特性分析和负荷预测中体现负荷的不确定性、可控性等因素，重点分析负荷与需求响应相关的特性，并提出考虑不确定性和可控性的负荷预测模型。　　首先，本文提取了负荷特性分析的新对象，总结了三类典型的需求响应资源;提出了基于需求响应的新型负荷特性指标，用于评估终端用电设备参与需求响应的潜力大小，深入研究并描述负荷的需求响应特性，挖掘适合作为需求响应资源的终端用电设备;同时，对三种典型行业的负荷特性进行分析，分析不同行业的用户设备分类和潜在的需求响应资源。　　其次，主要研究空调负荷特性和控制策略，提出以负荷聚合商为中介的空调负荷双层调度模型;分别研究了基于等效热参数模型的负荷特性分析方法和基于冷负荷计算的负荷特性分析方法，建立了空调负荷的热动力学模型;同时，针对空调的直接负荷控制项目，研究了空调机组的周期性暂停控制策略。　　最后，在概述传统负荷预测研究的基础上，分析了智能电网下的负荷预测新内涵;针对温度因素，建立了考虑积温效应的温度修正模型;提出了负荷预测中的不确定性来源和可控性手段，按照负荷调节能力对用电负荷进行重新分类;提出了考虑不确定性和可控性的负荷预测模型，以及基于需求响应的柔性负荷预测模型，根据柔性负荷参与的需求响应项目不同，分别考虑不同的控制变量和约束条件。