电力系统的利益主体逐步多元化，需求侧资源在竞争市场中的作用正在被重新认识。在电力市场竞争中引入需求响应(DR——demand response)，通过电价信号和激励机制来增加需求侧在市场中的作用，并将供应侧和需求侧的资源进行综合资源规划，是适应电力市场发展的必然要求。计及不确定性的需求响应机理研究，考虑电价、气温等不确定因素，更是对需求响应机理研究的完善和补充，拓展需求响应在智能电网中的应用前景。在这个背景下，本文选择模糊数学方法来研究不确定性，建立了计及不确定性的负荷预测模型和计及不确定性的需求响应模型进行研究。
　　首先梳理总结了国内外开展不确定性研究的需求响应措施并进行分类，总结了美国、日本的需求响应运作模式，初步设计了我国需求响应运作模式。分析需求响应的不确定性研究在电力系统各领域的应用，考虑到模糊数学方法具有较全面的推理系统和变量模糊语言，选择模糊数学方法研究需求响应的不确定性。分析夏季气温累积效应现象，对日最高气温采用公式修正，为提高负荷预测精度提供思路。分析不同用户的用电特性，并给出对应的需求响应措施，重点分析温度因素对用户响应度的影响，在实施需求响应时应考虑温度因素的影响。
　　建立计及不确定性的负荷预测模型和计及不确定性的需求响应模型。首先介绍了传统的电力系统负荷预测方法，建立REF神经网络预测模型对系统负荷做初步预测。对影响负荷的温度变量和时间变量取模糊语言值，采用模糊数学方法将温度热累积效应引入负荷预测模型中，能有效提高负荷预测精度。另一方面，结合前人的研究工作，以峰谷电价为例探讨分析了基于电价的需求响应作用机理，在此基础上考虑进温度因素。基于消费者心理学原理建立峰谷分时电价用户响应模型，建立用户响应度曲线，分析温度因素对用户需求响应的影响，建立考虑温度热累积效应的用户响应模型并对温度变量模糊化处理。两个模型都通过算例分析验证了其科学合理性。