随着需求侧响应(Demand Response,DR)技术的发展,对高渗透率分布式电源(Distributed Generator,DG)的接入控制形式和电力负荷的供电控制形式逐渐转变为主动响应模式,多方决策者参与配电网故障恢复提高配电网恢复能力的同时,亦增加了配电网的恢复难度,源荷时变性进一步加重了该问题。本文考虑配电网故障后供电能力时变的状况,对需求侧可控负荷响应故障恢复的问题进行深入研究。为解决上述问题,本文主要进行以下工作:首先,概述了用于简化主动配电网(Active Distributed Network,ADN)结构的图论知识,用于对配电网拓扑分析的搜索原理,用于潮流计算的前推回带算法,用于寻优的改进蚁群算法和博弈论的基础知识,为制定多方决策的配电网恢复方案奠定理论基础。其次,在配电网故障情况下为满足需求侧电力负荷对有限电力资源的竞争,引入一种改进的电量拍卖机制-VCG拍卖机制,并对其可行性进行证明。构建基于VCG电量拍卖的配电网故障恢复双层优化模型。为加快恢复策略的制定,定义拍卖等级指标函数划分参与电量拍卖的用户,降低参与拍卖的冗余;在拍卖处预存各用户满意度函数降低通信压力;给出了一种基于概率分布的离散随机学习算法指导竞拍者理性参与电量拍卖加速收敛。在电力拍卖的基础上,调用改进蚁群算法进行恢复方案寻优。最后,考虑时变性的影响,基于负荷可控性和重要性分类对负荷曲线进行积分处理,并定义恢复情景指标函数和负荷波动指标函数,结合拍卖等级指标函数提出一种配电网故障恢复动态情景划分方法。考虑需求侧可控负荷响应,构建基于动态情景划分的含可控负荷的配电网故障恢复双层优化模型,下层分别设置了以网损最优进行网络重构、可控负荷效益最优进行电量分配及失电负荷量最优孤岛划分的恢复情景,并采用改进蚁群算法和拓扑分析方法进行求解;上层设置了以综合各恢复情景失电负荷量、开关动作次数和网损等指标的目标函数并采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)求解整体恢复方案。