随着电力系统进一步发展,20世纪电力供不应求的现象早已逐渐缓解,但是从大局着眼,依旧有大大小小的由于电力紧缺引起的电力事故。近些年来,学界逐渐将电力系统研究重点转移到针对需求侧的一系列技术研究。现今电力系统需求侧拥有相当大比重的柔性负荷,柔性负荷不同于刚性负荷,其能量流向是双向互通的,这也就给了柔性负荷可以主动参与电网调节的能力。通过研究柔性负荷特性,并对其进行控制,可以改善之前存在的电力系统供需矛盾问题,提高整体运行效率。基于目前现有的柔性负荷需求响应技术,以暖通空调系统和电动汽车为典型柔性负荷代表,本文首先分析了研究柔性负荷需求响应技术的特点,并建立了暖通空调系统和电动汽车的数学模型,模拟其不同工况及状态下的用电曲线,然后提出了可参与需求响应的方法。其次,考虑到实际需求响应,本文运用相似日算法进行初步负荷预测后,进一步使用基于自适应花授粉算法的BP人工神经网络算法对初步负荷预测算法结果进行修正,得到与预测日实际负荷构成较为接近的负荷预测结果,为柔性负荷潜力评估方法奠定基础。接着,考虑了经济性及实际影响的物理因素,建立了柔性负荷调控潜力的评估方法,构建了约束函数并且搭建了潜力分析算法平台,提出了柔性负荷潜力分析算法。最后,将柔性负荷预测及其潜力分析算法于海南省实现工程应用,装设200余个数据采集终端,利用云技术建立调度云平台,开发web端与APP端口,大用户示范点十余个,家庭用户示范点以城中村为主体,实现了应用两大算法实现的错避峰模块的总体方案、执行流程以及实际应用效果。