随着社会经济稳步增长,我国电力需求攀升,电力峰谷差加大等问题日益凸显。与此同时,伴随着智能电网的飞速发展,用户侧资源也变得更具主动性。这为利用用户侧资源缓解电力供应压力提供了良好机会。在我国深化电力体制改革的背景下,保证需求响应持续良好发展进一步成为了改革的重点内容。开展市场环境下实施需求响应的相关研究对于转移电力高峰负荷,保障电力供需平衡以及提升社会整体效益等方面都具有重要意义。在市场环境下电网公司、售电商以及用户等市场主体也基于自身运营目标,对激励型需求响应的应用场景提出了新的需求。目前我国已经开展多年的需求响应工作,对于应对电力短缺情况发挥了巨大的作用。而现有研究对于各主体在市场环境下新的激励型需求响应应用需求的考虑仍有所欠缺。因此本文针对电网公司、售电商以及用户等各主体参与激励型需求响应的最优策略进行研究,旨在促进我国激励型需求响应能够在电力市场改革的浪潮中更快更好地发展。首先,构建电网公司与多个用户间的激励型需求响应主从博弈模型,提出各自需求响应策略的优化方法。其中,电网公司可基于提前一年预测得到的年负荷持续曲线以及用户历史响应行为,选取合适的时间段实施需求响应项目,来减少输配电建设成本提高整体效益。用户则可以根据电网公司制定的需求响应补贴价格调整相应时段的响应量以最大化自身需求响应收益。通过分析所构建主从博弈模型的存在性以及求解思路,提出博弈均衡的求解方法。算例结果表明,所构建的博弈模型可以实现既定目标,电网公司与用户均可通过参与需求响应项目而获益。此外,分析了可避免输配电单位容量成本对电网公司需求响应收益的影响。然后,构建单一售电商与多个用户间的激励型需求响应主从博弈模型,其中售电商通过在现货市场电价高于售电价格的时段发布需求响应项目制定补贴价格以减少其售电损失,而用户根据补贴价格决定相应时段的响应量以获取额外收益。通过分析提出博弈模型的求解方法。算例结果表明,售电商及用户均可通过需求响应而获益。此外,分析了现货市场价格波动对售电商补贴价格制定、用户响应量和各自需求响应收益的影响,并对有不同类型用户加入需求响应项目时售电商需求响应收益的变化情况进行分析。最后,设计市场环境下用户间用电权交易机制,构建用电权交易模型。其中,用户可自由选择作为用电权买方或卖方来参与用电权交易以最大化自身收益。基于Wo LFPHC强化学习算法对用户用电权交易进行了模拟仿真。算例结果表明,仅有单个用户进行强化学习时,该用户收益可以快速收敛至最优解;而当所有用户都进行强化学习时,经过一定次数的学习后,各用户的用电权交易收益均保持平稳,最终可达到市场均衡,且用电权交易所形成的社会剩余接近最大值。