随着综合需求响应研究的持续深入,具有丰富需求响应资源的居民用户越来越得到广泛的关注。精准分析居民用户综合需求响应差异性,进一步提高综合需求响应效果,充分挖掘综合需求响应潜力成为国内外研究重点。本文基于多聚类用户的舒适度和消费心理分析,探究了用户综合需求响应差异性,通过多样化定价机制模型对比,分析了用户综合需求响应效果的差异,主要工作如下:首先,构建了用户侧多能源系统整体框架并建立了相关设备模型。描述了k-means、层级聚类、模糊C-均值聚类和自组织映射神经网络聚类四种算法原理,梳理了聚类评价的内、外部指标。算例分析由四种聚类算法实现了用户类别的划分与用户分时电价的设置,为后续研究提供了基础。其次,开展了基于舒适度与消费心理综合需求响应模型的负荷聚合商优化运行研究。包含了计及用户响应不确定性的用户综合需求响应策略优化模型和基于用户最优综合需求响应策略下的负荷聚合商设备运行优化模型两部分。前者计及用户舒适与消费心理分别建立了用户可削减、可平移和可转换负荷模型,进一步考虑用户响应不确定性,以用户经济性为目标,对综合需求响应策略进行了优化。后者在前者基础上以负荷聚合商经济性为目标,对其设备运行进行了优化。算例分析验证了所提供的综合需求响应策略具有更高的可靠性和更强的针对性,能够同时实现负荷聚合商与居民用户的双赢。最后,针对现有定价机制的局限性,为进一步提高用户综合需求响应效果,在聚类分时定价机制的基础上开展了浮动因子定价和博弈实时定价机制研究。浮动因子定价机制在聚类分时定价机制的基础上进一步计及峰谷负荷,采用浮动因子的概念对聚类分时定价机制进行改进。博弈实时定价机制则在舒适度与消费心理综合需求响应模型的基础上,考虑用户与负荷聚合商间的博弈关系,对浮动因子进行优化。算例分析表明博弈实时定价机制在系统运行优化中优势较为明显,同时也从侧面验证了基于舒适度与消费心理综合需求响应模型的优越性。