不断增长的能源供应压力与日益严峻的环境污染问题,对加快我国能源结构的调整速度、改善环境质量提出了更加严格的要求。不同于传统分供系统,冷热电联供系统(combined cooling heating and power system,CCHP system)因其可以实现多种能源的梯阶、互补利用,为分布式电源提供接入平台,提高分布式能源的渗透率。但常规CCHP系统存在供需不匹配情况,易造成资源浪费,因而需要根据需求对其中的设备进行选址与定容。此外,需求响应作为一种主动调控资源,作用于CCHP系统中不仅可以提高系统能源利用率,还可以起到“削峰填谷”的作用。在此背景下,论文对考虑需求响应情况下的CCHP系统优化配置问题进行了研究,主要工作如下:首先,在对光伏发电及燃气轮机的出力模型、各类需求响应的特点及需求价格弹性模型、CCHP系统中的各部分设备的运行模型进行梳理的基础上,对负荷及光伏发电不确定性进行了建模。提出了计及设备初始投资费用、系统运行维护费用、消耗燃料费用及从大电网购电费用的总费用和最小为目标函数的CCHP系统优化配置模型。并应用粒子群算法对模型进行求解。其次,基于CCHP系统热电耦合运行模型,提出了可中断负荷的单位电量补偿定价的方法,综合基于激励与基于价格的需求响应作用,定义了一种用于修正预测负荷的改进价格弹性系数。提出了一种以分布式电源接入节点与接入容量为变量、计及需求响应的CCHP系统优化配置模型。并应用基于邻域再搜索的改进粒子群(neighborhood re-dispatch particle swarm optimization,NR-PSO)算法对模型进行求解。最后,以某13节点的综合园区为例,对本文构建的模型及提出的算法进行仿真计算并分析对比。CCHP系统的配置结果显示,在考虑需求响应下配置总成本低于一般配置模型成本,表明构建模型具有更优经济性。