当大量的温控负荷被合理的控制时,能发挥出高度有效的聚合灵活性,这种特性使得温控负荷为智能电网提供多种多样的辅助服务。本文主要研究辅助服务中的频率调节服务,目的是稳定电网运行,优化用电方式,节约能源。针对电网频率偏差最小化、考虑用户舒适度的频率优化和激励用户参与频率调节服务三个方面,分别设计了温控负荷控制策略,具体的研究内容如下:首先,介绍了温控负荷的常用物理模型,包括一阶常微分方程模型,聚合群体双线性模型,描述了温控负荷的温度、能量以及开关状态等演变规律。研究了基本的控制方法,包括开关控制方法,温度设定值控制方法,指出了两种方法各自的优缺点,为下文的研究做准备。然后,对智能电网频率调节服务做了详细的描述,以自动发电控制信号为例模拟供需差异,对电网频率偏差进行优化。设计了基于遗传算法的温控负荷控制策略,选用一阶微分方程模型作为温控负荷模型,采用温度设定值控制方法作为基本控制方法,设立了温度设定值和聚合功率消耗约束条件。采用智能优化算法中的遗传算法求解,仿真验证了基于遗传算法的控制策略的有效性。接下来,在频率调节服务的基础上考虑了用户的舒适度,建立了折衷考虑频率调节和用户舒适度的电力公司成本优化模型,该成本作为电力公司调度用户参与频率调节服务的花费,设计了基于跟踪微分器的温控负荷控制策略,使得频率调节偏差和用户舒适度折衷取得最优。研究了温控负荷分组控制对电力公司成本、频率调节偏差和用户不舒适度的影响。最后,为了激励用户参与频率调节服务,并解决温度优先级的弊端,设计了基于能量优先级的控制方法,并建立奖励分配机制。研究了温控负荷参数和房屋建筑参数对温控负荷能量的影响,并将这些因素归纳为能量存储模型。以待充能量和剩余能量为指标,对温控负荷进行优先级排序。从频率调节偏差、用户舒适度和压缩机使用寿命三个方面,对比了能量优先级方法和温度优先级方法。以能量提供指数为指标设立奖励分配机制,分析了奖励分配机制的公平性。