目前我国新能源发展已经走在了世界前列，成为全球风电规模最大、光伏发电增长最快的国家。然而风电、光伏这类分布式电源（Distributed Generation，DG）出力具有随机性和间歇性，这种不确定性使系统的调峰调度任务更加艰巨。而传统的依赖发电机组进行调峰的方式已经无法完成目前新能源大规模并网所带来的调峰任务。因此本文针对目前新能源大规模并网，传统的调峰调度运行方式不能满足新能源出力消纳要求的问题，探索一种用户侧主动参与调峰调度的可行方案。　　论文首先简要介绍了我国现行的调峰调度模式，并且对其调峰调度模式的优缺点进行分析。根据新能源发电的出力特性说明新能源大规模并网对电力系统所带来的影响。论文针对目前调峰调度方式在新能源消纳难以奏效的情况，挖掘需求侧调峰资源、研究需求侧管理方法，将新能源发电的特性与不同种类负荷的特性进行联动，寻求一种可以实现功率互补，减小系统调峰压力的协调调度模式。　　其次，论文针对DG、储能单元、可控负荷、可中断负荷等这些不同类型的分布式能源（Distributed Energy Resource，DER）数量多、分布分散、类型不一、难以管理的问题，提出利用虚拟电厂（Virtual Power Plant，VPP）将多个DER进行协调优化，实现调峰资源合理优化配置，构建以负荷方差最小以及运行成本最小为目标的多目标调峰调度模型。论文针对传统多目标粒子群（Multi-objective Particle Swarm Optimization，MOPSO）算法精度低、容易陷入局极小、更新策略具有随机性和对种群的全局最优解选取缺乏指导所造成优化结果的客观性和可信度不足的缺点，提出了基于灰色关联度的多目标粒子群改进算法。　　最后，论文以IEEE33节点配电系统为算例进行仿真，通过验证表明论文提出的方法能够有效增强系统调峰能力、提高新能源消纳水平以及降低电网运行成本。