我国风力发电资源丰富,国家鼓励新能源优先上网,但新能源的大规模并网给电力系统安全稳定运行带来了挑战。而分时电价是一种有效的需求响应措施,可调整用户用电行为,缓解新能源并网带给电力系统的压力。本文针对目前风电出力的随机性、间歇性等不确定因素,提出了一种考虑风电不确定性的分时电价模型。本文主要有以下内容:首先本文根据需求侧响应理论,在分析不同用户对电价的反应基础上,结合消费者心理学理论得出了分时电价后用户负荷转移模型。其次通过风电不确定性的分析,提出采用基于粒子群的核极限学习机模型预测风功率区间和随机抽样法选取场景作为本文处理风功率不确定性的方法,并且用二分K-means聚类算法优选出典型场景以减小计算量。最后采用0-1整数规划法对多场景负荷进行峰谷时段划分,并考虑基于消费者心理学的用户响应、用户电费与用电量等多种因素,以系统等效净负荷峰谷差和用户不舒适度为目标建立多目标分时电价模型。本文对建立的分时电价多目标优化模型选取NSGA-II算法求解,并对得到的帕累托最优解集进行评价选取最优解。为了测试本文所提模型的有效性,将模型应用于陕西省延安市的工业用户和风电场,结果表明该模型在有效保证用户用电舒适性的同时达到了削峰填谷的目的。本文提出的考虑风电不确定性的分时电价模型不仅能够促进新能源的消纳,而且对于提高电网系统的稳定性、促进削峰填谷、减少用户的电费和提升电网优质服务有很好的促进作用,为电网公司提供了实际的参考价值。