本发明公开了一种面向调峰的两阶段分布式光储集群响应方法。该方法在日前阶段，将各分布式光储的能量、充电功率上限、放电功率上限、SOC值、调峰成本、集群数量作为输入，使用K‑medoids算法聚类形成分布式光储集群。根据分布式光伏的预测误差数据，构建考虑不确定性的分布式光储灵活性模型，并计入系统调峰调度模型后求解得到未来一天峰荷时段的分布式光储集群预计出力。在日内阶段，通过最小化集群出力与预计出力的差距，建立分布式光储集群的响应模型，求解得到各分布式光储集群的出力，并分解至各分布式光储的出力，从而实现对电力系统的调峰。通过准确评估分布式光储集群的灵活性从而提升其调峰性能，为电力系统削峰填谷与负荷保供提供了科学依据。