当前,能源紧缺和环境污染问题日益加重,发展可再生能源已成为世界各国的首选目标。近年来,我国可再生能源的装机容量在电网中的占比逐年攀升,高比例可再生能源并网发电已成为我国能源发展战略的必然趋势。大规模可再生能源并网发电,一方面能有效缓解能源短缺和改善气候环境问题,另一方面其出力不确定性给电力系统的优化调度带来巨大的挑战。在此背景下,传统确定性动态经济调度已不再适用,亟需新的优化调度方法。为了实现高比例可再生能源的完全消纳和系统各电源的优化控制,本文针对考虑不确定因素的电网机组组合和备用决策优化调度问题展开研究,主要工作如下:（1）提出了基于场景分析和条件风险价值的日前机组组合和备用联合优化调度模型。利用多场景技术模拟系统系统负荷和可再生能源出力的不确定性,通过风电随机出力和负荷预测的预想场景和误差场景分析系统发电和备用需求,并针对系统内可再生出力和负荷的波动性,引入条件风险价值（conditional value-at-risk,CVa R）理论,量化其不确定性对系统调度运行时产生的风险。综合考虑系统机组组合、备用决策和风险损失之间的平衡,得到兼顾经济性和可靠性的最优调度计划,算例分析验证了所提模型和方法的合理性和有效性。（2）引入条件风险价值理论建立了综合考虑核电与储能的多类型电源机组组合与备用联合优化模型。引入条件风险价值理论量化系统不确定性对调度运行时产生的风险,对比分析了不同调度方案对系统调度运行经济性和可靠性的影响,并分析了不同风险态度对系统调度的影响。算例结果表明,不同类型电源的机组组合和备用决策能显著提高系统运行经济性、可靠性和降低系统极端情况下的风险损失,能够满足大规模可再生能源并网的调度决策要求。（3）针对可再生能源日前功率预测精度误差较大的问题,提出了基于模型预测控制理论的日前-日内机组组合调度模型。日前优化调度,以经济性最优为目标函数,通过求解最优潮流得到日前机组启停计划和发电计划,并将日前优化调度结果作为参考值下发。为应对系统不确定性,日内优化调度以相应时间段日前优化调度阶段下发的调度计划值为参考值,以修正日前优化调度结果偏差最小为目标函数,建立日内优化控制模型,并调用GAMS二次规划QCP求解器进行求解。不断修正日前调度计划值,实现电网内可再生能源的充分消纳。