目前,随着环境问题的日趋严重和一次能源的日益枯竭,由于便利性及环境友好性等特点,以风力发电和光伏发电为代表的可再生能源已经得到了快速地发展。然而,由于风速和光照强度具有强烈的随机性和波动性,为可再生能源大规模并网造成了很大的阻碍。此外,我国冬季电热需求巨大,电热耦合需求的不确定性也对系统的运行提出了挑战。为了促进可再生能源的大规模并网,本文分别从供给端和需求端出发,对可再生能源并网时可能出现的供给和需求侧不确定性因素进行分析,在此基础上对园区虚拟电厂的运行经济优化进行了讨论。首先,本文从电源供给侧出发,介绍了传统的风光出力预测模型,考虑风光出力的时间序列特征,使用动态化参数对拉丁超立方抽样进行改进;其次,本文从用户需求侧出发,沿用改进算法预测电热负荷,提出以“削峰填谷”效果为标准的需求响应评价体系,并分析其社会福利改善效果;最后,本文将供需数据与园区分布式能源相结合,构建了园区多能源系统,讨论其最优运行策略。算例结果表明,在供给端所提出的预测方法在我国北方未出现极端气象波动的特定场景下是有效的,在增加准确度的同时显著降低了误差;需求响应对电负荷的“削峰填谷”效果优于热负荷,并且其实施数量正相关于社会福利水平的改善效果;整合多能源系统后,配合储热装置和需求响应使其表现出了良好的联合优化效果,并且可以通过优化储能装置的容量设置,实现系统的运行经济优化,为园区电热耦合虚拟电厂的构建和运行提供一定的参考和借鉴。