综合能源技术能有效地提高能源利用率和消纳可再生能源,近几年在新兴产业园区得到了广泛应用,形成了许多园区综合能源微网。由于园区综合能源微网中常含有光伏和光热等大量可再生能源,其出力的不确定波动对微网的安全运行带来不利影响。通常将微网中的不确定因素描述为随机变量,通过概率能量流计算及考虑不确定性的最优能量流计算对微网进行分析。然而,由于数据丢失、测量误差等原因,描述园区微网中节点功率波动的随机变量的分布参数可能存在不确定性,即高阶不确定性。因此,本文在考虑高阶不确定性的情况下,对园区综合能源微网能量流分析和优化计算方法展开研究。提出基于区间半不变量法（interval cumulant method,ICM）的冷热电联供（combined cooling heating and power,CCHP）园区微网区间概率能量流（interval probabilistic energy flow,IPEF）算法,采用参数化概率盒模型来描述输入功率的概率分布参数的不确定性,建立了CCHP园区微网的IPEF模型。在传统半不变量法的基础上,提出了基于仿射算术和区间算术的区间半不变量法,以求得各状态变量的概率盒。该算法在可能带来区间扩张的运算环节引入仿射算术以解决区间算术存在的区间扩张问题,使算法兼顾区间算术计算速度快与仿射算术计算精度高的优点。通过构建相关性转换矩阵,在IPEF计算中考虑了节点注入功率之间的相关性问题,提高计算结果的准确性。在某个CCHP园区微网算例中进行仿真计算,结果表明所提出算法具有较高的准确性,且计算效率显著高于双层蒙特卡罗法。由于ICM基于线性化的能量流方程,求解CCHP园区微网的IPEF问题时只能保证在不确定功率波动范围较小情况下有足够的计算精度。为此,在传统点估计法的基础上,提出了基于仿射算术的区间点估计法（affine arithmetic-based interval point estimation method,AIPEM）用于IPEF计算,通过在输入随机变量的概率盒中取2m+1个样本区间并逐一进行区间能量流计算,近似估计输出变量的各阶矩区间。在计算过程中引入仿射算术进行区间计算以减小区间扩张,并针对仿射乘/除法计算所造成额外噪声元累积问题,提出了区间收缩方法以进一步减小计算误差。基于逆Nataf法和概率盒模型,提出了考虑节点功率相关性的AIPEM,该方法可求解ICM难以处理的考虑相关系数不确定性的IPEF问题。算例仿真计算结果表明,当注入功率的不确定波动范围较大时,所提出的AIPEM可有效控制区间扩张问题,且计算误差和计算稳定性均优于ICM。针对CCHP园区微网的运行优化中的高阶不确定性问题,在传统最优能量流计算的基础上,提出了考虑系统注入功率高阶不确定性的最优能量流计算模型。该模型在高阶不确定性背景下,采用概率盒机会约束描述园区微网中状态变量的安全限制,并引入方差约束以减小状态变量概率盒的随机波动范围。为了求解该模型,本文基于p-有效点理论和区间Cornish-Fisher级数将概率盒机会约束和方差约束转换为状态变量的各阶区间半不变量的约束,并结合区间半不变量法将原模型转化为区间优化模型,再通过仿射区间运算将其转化为确定性的非线性优化模型。最终调用GAMS软件中的CONOPT求解器求解转换后的优化模型,以获得考虑高阶不确定性下满足系统安全运行要求的最优运行点。通过对某CCHP园区微网算例的分析,验证了所提算法的正确有效性。